혁신기술이 화물운송 산업에 미치는 영향

기술 혁신은 화물운송 산업의 패러다임을 변화시키고 있음

-  전통적으로 운송 및 물류 업계의 비즈니스 모델, 프로세스 및 운영은 대부분 트럭 자체와 인프라에 상당히 의존적임

-  그러나 최근 급격히 발전하고 있는 기술혁신은 화물운송 업계에 큰 영향을 미치고 있음. 예를 들어, 센서 및 추적 장치에 의해 생성된 엄청난 양의 데이터와 이를 활용하는 기술을 사용할 경우 트럭 및 물류 사업의 경쟁 우위가 좌우되는 상황이 전개되고 있음

결국 혁신기술이 트럭운송 산업의 현재와 미래를 결정할 것으로 예상됨에 따라 운송 및 물류 업계의 이해관계자는 다음과 같은 새로운 기술 개발 동향에 적극적인 관심을 가져야 함

데이터 활용 기술

-  일상적인 트럭운송 작업을 실행하는 소프트웨어 제품 및 시스템 (예 : 운송 관리, 주문 관리, 자산 및 차량 관리 시스템 등)은 엄청난 양의 데이터를 생성 및 저장

-  기술 진보로 기존시스템에서 수집된 (앞서 언급된) 원시 데이터에 액세스 할 수 있으며, 백도어에서 추가적으로 오픈 API 및 웹 서비스, 고급 데이터 매핑 및 데이터 스트리밍 기술을 추가적으로 적용하면 실시간 데이터 액세스 및 처리가 가능해짐

분석 및 최적화 기술

-  화물운송 기업의 역동적인 특성과 복잡한 비즈니스 규칙을 감안할 때, 모든 경우에 적용 할 수 있는 단일의 유니버셜한 방식을 사용하는 제품은 최적의 해법을 제공 할 수 없음

-  따라서 커스터마이즈 된 제품의 적용이 필수불가결한 현 상황에서 비용은 맞춤형 최적화 솔루션 구축에 있어 최대 진입장벽 중 하나임

-  Gurobi (http://www.gurobi.com/), Frontline (https://www.solver.com/), Google Optimize (https://optimize.google.com/) 등과 같은 접근 가능한 범용적 최적화 솔버 기술의 진보는 최근 빠른 성능의 컴퓨팅 자원과 더불어 높은 수준의 최적화 알고리즘을 구현하고 있어, 이들을 활용하면 과도한 라이센스 비용 지불 없이 복잡한 분석 처리가 가능하며 최적화 대상을 식별해 실시간으로 운영 최적화 업무를 수행할 수 있음

머신러닝 및 인공지능 기술

-  잘 알려진 바와 같이 인간이 수행하는 일상 업무들의 많은 부분을 컴퓨터 및 기계가 처리할 수 있도록 기계학습 기술이 급격하게 발전해가고 있으나, 기계 학습을 위해서는 엄청난 양의 데이터가 요구됨

-  앞서 언급된 바와 같이 화물운송 영역에는 즉시 활용이 가능한 많은 양의 데이터 확보가 가능한 환경임

-  이는 트럭 회사가 반복적인 작업들을 자동화하고 혹은 다양한 비즈니스적 문제를 사전에 예측함으로써 문제발생을 방지 할 수 있는 등 기존에 해결하지 못했던 다양한 문제를 해결할 수 있게 되는 기회를 갖게 됨

-  AI는 화주, 운전자, 수취인, 경로, 체류 시간, 유휴 시간 등과 같은 여러 소스의 데이터를 거의 실시간으로 확보하고 이들 간의 상관관계를 파악하는 것이 가능해짐

-  또한 머신러닝 및 인공지능 기술의 발전은 이제 운전자 할당, 작업자별 동적 부하할당, 트럭 고장 및 최적의 급유시점 예측 등 대한 다양한 형태의 자동 의사결정 기능을 제공 할 수 있음 [2, 3]

-  또한 챗봇 등을 활용해 TMS 및 GPS의 데이터를 분석하여 고객 서비스를 향상시킬 수 있음

클라우드 컴퓨팅

-  중소/중견기업의 경우 복잡한 기술 투자 관련 계획을 추진할 때 최첨단 기술 및 인프라에 대한 접근이 용이하지 않음

-  클라우드 컴퓨팅의 출현은 이러한 기술 및 인프라에 대한 접근을 낮은 비용으로 가능하게 함

-  아마존 AWS, 마이크로소프트 Azure 및 GCP와 같은 선도적인 클라우드 제공 업체들은 쉽게 사용 가능한 머신러닝 솔루션과 강력한 분석 및 시각화 솔루션을 제공

-  클라우드 컴퓨팅의 장점으로 모든 정보를 통합된 뷰로 엑세스 할 수 있으며 이러한 데이터를 실시간 접근이 가능해짐. 또한 높은 수준의 데이터 안전성 및 보안성 등 다양한 이점을 제공함으로써 업체는 비즈니스 자체에 더욱 더 집중할 수 있는 환경이 조성됨 [4]

기술 활용시 유의점

-  자사 로컬에 설치되어 있는 혹은 클라우드를 통해 제공되는 제품 및 솔루션을 활용하는데 있어 항상 원시 데이터에 접근 가능한지를 확인해야 함. 당연한 이야기지만 자사가 보유하고 있는 이러한 데이터에 접근하지 못해 데이터 활용이 어려워지는 환경이라면 기술 적용을 통해 기대할 수 있는 효과는 상당히 제한적임

-  오래된 기존 시스템을 업그레이드하는 투자는 신중해야 하며, 해당 제품들의 제품 릴리즈 로드맵에 큰 기대를 하는 것은 현재와 같이 기술이 급변하는 시대에는 적합하지 않은 방식임. 기존 시스템에 의존적인 접근방법은 앞서 언급한 다양한 최신 기술들을 자사에 도입하는데 큰 장벽이 될 것임

운송산업을 미래로 이끌 신기술을 바탕으로 운송 회사 및 차량 관리자는 경쟁사에 대한 경쟁 우위를 유지하기 위해 지속적인 프로세스 혁신을 추진해야 함

- 본 보고서는 Inbound Logistics의 “The Impact of Technology on Trucking” [1] 내용을 기반으로 작성하였음을 밝혀둡니다.