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코로나 팬데믹으로 인한 다양한 부작용들이 발생하면서 공급 사슬이 세계 곳곳에서 끊어지는 ‘초유의 물류 대란’ 사태가 2~3년간 지속적으로 발생하고 있습니다. 물류대란의 문제점으로는 기업들이 공급 사슬에 연쇄적으로 문제가 발생하는 상황을 예측하는 데 어려움을 겪으면서 발생했는데요.
물류대란이 발생할 때 원인을 빠르게 파악하지 못했던 이유는 물류 시스템은 오프라인 현장 중심으로 운영되기 때문입니다. 오프라인 현장 중 문제 발생 시 연쇄적으로 발생할 수 있는 문제들에 대해 빠르게 파악하며 대비책을 세우지 못하였고, 이는 곳 물류가 지연되는 초유의 사태로 이어지게 되었는데요.
물류 대란이 계속해서 극심해지자 글로벌 기업들이 나서서 문제를 파악하며 해결책을 내놓았습니다. AI를 접목한 ‘디지털 트윈’입니다. AI를 기반으로 공급 사슬의 교란을 예측하고 문제 해결 방안까지 간구하며 물류 대란을 해결하고 있는데요. 물류 대란 해결의 핵심 요소로 뽑히는 ‘디지털 트윈’ 기술에 대해 자세하게 알아보겠습니다.
디지털 트윈, 물류 대란을 해결할 핵심 요소!
문제에 대한 대비책을 만드는 가장 완벽한 방법은 무엇일까요? 바로 문제를 가상으로 시뮬레이션해서 미리 경험해 보는 것입니다. 일어날 수 있는 문제들에 대해 시뮬레이션을 통해 미리 경험하면서 원인을 파악하고 해결책을 도모해 놓은다면 추후에 문제가 일어났을 때, 문제를 파악하여 빠르게 해결할 수 있게 되는데요.
이것이 바로 ‘디지털 트윈’입니다. 디지털 트윈 기술은 가상 시뮬레이션을 통해 문제를 미리 파악하고 해결책을 도모할 수 있는 기술입니다. 물리적 시스템의 데이터를 가상 모델에 적용한 뒤 실제 발생 가능한 상황을 컴퓨터 시뮬레이션으로 검증하면 원인과 결과를 파악하여 해결책을 도모할 수 있는데요.
이를 통해 현장에서 문제가 일어났을 경우 시뮬레이션을 통한 결과치를 통해 원인을 빠르게 파악하여 문제가 생기는 부분을 즉각적으로 차단할 수 있을뿐더러 상황 발생 뒤의 계획과 운영에 대한 대응 조치까지 제시할 수 있습니다.
또한 디지털 트윈 기술은 물류 시스템 가치사슬 전 과정에 적용할 수 있습니다. 컨테이너에 설치된 스마트 센서는 컨테이너 위치와 파손 여부 데이터를 디지털 트윈이 채택된 중앙 네트워크에 전달하여 컨테이너를 효율적으로 재배치할 수 있게 도와줍니다. 또한 특정 시설의 3D 모델을 설정한 뒤 시설 상태와 상품 가용성 정보를 바탕으로 재고 확보와 배송 경로, 배송 시간에 대한 최적의 의사결정도 뒷받침할 수 있습니다.
이처럼 디지털 트윈 기술은 가상 시뮬레이션을 통해 해결책을 미리 간구해 놓음으로써 지금과 같은 물류 대란이 일어나는 것을 방지할 수 있는데요. 이 같은 비결에 대해 전문가들은 물류에서 디지털 트윈이 구현되기 위해서는 IoT(사물인터넷) 기술을 통해 추출된 데이터를 AI가 활용된 가상공간에서 실시간으로 운영하는 것이 핵심이라고 조언하고 있습니다.
디지털 트윈을 구축하기 위해 크게 3가지 기술이 요구됩니다. 바로 사물인터넷(Iot)와 빅데이터, 인공지능(AI)입니다.
사물인터넷(Iot)을 통해 연결된 장비와 디바이스 그리고 물류 전반 과정에서 데이터를 수집할 수 있습니다. Iot 센서를 활용한 인터넷 네트워크를 통해 물류 전반에 대한 데이터를 수집하는 것이죠.
수집된 데이터는 목적에 맞게 분류합니다. 배송이나 관리, 운영 등 개선이 필요한 부분에 맞춰 데이터를 분석하는데 이 과정이 바로 '빅데이터'입니다. 무분별하게 수집된 데이터를 원하는 목적에 맞춰 분류하고 정리하여 필요한 인사이트를 추출하는 것인데요. 이때, 데이터가 올바르게 사용될 수 있게 '데이터 리터러시' 능력을 활용하는 것이 중요합니다.
