| 박찬석의 물류時論(119) / 물류자동화 요인과 방향 | |||
 
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물류자동화 요인과 방향 물류자동화 가속화 요인 ■ 인구 오너스(Onus)의 시대1) 1980년대 중반 이후 글로벌 경제가 골디락스 경제를 향유할 수 있었던 것은 세계화를 통해 중국의 값싼 노동력(생산가능인구)을 이용할 수 있었기 때문이다. 중국의 생산가능인구 증가가 세계 경제의 생산성 향상 및 디스인플레이션과 함께 글로벌 경기 호황을 이끌어왔던 것이다. 그러나 2020년대 들어서 세계의 경제구조가 변화고 있다. 탈세계화 시대에 출산율 하락과 인구 고령화에 따른 생산가능인구 비중 감소는 지난 40년과는 정반대로 생산력은 떨어지고 부양비를 올리고 있다. 한국 역시 지난 1960년대~2010년 무렵까지의 50여년에 걸친 인구 보너스 시기를 마감하고, 전세계적으로 유례를 찾아볼 수 없을 만큼 빠른 고령화 과정을 거치면서 인구 오너스시기2)를 경험하고 있다. 글로벌 메가 트렌드의 하나인 인구문제는 향후 50년을 이끌어 갈 테마이다. 세계보건기구(WHO)는 인구구조 변화가 ‘눈에 띄지 않지만 점차 속도가 붙을 사회혁명’이 될 것으로 전망하고 있다. 저출산과 함께 기대수명이 증가하면서 고령화 추세가 심화되고 있기 때문이다. 저출산과 고령화는 비단 한국만의 문제가 아니고 전 세계적인 추세이나, 그 속도가 세계 어느 곳보다 빠르다는 것이 특히 우리가 인구문제를 심각하게 생각하는 이유이다. ■ 인구구조의 변화 일반적으로 국가 전체 인구 중 65세 이상의 인구가 7%를 넘어서면 ‘고령화 사회’, 14%를 넘어서면 ‘고령 사회’라고 하며, 한국은 그 속도가 유례없이 빠르다는 점이 우려가 되는 상황이다. 통계청에 따르면, 한국은 2018년 14.4%로 고령 사회로 진입한 이후(고령화 사회 → 고령 사회로 넘어가는데 17년 소요), 2025년에는 노인 비율이 20.6%로 ‘초고령 사회’로 진입할 것으로 예상되고 있다. 통계청 자료에 따르면, OECD 주요국이 고령 사회에서 초고령 사회로 도달되는 연수는 영국이 50년이 걸린데 비해, 프랑스는 39년, 호주는 21년, 미국은 15년, 일본은 10년, 한국은 7년 정도로 보고 있다.  700만명에 이르는 한국의 베이비붐 세대(1955~1963년생)가 60대에 접어들며 고령층 인구 비중이 크게 증가하는 가운데, 저출산 기조가 이러한 흐름을 더욱 가속화하고 있다. 글로벌 평균 출산율은 지속적으로 하락 추세(1990년 3.3명 → 2000년 2.8명 → 2020년 2.4명)이며, 선진국은 글로벌 평균 대비 더 낮은 출산율을 보인다. 한국의 출산율은 0.81명(2021년, 2020년 기준으로는 0.84명)으로 글로벌 평균의 3분의 1, OECE 평균의 2분의 1 수준이다. 낮은 출산율 추세 지속시, 2050년 이후 한국의 인구 피라미드는 2023년 5,150만에서 2070년 3,760만의 극단적 역 항아리형 구조를 나타낼 것으로 전망된다. 이는 생산가능인구의 급속한 감소로 인해 부양 인구비의 상승과 여러 가지 사회 문제(산업 각분야 인력 부족 현상 등)를 발생시킬 수 있다.  ■ OECD 주요국의 인구구조 변화와 경제성장 1990년대까지는 대부분의 국가가 생산가능인구가 증가하고 이와 함께 경제가 성장하는 모습을 보여 인구와 경제의 동반성장이 나타났다. 반면 2000년대 이후로는 OECD 국가를 중심으로 생산연령인구 비중뿐만 아니라 총인구가 감소하는 국가가 증가하였다. <OECD 국가의 인구 정점> 표에서 인구가 1% 증가하면 연평균 경제성장률은 0.18%p 상승하여 총인구 증가가 경제성장에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타나고 있으며, 인구감소와 고령화가 동시에 발생할 경우 경제의 성장동력이 빠르게 위축될 수 있음을 알 수 있다.  ■ Big Blur 현상3)과 ‘업(業)’의 붕괴 미래학자 스탠 데이비스가 1999년 “ICT(정보통신기술)의 발전 아래 모든 산업은 소프트웨어 산업이 될 것”이라고 예측하면서 ‘블러현상’이라는 용어를 처음 사용하고, 2013년 출간된 저서 ‘당신이 알던 모든 경계가 사라진다(조용호 저)’를 통해 ‘빅블러’라는 표현이 새로 정의됐다. 다소 설익어 보였던 그 예언은 20여년이 지난 지금 현실이 되고 있다. 이른바 4차 산업혁명과 신종 코로나 대유행(팬데믹)으로 급격히 진행된 디지털 전환이 글로벌 산업의 거의 전 영역에서 경계의 파괴와 융합을 가속하고 있다. 글로벌 회계 컨설팅 기업 프라이스워터하우스쿠퍼스(PwC)는 “산업 융합(빅블러) 현상으로 모든 산업 분야에서 (타 분야에서 넘어온) 신규 기업 진입이 기하급수적으로 늘고 있다”고 했다. 특정 산업이 아닌 기술 중심의 융·복합 경제 시스템으로의 전환이 미래 비즈니스 혁신을 이끄는 성장동력으로 떠오르면서, 산업간 경계가 모호해지는 빅블러 시대가 가속화되고 있다. 인공지능과 D&A(Data & Analystics), 다양한 디지털 테크가 산업간 경계를 허물고 새로운 비즈니스 모델이 출현하면서, 전혀 예상하지 못했던 강력한 경쟁자가 새롭게 등장하는 ‘무한경쟁’이 심화되고 있다.  ■ Last Mile Delivery Service로의 전환 라스트마일 딜리버리가 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있다. 팬데믹 장기화와 ICT의 발전 등으로 유통산업의 무게 중심이 온라인으로 옮겨지면서 배송 효율화가 요구되었기 때문이다. 이커머스의 발전과 비대면 사회로의 급속한 진전으로 유통업체와 물류업체는 라스트마일 딜리버리서비스에 사활을 걸고 있어 배송경쟁이 심화되고 있으며, 경쟁의 핵심 요소로 물류자동화가 중심을 이루고 있다.  물류산업 Trend와 자동화를 위한 가이드 ■ DHL, Logistics Trend Radar 6.0 DHL은 향후 10년 동안 물류 커뮤니티를 위한 비즈니스, 사회 및 기술의 방향을 형성하는데 도움이 될 것으로 예상되는 40가지 트렌드를 종합한 Logistics Trend Radar의 6번째 에디션을 발표하였다.(2022, 10, 25) Trend Radar 6.0 보고서는 컴퓨터 비전, 대화형 AI, 스마트 라벨, DEIB(Diversity, Equity, Indusion & Belonging) 등 물류산업과 더욱 관련이 깊어진 새로운 트랜드를 소개하고 있다. 지난 보고서에서 가장 뜨거운 주제였던 ‘지속가능물류’ 트랜드는 순환성, 탈산소화, 대체 에너지 솔루션 및 기타 트랜드로 더욱 세분화되었다.
■ 공급망 자동화4)를 위한 가이드 디지털화는 모든 산업을 변화시키고 있지만, 그중에서도 제조업과 물류업은 가장 크게 변화하고 있다. 최근 딜로이트 조사에서 응답자의 62%가 디지털 투자에서 공급망이 최우선 과제라고 답했다. 디지털 변혁을 겪는 기업이 늘면서 신기술의 수용은 필수가 되었다. 그러나 중요한 것은 단순히 많은 신기술을 구현하는 것이 성공적인 디지털 변환을 위한 공식은 아니라는 점이다. 오히려 잘못된 기술을 너무 많이 가지고 있으면 디지털 변환이 잘못된 길을 가게 될 수도 있다. 디지털 변혁을 달성하는 것은 기업이 구현하는 기술에 관한 것이 아니라, 채택하는 전략에 관한 것이다. 공급망에 물건을 추가하는 대신에 기존의 데이터를 사용하여 기존의 문제를 해결하는 민첩한 접근법을 찾는 것에 중점을 두어야 하며, 공급망 개선을 위한 의미있는 디지털 변환을 위해서는 다음과 같은 전략을 따라야 한다. ① KPI의 설정 주요 성능 지표에 대해 설정된 목표가 없다면 디지털 변환의 진행 상황을 추적할 수 없다. 먼저 변환이 기업의 장기 목표를 따르는지의 여부를 나타내는 측정 기준을 파악해야 한다. 