해운-항만-물류연계 프로세스 개선 Part 2

서비스 별 AS-IS TO-BE 분석

제시된 서비스 별로 최적 프로세스를 제안하고자 AS-IS TO-BE 분석을 진행했으며 AS-IS 분석의 경우 항만 관련 현업 종사자들의 인터뷰를 통해, TO-BE 분석은 항만 관련 전문가들과 해외 벤치마킹 사례분석을 통해 도출하였디다.
1) 작업 포트콜 정보 공유 서비스
AS-IS 분석: 작업 포트콜 정보 공유 서비스의 경우 실시간 조회 서비스의 부재, 부정확한 ETA 예측, 예약 서비스 체계화 부재가 문제점으로 나타났다. 
TO-BE 분석: 항만 사용자 별로 데이터를 쉽게 공유하기 위해서는 선박 위치 정보 및 상태 정보를 실시간으로 수집하는 시스템이 필요하다. 또한 표준화된 형태의 데이터가 통합 정보시스템으로 전달되어 어플리케이션 또는 api 형태의 서비스로 구현되어야 한다.

2) 스마트 언택트 입출항 서비스
AS-IS 분석: 스마트 언택트 입출항 서비스의 경우 문서 자동화의 부재, 내/외부 사용자간 데이터 공유의 부재가 문제점으로 나타났다.
TO-BE 분석: 입출항 서비스를 자동화하기 위해서는 인공지능 기반 문서 데이터 추출 활용을 통하여 자동화 구현이 가능하다. 관세청, 법무부 등 관련 기관들의 협조를 통해 통합플랫폼에서 한번에 모든 데이터 엑세스가 가능해야 하며 IT 취약 계층을 위해서는 OCR 및 음성인식 서비스를 통하여 쉽게 서류를 작성할 수 있도록 하는 것이 필요하다. 
3) 선박 운항정보 서비스
AS-IS 분석: 선박 운항 정보 서비스에서는 데이터 관리의 노후화, 내/외부 사용자간 데이터 공유의 부재, ETA 예측을 위한 방법론의 부재가 문제점으로 나타났다.
TO-BE 분석: 실시간 정보 조회를 위해서는 통합 시스템이 스마트폰 어플리케이션과 같은 형태로 실현되어야 하며 정보 통합을 위한 정보 표준화가 필요하다. 또한 머신러닝 기반 모델을 통해 예측 모델이 구현되어야 하며 이를 적용할 수 있도록 데이터 환경을 구축해야 한다.
4) 선석 운영정보 서비스
AS-IS 분석: 선석 운영정보 서비스에서는 실시간 정보 조회의 부재, 부정확한 ETA 예측, 선석 예약 서비스의 체계화 부재가 문제점으로 나타났다.
TO-BE 분석: 정확한 ETA 예측을 위해서는 인공지능/머신러닝 기반 알고리즘이 사용되어야 하며 이를 시각적으로 표시해야 한다. 또한 한 번 선석 예약이 정해졌을 경우 선석 운영을 안정화 할 수 있도록 이를 임의적인 사유로 변경할 수 없도록 하는 제도적 장치가 필요하다.
5) 안벽 크레인 생산성 예측 서비스
AS-IS 분석: 안벽 크레인 생산성 서비스의 계획 자동화의 부재와 예측 값의 부정확성이 문제로 나타났다.
TO-BE 분석: 불확실한 상황에서 크레인을 할당하기 위해 정보의 유무 등 상황을 고려한 안벽 크레인 할당 모델을 구축하는 것이 필요하며 항만 가상 환경 디지털 트윈을 구축하여, 실시간 데이터를 기반으로 크레인들을 할당할 수 있도록 해야 한다. 또한 안벽 크레인 작업 전반에 AI/IoT를 활용하여 안벽 크레인 운영을 자동화하는 것이 필요하다.