빅데이터를 통해 필요한 인사이트가 추출되었다면 이제 인공지능(AI) 기술을 통해 발생할 수 있는 문제와 해결책 등을 계속해서 학습합니다. AI 기술 중 스스로 학습을 하는 머신러닝(Machine Learning) 기술을 활용하여 발생할 수 있는 문제들을 계속 시뮬레이션하고 이를 통해 얻어진 데이터를 계속 학습한다면, 실제 상황에서 문제가 생겼을 경우, 원인 분석과 해결책을 빠르게 도출하여 문제를 해결할 수 있습니다.
디지털 트윈을 적용한 대표적인 사례로는 세계적인 기업 ‘아마존’이 있습니다. 코로나로 인해 물류 대란이 일어났을 때, 아마존은 디지털 트윈 기술을 적용하여 발 빠르게 대처하여 물류대란을 피해 간 것으로 유명한데요.
아마존은 전 세계에서 가장 큰 규모의 물류센터를 가지고 있습니다. 코로나로 인해 물류 대란이 일어났을 때, 아마존은 자체 물류 시스템뿐만 아니라 택배 배송 업체들에게도 디지털 트윈 기술을 접목했습니다. 물류 재고 관리와 제품 운송에 동원되는 트럭과 창고 그리고 전반적인 공급망에 디지털 트윈 기술을 적용하여 물류 대란에 대비한 것인데요.
디지털 트윈의 시뮬레이션 기술을 활용해 재고가 부족해질 시점에 생길 문제부터 제품 출하, 제고 확보 과정 중에 발생할 다양한 문제들을 시뮬레이션하면서 문제에 대한 대비책을 간구하며 해결 방법을 찾아냈습니다. 또한, 고객들에게 정확한 물류 과정을 전달하기 위해, 자체 물류 시스템뿐만 아니라 택배 배송 업체들에게도 디지털 트윈 기술을 접목했습니다.
택배 상품에 부착된 배송 분류 표를 스마트센서가 읽고 읽은 데이터가 데이터베이스에 저장되어 사용자들에게 현재 물류센터 위치와 배송 로케이션 번호, 그날의 차량에 배송해야 하는 상품들의 정보를 예측하여 최대한 정확한 도착예정 시간을 전송함으로써 아마존을 사용한 고객들의 신뢰를 얻으며, 물류 대란을 피해 갈 수 있었습니다.
디지털 트윈의 가장 큰 장점은 약 2가지 요약할 수 있습니다. 바로 물류비용의 최적화와 배송비의 절감입니다.
물류비용 최적화
디지털 트윈의 첫 번째 이점. 바로 물류비용 최적화입니다. 이는 가시화된 계획 물량을 실시간으로 체크할 수 있기 때문인데요. 계획 물량을 실시간으로 체크하면 매월 발생하는 비용을 합리적으로 계산하여 지출 비용의 예산 계획을 세워 불필요한 비용 지출을 방지할 수 있습니다.
또한 디지털 트윈 기술을 활용하면 자동화 모듈을 실행하여 24시간 동안 업무를 수행할 수 있게 되는데요. 디지털 트윈이 접목된 자동화 모듈을 통하여 정확하고 향상된 작업 속도를 통하여 기존에 투입되던 인원보다 적은 인원으로도 운영이 가능하게 되며, 필요 인력을 적절하게 유동적으로 배치할 수 있습니다. 이를 통해 하루 물동량을 극대화여 물류비용의 최적화를 이룰 수 있습니다.
고객에게 주문이 들어오면 해당 상품을 관리하는 협력업체는 배송 분류 표를 붙여 물류센터에 상품을 인계합니다. 이때 물류센터 WMS(창고 관리 시스템)에는 해당 업체가 가져온 배송 분류 표 번호가 데이터베이스에 인터페이스 되어 배송 건에 대한 정보를 가지게 됩니다.
배송 분류 표 정보는 고유한 Key로 이루어지는데 주문번호+일자+총수량+시리얼 번호를 조합하여 만들게 되며 이정보를 자동화 모듈인 소터(Sorter)에 돌리게 되면, 소터는 데이터베이스에 저장된 배송 분류 표 번호를 읽어 해당 상품이 어느 구역의 롤테이너에 놓여있는지 파악하게 되고, 해당 롤테이너에서 상품을 가져다줍니다.
