물류에서의 RPA 활용

RPA(Robotic Process Automation)의 개념

Robotic Process Automation이라 하면 기계장치가 자동적으로 특정 작업을 위해 움직이는 것을 떠올릴 수 있으나 RPA는 그것을 의미하지 않는다. RPA란 사람이 수행하는 단순반복 작업을 로봇(여기서 로봇은 소프트웨어 로봇을 뜻함)이 대신해 주는 일종의 솔루션을 의미한다. 따라서 RPA를 적용한다는 것은 소프트웨어 로봇이 컴퓨터를 통제하여 나 대신 귀찮고 반복적인 일을 해 준다는 것이다. 

RPA는 Hyperautomation의 핵심 요소 중 하나이다. RPA 자체는 사람의 인사이트나 의사결정이 필요한 높은 수준의 업무를 할 수는 없지만 인공지능과 만나서 한단계 높은 자동화 수준을 구성할 수는 있다. 즉 지능화되기 이전의 RPA는 아주 단순한 작업의 자동화를 위해 존재한다고 생각할 수 있다. 예를 든다면 물건이 어디에서 어디로 옮겨야 하는지에 대한 정보를 받았다면 이를 어떻게든 상시 사용하는 포맷에 옮겨서 활용해야 하는데, 이러한 단순 입력 작업은 숙련된 기술자가 아니더라도 할 수 있고 작업자로 하여금 단순 반복되는 작업에 대한 동기부여를 하기 어려워질 수 있다. 이럴 때 RPA가 적용되면 소모적인 시간을 절약할 수 있고 그 시간을 좀 더 생산적인 일에 투여할 수 있다.   

RPA는 금융 및 보험업과 대형 제조사 중심으로 도입되고 그 효과를 발휘하고 있다. 특히 금융권에서는 투자 대비 성과가 높다는 분석 결과가 알려져 있고 그 도입이 확대되고 있다. 이는 RPA가 정해진 데이터를 반복적으로 사용하는 디지털 기반 프로세스라는 점에서 금융권의 업무 프로세스에 잘 적용할 수 있기 때문이라 생각한다. 물류에 있어서의 RPA 솔루션도 크게 다르지 않다. 다만 RPA 솔루션 활용에는 디지털화(Digitalization)라는 중요한 이슈가 함께 한다. 정보의 입력단에 자동화에서부터 관리 및 피드백까지 RPA의 적용이 가능하다. 물류 분야에 잘 활용되고 있는 솔루션을 중심으로 어떻게 활용되고 있는 지를 정리해 보고자 한다.

정확한 재고관리

정확하고 신속한 재고관리는 물류산업에서의 경쟁력 확보 비결 중 하나이다. 구매 및 유지, 그리고 업데이트를 위한 작업을 자동으로 하도록 함으로써 시간 절약 및 매뉴얼 작업에 의한 실수도 줄인다. 자동으로 재고 공급자에게 현 재고 상태를 알리고 이후의 대응에 대해 지침을 보낼 수 있다. 

화물 주문에 대한 경로의 자동 완성

주문에 대한 이행은 적절하게 계획된 경로를 방문하여 소비자가 원하는 물품의 조합을 전달하는 데에 있다. 경로계획 자체는 최적화 문제에 포함되지만 주문이행을 위해 반복적으로 계획해야 하는 부분에 있어서 RPA의 기여가 가능하다. 또한 주문에 대한 이행을 위해 복수의 시스템을 활용하는 것도 가능하고 물류 효율성 향상을 기대할 수 있다.  

자동추적을 통한 운송 확인 최소화

자동추적 기능은 이송 중간에 필요한 확인절차의 수를 줄일 수 있다. 이것은 RPA를 통해 기대할 수 있는 물류 분야 중 가장 유익한 부분중 하나일 것이다. 고객은 이 추적을 통해 제공되는 정보로 인해 배송 시간을 예측할 수 있어서 지연에 대해 검토할 기회를 갖을 수 있다. 이미 많은 기업에서 채택하고 있는 방법론이고 자원을 절약하고 사전 계획을 가능하게 하여 기업뿐만 아니라 고객 입장에서도 매우 도움이 되는 기능이다. 

Reporting과 Feedback의 자동화

자동화된 reporting과 feedback은 산업 분야에 구애받지 않고 효과를 기대하는 부분이다. 원천적으로는 디지털화를 통한 문서의 자동화에 그 효과를 기대할 수 있는 것인데, 물류회사에 있어서는 화물관리체인을 비롯한 여러 부분에서 분석을 포함한 Report를 관리자 또는 관련자들에게 보낼 수 있고 이미 설정된 반응 - 원인과 결과에 대한 기본적인(또는 전문적인) 해석이 미리 준비되어 데이터베이스에 저장하여 사용 - 에 대해서 자동으로 피드백을 제공할 수 있다.  

시사점

언급되지 않은 물류의 많은 부분에서 RPA가 활용되고 있고 점점 확대되고 있다. 물류라는 전문성을 가미한다면 일반적으로 사용되는 자동화 프로세스보다 좀더 ‘적절한’ 변형을 통해 효율성 향상을 기대해 볼 수 있다. 다만 ‘디지털화’라는 이슈가 시스템에 녹아 들어야 하고 많은 분석을 통해 자동화 할 수 있는 프로세스를 발굴하여 적용해 보아야 한다. 또한 자동화를 통해 얻을 수 있는 효율화의 잇점도 분석이 필요하다. 자동화라는 것이 모든 경우에 효과를 발휘하는 것은 아니기 때문이다. 때로는 사람이 하는 것이 큰 도입 비용을 들여 미미한 효과를 기대하는 것 보다 더 나을 수 있다.