그런 다음 가용 자원의 양에 따라 야심차면서도 현실적인 목표를 결정한다. 일단 결정이 내려지면, 기업들은 공급망에 대한 진정한 가시성을 얻게 된다. ② 현명한 기술 선택 신기술 구현을 결정하기 전에 두 가지 기준에 따라 평가해야 한다. 첫째, 이 기술이 실제로 최고의 솔루션인지, 아니면 더 오래되었거나 더 단순한 것이 더 저렴한 비용으로 효과적일 수 있는지를 보아야 한다. 둘째, 기술이 확장 가능하고 사용자 정의 가능한지 고려해야 한다. 디지털화의 역동성을 감안할 때, 신기술은 새로운 환경에 적응하고 가치를 지속적으로 전달할 수 있어야 한다. ③ 효과적인 데이터 수집 공급망 성능을 평가하려면 모든 단계에서 엄청난 양의 데이터가 필요하다. 데이터가 사일로로 전송되고 간헐적으로 업데이트되는 경우 의사결정자들은 공급망을 이해하는데 어려움을 겪을 것이다. 디지털 변환은 기업이 더 많은 데이터를 수집하고 한 곳에 통합하고 실시간으로 업데이트하는 법을 배울 수 있어야 성공할 수 있다. 이를 위해서는 계획, 정책, 그리고 올바른 인재뿐만 아니라 기술적인 해결책이 필요하다. ④ 모든 병목현상의 파악 모든 자원은 병목현상의 해결을 위해 사용되어야 한다. 그렇지 않으면 KPI를 개선하지 못할 것이다. 병목현상은 여러 곳에 존재할 수 있고 식별이 어려울 수 있어 기업들이 조직적으로 근절해야 한다. 병목 현상이 없는 경우, 성능 목표를 증가시켜 병목 현상을 만들어 내야 한다. 목표는 공급망 내의 모든 스트레스 지점을 찾는 것이다. 기술은 공급 사슬에 혁명을 가져왔으나, 아직 만병통치약을 발명한 사람은 아무도 없다는 것을 기억해야 한다. 아무리 기술이 새로운 기능을 제공하더라도 핵심 문제를 해결하는 것은 언제나 공급망 관리자의 몫이 될 것이다. 물류분야 자동화 도입시 고려사항 ■ 스마트 물류자동화의 특징과 요건 기존의 자동화에 비해 최근의 스마트 물류자동화가 차별화되는 점은 특징을 통해 설명할 수 있는데, 스마트 물류자동화가 가지는 5가지 특징 살펴보면 <스마트 물류자동화의 특징적 요소> 그림과 같다.5)  스마트 물류지동화를 실질적으로 적용하기 위해서는 스마트 물류자동화에 대한 정의와 특징에서 요건을 선결적으로 정의해야 한다. 기존의 스마트라는 단어가 가지는 기능 요건 외에 성과 요건과 기술 요건을 추가적으로 반영해 스마트 물류자동화의 요건을 3단계 계층(Layer)으로 제시하면 <스마트 물류자동화의 구성 요건> 그림과 같다.  스마트 물류자동화에 대한 접근 경향은 최근 대두되는 IT 신기술 위주의 기술적 접목이 주를 이루고 있다. 그러나 이러한 접근이 만들어내는 결과물이 스마트 물류자동화라 하기에는 실질적으로 부족한 면을 보여, 물류의 운영 책임자, 담당자 등 실무진 그 누구도 원하지 않는 모습으로 도출될 가능성이 높다. 이는 기술 요건의 중요한 요소인 운영기술(Operation Technology, OT)에 대한 고려가 부족한 점과, 계장기술 등 자동화기술(Automation Technology, AT)에 대한 중요성을 간과한 점에서 비롯된다고 볼 수 있다. ■ 물류자동화 도입시 고려사항 물류시설 기계화/자동화 기술(장치 포함)은 4차산업 기술 혁신과 함께 진화를 거듭하고 있으며, 기계화/자동화 기술 유형과 활용은 <기계화/자동화 기술 유형> 표 및 <기계화/자동화 기술 활용> 그림과 같다.  기계화/자동화 기술의 중요성은 계속 커지고 있지만 물류시설에서는 여전히 인적자본이 핵심 요소, 기술 투자시 근로자 업무와 기술 이점의 균형을 고려할 필요가 있으며, 이때 중요한 판단 근거는 ‘비용’, 초기 설비투자액 대비 투자수익률(ROI) 산정 작업이 요구된다.  