이러한 과정을 거친 후 최종적으로 배송기사가 PDA를 센싱 하여 자신의 배송차량에 물건을 실어 배송을 하게 됩니다. 배송을 할 때도 디지털 전환은 이루어지는데요. 배송기사는 사용자들에게 택배 물건을 전달해야 하는 최적의 경로를 TMS 배차 엔진의 시뮬레이션 결과를 통해 최적화된 배송 경로를 전달받게 됩니다.
이때의 교통상황에 대한 실시간 정보와 기상 날씨, 배송차량의 속도 등을 실시간으로 측정하여 고객들은 주문한 제품의 예상 도착시간을 파악할 수 있게 되고, 택배기사는 전달된 예상시간에 맞춰 상품을 전달할 수 있게 됩니다. 이를 통해 고객에게 더 빠르고 정확한 배송을 전달할 수 있게 되며, 배송 시스템에 가장 효율적인 부분만 사용하게 되어 전체적으로 배송비가 줄어드는 절감 효과를 누릴 수 있습니다.
디지털 트윈은 향후 물류를 구성하는 차량, 장비 등 물류 자원의 디지털 데이터화와 시공간 상호 동기화를 통해 운영현황 모니터링과 최적화, 상태를 추적하고, 감시 및 진단 기능을 제공할 것으로 전망됩니다.
다양하고 복잡한 물류자원(화물, 운송 차량, 운송 용기, 구분 설비, 물류센터 환경)의 대규모의 객체 모델링을 통해 물류환경 운영 최적화를 위한 물량 예측과 구분 설비 진단 등 빅데이터 및 AI 기반으로 물류 운영 데이터를 실시간으로 분석 및 예측 기술로 진화할 수 있습니다.
또한 물류 네트워크 상의 처리 능력을 분석하고, 운영전략에 대한 분석 평가, 실 물류환경에서 수집된 데이터를 기반으로 가상에서 정밀하게 시뮬레이션을 실행하여 최적의 운영전략을 도출할 수 있습니다.
디지털 트윈을 통해 물류 구성요소 간 연합적 현업을 위한 객체 식별 및 관리체계로 발전할 것으로 예상되며, 센서 데이터로부터 수집되는 물류 자원 정보의 형식 오류 및 의미 오류 탐지와 보정 기술이 중요해질 것으로 보이고 있습니다.
물류 창고 및 물류센터, 물류 인프라, 패키징 분야 등 다양한 물류환경에 디지털 트윈 기술이 요구되고 있으며 데이터 기반 의사결정을 통해 전통적인 물류 산업의 공급 사슬 구조를 변화 시킬 것으로 전망되고 있습니다.
물류센터의 규모가 상대적으로 작은 기업들에게는 디지털 트윈을 통한 디지털 전환은 비용적으로 부담이 커서 대기업 외 다른 물류센터들은 디지털 트윈 기술을 접목하지 못하고 있습니다.
이렇게 되면 대기업과 중소기업 간의 격차가 점점 커지게 되어 우리나라 물류산업의 경쟁력을 잃을 수도 있는데요. 물류 강국이 되기 위해서는 3PL(물류대행) 전문 업체와 지방의 중/소기업과 유기적으로 연계하여 전국 유통망 공급 사슬을 구축하여야 할 것입니다.
이러한 문제를 해결하기 위해서는 정부의 지원정책을 최대한 활용하고, 더 나아가 디지털 트윈 기술력을 가지고 있는 LG CNS, 삼성 SDS, CJ 올리브 네트웍스 와 같은 대기업과 협업하여 스마트 물류 플랫폼을 구축하고, 디지털 트윈 기술이 빠르게 도입, 적용되도록 노력해야 할 것입니다.
또한 디지털 트윈에 필요한 IT 전문가를 채용하여, 업계 현황에 맞춰 디지털 트윈 기술을 적용 & 관리하여 빠르게 변화하는 시대에 발 빠르게 대응할 수 있어야 할 것입니다.
물류센터에서 디지털 트윈 시스템 구축을 위한 IT 전문가,
어디서 채용할 수 있을까요?
물류센터에서 디지털 트윈을 활용한 디지털 전환은 다양한 기술들을 결합하고 다양한 데이터를 연결하여 시스템을 구축해야 하는 만큼, 높은 수준의 기술력과 풍부한 경험이 필요합니다.
즉, 기업의 비즈니스 현황을 잘 아는 현장 전문가와 뛰어난 기술력을 보유한 외부 전문가의 협업을 통해 솔루션 개발이 이루어져야 퍼포먼스도 향상되고 기업에서 필요로 하는 최적의 솔루션이 구축될 수 있습니다.
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