모바일 애플리케이션(앱)으로 음식 배달 주문을 하고 온라인 쇼핑을 즐기는 것은 이제 우리에게 너무나도 익숙해진 모습이다. 10년 전만 하더라도 이런 모습이 흔한 상황은 아니었다. 10년 동안 기술 발전 및 사회 변화와 더불어 최근 코로나19 팬데믹 상황은 유통 물류 업계에 엄청난 변화를 일으키고 있다.
물류는 인간이 물자를 옮길 필요가 있는 고대부터 시작했다. 대항해 시대, 철도 발명 등 물류 변혁은 인류에 큰 변화를 가져왔다. 변화의 속도 측면에서 보면 최근과 같이 빨랐던 적은 없었다. 하나의 수단에서 다른 수단으로 변화하는 것이 아니라 배송 조건과 수단 등에서 다변화되고 있는 것도 특징이다. 물류는 기본적으로 큰 인프라 투자가 들어가게 되고 스케일이 커져야 생산성이 나오는, 규모의 경제를 바탕으로 하는 산업이다. 변화는 빨라지고, 다변화로 인해 복잡해지고, 이 문제를 규모 있게 해결해야 한다. 물류 산업이 과거에 비해 점점 어려워지고 있는 상황이다.
이런 챌린지를 이미 십수년 전에 겪었던 산업이 있다. 데이터 산업이다. 빅데이터라는 키워드가 등장했을 때 빅데이터 특징으로 불리던 것이 바로 3V(Velocity, Variety, Volume)다. 그 이후 데이터 산업에서는 이러한 챌린지를 해결하고 발전시켜서 지금의 인공지능(AI) 시대까지 이르게 됐다. 비슷한 챌린지를 겪었던 데이터 산업에서 오랜 시간 축적된 노하우를 물류 산업에 적용할 수 있다면 조금 더 손쉽게 물류 챌린지를 해결할 수 있을 것이다. 이것이 바로 디지털전환(Digital Transformation)의 가치다.
디지털전환을 통해 데이터 기반 의사결정 과정인 DMAIC(Define, Measure, Analyze, Improve, Control) 프로세스를 구축할 수 있고, 이를 통해 기업을 발전시킬 수 있다고 한다. 이를 위해서는 어떠한 역량을 갖춰야 할까.
크게 세 가지로 보면 디지털화(Digitalization), 상황인식(Perception), 대응 행동(Action)을 위한 기술을 갖춰야 한다. 첫째 정보기술(IT) 시스템, 데이터 관리 시스템, 사물인터넷(IoT) 장비 등을 통해 현장 상황을 데이터화하고 관리할 수 있는 기술을 갖춰야 한다. 이를 위해선 시스템을 연동할 수 있는 개발 역량이 필요하다. 둘째 축적된 데이터를 기반으로 지표 개발 및 분석 등을 통해 현재 어떤 상황에 있는지 객관적으로 파악할 수 있어야 한다. 이는 데이터 엔지니어링과 데이터사이언스 역량을 통해 길러 나갈 수 있다. 마지막으로는 데이터에 기반한 상황 인식을 통해 어떠한 대응을 해야 하는지 역시 데이터 기반으로 결정할 수 있어야 한다. 이는 데이터 분석을 통해 정하거나 AI에 의해 가이드 받을 수 있는 영역이기 때문에 데이터사이언스와 AI 역량이 점점 중요해진다.
디지털전환 철학을 담은 대표적인 예가 운송관리 시스템인 부릉 운송관리시스템(TMS)이다. 디지털화를 위해 시스템을 갖추고 있으며, 지표를 통해 물류 관련 상황을 파악하고 이슈를 분석해서 AI에 기반한 TMS 엔진을 통해 실제 배차 및 계획을 수립한다. 특히 기존 서비스 경험을 바탕으로 데이터를 정제하고 관리할 수 있는 데이터 거버넌스 영역에 중점을 둠으로써 잘못된 데이터로 말미암은 잘못된 대응을 최소화한다.
디지털전환을 통해 물류 산업은 현재 약 10년 전 데이터 산업 수준에 들어선 것과 같다. 데이터 산업이 10년 동안 경험한 전철을 모두 밟을 필요는 없다. 필요한 부분만 취할 때 비로소 TMS를 포함한 물류가 디지털전환을 넘어 AI 전환 단계로 넘어갈 수 있다.
김명환 메쉬코리아 최고기술책임자(CTO) myunghwan.kim@meshkorea.net