6) 수출 적재 컨테이너 위치선정 서비스
AS-IS 분석: 수출 적재 컨테이너 위치 선정 서비스는 데이터 활용/공유의 부재와 운영자의 정보 부족이 문제로 나타났다.
TO-BE 분석: TOS, Port-MIS로부터 관련 운영 데이터를 제공받을 수 있어야 하며 이러한 정보 등을 활용하여 Pre/Re Marshalling을 통해 야드 크레인 재작업률을 최소화 할 수 있도록 해야 한다. 작업과 관련 정보와 시각화 자료를 운영자에게 제공할 필요가 있다. 
7) 수입 적재 컨테이너 위치선정 서비스
AS-IS 분석: 수입 적재 컨테이너 위치 선정 서비스는 데이터 공유 부재 및 활용 어려움과 운영자 정보 부족이 문제로 나타났다.
TO-BE 분석: 트럭의 예상 도착 정보를 제공받아 이를 기반으로 반출 재취급을 최소화할 수 있도록 사전에 Remarshalling을 통하여 Blocking 컨테이너를 이적하여야 한다. 그리고Vehicle Booking System (VBS)기반으로 트럭들이 배정받은 시간 정시에 도착할 수 있도록 지원해야 한다.
8) YT 최적 작업 할당 서비스
AS-IS 분석: YT 최적 작업 할당 서비스는 선석 스케쥴의 잦은 변경과 최적 프로세스의 부재가 문제로 나타났다.
TO-BE 분석: 기존의 비효율을 없애기 위해서는 디지털 트윈 등 시뮬레이션을 통해 YT와 관련한 항만 의사 결정이 수행되어야 하며 YT와 연결된 작업 프로세스를 통합하여 실시간으로 변경되는 작업 계획을 반영하는 것이 필요하다

9) 운송관리/운전자 지원서비스
AS-IS 분석: 운송관리/운전자 지원서비스 데이터 정확성 및 호환성/이해관계자 정보 공유 부재가 문제로 나타났다.
TO-BE 분석: 외부트럭의 위치를 Real Time으로 파악하여 더욱 정확한 도착 시간을 파악할 수 있도록 하여야 하며 이를 웹 또는 어플리케이션 형태로 제공하여 기존 시스템과의 정보 연계를 지원하여야 한다. 또한 Vehicle Booking System (VBS)와 연계 및 항만은 외부트럭의 도착시간, 터미널 내부 정보를 기반으로 작업 완료 시점 및 터미널 Turn Around Time (TAT)를 예측하여 최적 배차/작업계획 수립을 지원하는 것이 필요하다. 

최적 서비스를 위한 제언

해운·항만 데이터의 효율적 연계를 위해서 현존하는 국가물류통합정보센터의 서비스를 재정의하고, 플랫폼을 재구축할 필요가 있다. 특히, 민간 기업들이 다량의 데이터를 가지고 있는 가운데 협력을 통해 하나의 초연계 플랫폼으로 확장하여 해운-항만 물류 프로세스의 생산성 향상을 이끌 수 있다. PORT-MIS를 시작으로 민간 기업들과의 데이터 협력이 필요하며, 효과적인 데이터 연계를 위한 데이터 표준화 수행과 이를 기반으로 본 연구에서 제시한 10가지 서비스를 제공하는 것이 필요하다.
연계 플랫폼 구축을 위해서는 물류와 직·간접적으로 연관된 정부부처, 기업과 연구기관 등의 협력적 거버넌스 구축이 필요한 상황으로, 특히 초연계 플랫폼 구축을 위한 데이터 표준화를 위해서 심도 있는 논의가 필요하다. 또한, 데이터 표준화 및 저장/가공 과정에서 발생하는 데이터 익명화 등 기술이 추가적으로 필요하다. 이러한 과정을 기반으로, 서비스 별 최적 결과물 도출을 위한 알고리즘 개발 및 서비스 적용을 수행하기 위해 항만해운 거버넌스 구축이 필요하다. 거버넌스는 1차적으로, 데이터 표준화, 데이터 익명화, 데이터 저장 및 가공을 위해 도입되어야 하며 이후, 고도화된 최적 서비스 제공을 위해 최적화 머신러닝 알고리즘을 적용한 서비스 개발이 필요하다.
해운-항만 데이터는 PORT-MIS, 차량운행기록(DTG) 데이터, 터미널 운영사와 운송업체가 생성하는 화물-트럭 데이터 등 다양한 데이터의 연계로 생성되는 상황이다. 상기 데이터는 화물업체와 화물 주체의 개인정보가 포함되기 때문에 이를 고려한 법 제도 개선이 필요함 또한, 항만-해운 프로세스에서 간소화 서류를 위해서는 국세청과 법무부 등 다양한 부처 협조가 필요한 상황인데 이 또한, 원활한 프로세스 최적화 및 운영을 위해 서류 정보 공유 등 법 제도 개선이 필요한 상황이다. 이와 같이 초연계 데이터 플랫폼을 구축하더라도 해결이 필요한 법 제도가 다수 있기 때문에 거버넌스 구축을 통해 법 제도 개선에 힘써야 한다.