2021년 트럭 운전사 부족 사태 해결하는 5가지 혁신 기술

트럭 운전사는 미국 전체 화물의 72.5%를 운송하는 공급망의 필수적인 부분입니다. 이커머스가 배송 활동 급증을 일으키면서 이 근로자들은 더욱 수요가 많아졌습니다. 불행히도 운전사가 아무리 중요해도 업계는 증가하는 인력 부족에 직면해 있습니다.

2020년 이커머스가 급증하면서 이미 운전사 채용에 어려움을 겪던 업계의 운전사 수요가 더 커졌습니다. 이에 전문가들은 이제 업계가 수요를 충족하기 위해 추가로 5만 명의 운전사가 필요하다고 추정합니다. 이 인력 부족 사태 속에서 트럭 운송 회사들은 기술로 눈을 돌렸습니다.

이 운전사 부족에 대처하는 데 도움이 되는 5가지 기술을 소개합니다.

1. 동적 라우팅 시스템

사물인터넷(IoT)은 물류 부문의 가장 가치 있는 자산 중 하나가 되었습니다. 트럭과 화물에 있는 IoT 기기 네트워크는 트럭 운송 회사에 교통, 날씨 및 기타 요소에 대한 풍부한 실시간 데이터를 제공합니다. 분석 엔진은 새로운 장애물이 나타날 때 이 데이터를 사용하여 운전사의 경로를 최적화하고 조정합니다.

이러한 동적 라우팅 시스템은 트럭 운송 회사가 가능한 가장 효율적인 배송을 할 수 있게 합니다. 결과적으로 더 적은 시간에 더 많은 배송을 할 수 있어 한 운전사가 두 명의 일을 수행할 수 있게 됩니다.

2. 훈련 시뮬레이터

많은 사람들이 기술이 사람들의 일자리를 뺏을 것을 두려워하지만, 전문가들은 기술이 2022년까지 1억 3,300만 개의 일자리를 창출하고 7,500만 개만 대체할 것으로 예측합니다. 기술이 사람들이 일자리를 얻도록 돕는 한 예가 트럭 운송 훈련 시뮬레이터입니다. 일부 트럭 운송 회사는 신입 사원을 더 빠르게 훈련시키기 위해 시뮬레이터를 사용하기 시작했으며, 이는 인력 부족 해결에 도움이 됩니다.

시뮬레이터는 신입 운전사가 대형 트럭을 다루는 법을 배울 수 있는 안전한 장소를 제공합니다. 또한 강사가 도로 조건을 제어할 수 있게 하여 신입사원이 더 많은 상황을 더 짧은 시간에 경험하게 합니다. 이러한 더 효율적이고 표적화된 훈련 시스템으로 신입사원에서 현장 운전사까지의 파이프라인이 단축됩니다.

3. 코칭 앱

마찬가지로 일부 트럭 운송 회사는 운전사가 처음 도로에 나갈 때 앱 기반 코칭을 사용하기 시작했습니다. 이 시스템은 트럭의 IoT 기기 데이터를 사용하여 신입 운전사에게 피드백을 제공합니다. 이를 통해 회사는 선임 운전사 없이 신입사원을 훈련시키고 경험을 게임화하여 젊은 근로자를 유치할 수 있습니다.

장거리 트럭 운전사의 평균 연령이 50세에 육박하지만 젊은 세대는 이 업계에 덜 관심이 있습니다. 이 더 기술 중심적인 훈련 및 운전 접근법은 디지털 네이티브에게 더 매력적이며 더 많은 신규 근로자를 유치합니다.

4. AI 화물 매칭

인공지능(AI)이 IoT 데이터를 사용하여 경로를 최적화할 수 있는 것처럼, 화물 매칭에도 동일하게 적용할 수 있습니다. 이 과정은 최대 효율을 위해 화물을 운전사와 짝지어주는 것으로, 점점 더 AI에 의존하게 되었습니다. 한 회사인 콘보이(Convoy)는 이제 화물 매칭의 100%가 자동화되었다고 말합니다.

AI는 인간보다 훨씬 더 많은 데이터 포인트를 훨씬 더 빠르게 고려할 수 있어 화물 매칭에 이상적입니다. 이러한 시스템은 회사가 가장 효율적이고 안전한 운전사와 경로로 화물을 보낼 수 있도록 보장합니다. 이 효율성은 차례로 줄어든 인력으로 더 많은 것을 달성하도록 돕습니다.

5. 배송 드론

물류 분야의 새롭지만 성장하는 기술 솔루션은 배송 드론입니다. 자율주행 트럭이 몇 년 동안 승인을 받지 못할 수 있는 반면, 드론은 더 작은 라스트마일 배송을 자동화할 수 있습니다. 결과적으로 공급망은 더 많은 운전사 없이 같은 시간에 더 많은 패키지를 배송할 수 있습니다.

드론 배송은 아직 보편화되지 않았지만 여러 회사가 최근 이를 활용하고 있습니다. 아마존과 UPS 모두 최근 FAA의 드론 배송 승인을 받았으며 곧 더 광범위하게 배치할 것으로 보입니다.

새 기술이 물류 부문을 재편하고 있습니다

증가하는 수요와 지속적인 운전사 부족 상황에서 공급망은 적응해야 했습니다. AI와 IoT 같은 최첨단 기술이 증가하는 과제에도 불구하고 효율성을 유지하도록 했습니다. 더 많은 기업이 이러한 자원을 수용함에 따라 부문은 더 효율적이고 기술 중심적인 산업으로 전환되고 있습니다.