기계화/자동화 기술은 공급사슬 전체의 운용 효율화·장기적 비용 관리·신속화·유연성 향상으로 연결, 입주 기업은 물론 투자자와 시설 개발업자에도 중요하며, 물류자동화 구현시 다음 사항을 고려하여야 한다. (입주 기업) ‘비용’과 ‘이점’의 균형은 자금 형편과 시설 특성에 따라 결정 - 운영 효율과 비용 효율, 보유 자산(경(輕)자산, 중(重)자산) 활용 여부, 업무 유연성(반자동화가 이상적), 작업 흐름(기계화/자동화는 작업 현장 안전성을 제고), 임대 사업자와의 계약 리스크(장기계약 여부에 따른 기계화 수준) 등 검토 필요 (투자자·시설 개발업자) 기계화/자동화가 자산 가치나 수익에 미치는 효과를 분석 - 비용 처리 방안(임대료에 기계화/자동화 장치 상각 반영 여부), 투자 적합 시설(범용 시설로 투자 위험 경감), 토지 활용(최대로 활용해 시설 수용 능력 향상), RaaS 전개 여부 등 검토6) 주1. 인구구조가 한국사회에 주는 시사점, 삼일Pwc 경영연구원, p1, 2023. 5. 주2. 인구 오너스(Demographic Onus): 생산가능 인구(15~64세)가 줄면서 경제성장이 지체되는 현상 주3. 빅 블러(Big Blur): 사회 환경의 급격한 변화로 기존에 존재하던 것들의 경계가 모호하게 되는 현상을 말한다. 흐릿해 진다’는뜻의 영단어블러(blur)에서 유래했다. 원래는 사물인터넷(IoT), 핀테크, 인공지능(AI) 등 혁신적인 IT기술로 급변하는 산업 생태계를 설명할 때 쓰인다. 주4. www.manufacturingtomorrow.com/article/2019/08/ 내용 변역 및 저자 일부 수정 주5. 스마트 팩토리의 성공적 도입을 위한 고려사항, Deloitte analysis, 2017. 5 p39, 내용을 저자 수정 -참고문헌 및 자료- 1. 인구구조가 한국사회에 주는 시사점, 삼일Pwc 경영연구원, 2023. 5. 2. 2022년 인구동향 조사, 출생·사멍 통계(잠정), 통계청, 2023. 2. 22 3. 2022년 하반기 직종별 사업체 노동력 조사 결과, 고용노동부, 2022. 12. 29 4. 글로벌 물류기술 동향, KOTI, Volume 16. Issue No. 692, 2022. 12. 22. 5. 인구구조 변화가 경제성장에 미치는 영향 분석 - OECD국을 중심으로, 국회예산정책처, 2021. 12. 29. 6. 코로나와의 공존과 기업의 생존, 삼정KPMG, 2021. 11. 7. 스마트 팩토리의 성공적 도입을 위한 고려사항, Deloitte analysis, 2017. 5 8. https://www.dhl.com/kr-en/h 9. www.manufacturingtomorrow.com/article/2019/08/ 10, 한국경제, 조선일보 등  박찬석은 미래물류컨설팅의 대표로 재직 중이며, 물류/SCM 분야 컨설팅과 한국생산성본부, 한국통합물류협회 및 기업체 대상의 물류/SCM전문 강사로 출강 중에 있다. 이 밖에 삼성경제연구소 사이버 포럼인 ‘SCM 연구회’의 대표 시샵을 맡고 있으며, 네이버 블로그 “박찬석의 물류/SCM 바로보기(http://blog.naver.com/neologis)”를 운영하고 있다. 前. 물류단지 실수요 검증위원(국토교통부) 現. 서울특별시, 인천광역시, 충청남도 물류단지 실수요 검증위원 現. 종합물류기업 인증 평가위원(교통연구원) 現. 교통영향평가 심의위원(행정중심복합도시건설청) 現. 유통/물류 실무위원(대한상공회의소) 現. 스마트 물류위원회 자문위원(통합물류협회) 現. 한국 SCM학회, 산업계 부회장 現. 한국녹색물류학회 이사 現. 한국생산성본부, 물류혁신 전문위원 주요 컨설팅 분야는 물류센터 및 물류단지 개발(물류단지 실수요 검 증), 물류Cost, 물류/SCM 전략, 물류센터 기본 설계 및 운영 최적화, 물 류보안과 제3자 물류 및 국제물류 분야이다 * E-Mail: mincho79@emapl.com H.p: 010-4533-8307 <저작권자 ⓒ 월간 물류매거진(www.ulogistics.co.kr) 무단전재 및 재배포금지> |
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