| 박찬석의 물류時論(106) / 국내외 스마트 물류 기술 현황과 전망(2/2) | |||
 
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국내외 스마트 물류 기술 현황과 전망(2/2) ICT 관련 가술의 급속한 발전과 코로나19의 대유행 장기화로 인해 온라인 및 모바일 쇼핑을 중심으로 한 유통/물류 서비스 시장규모와 경쟁수준이 크게 증가하고 있다. 이러한 변화는 4차 산업혁명 기술의 발전과 Digital Transformation에 의해 유통물류 산업에서의 변화를 이끄는 국내외 스마트 물류 관련 기술 현황과 전망 및 정부의 육성 정책 등에 대해 2회에 거쳐 살펴보고자 한다, Global 메가 Trend의 변화 ■ 글로벌 Trend 예측
세계경제포럼(WEF)1)은 일상의 삶에 큰 영향을 미칠 5가지 기술에 의한 2030년 미래상에 따라 글로벌 트렌드를 예측하고 있다. <표 1>은 ‘신개념 디스플레이, 유전자 변형 기술, 신체강화 임플란트, 개인 맞춤형 기술, 신소재’ 등 디지털 중심의 글로벌 메가트렌드가 확산됨에 따라, 향후 10년의 트렌드를 분석하고 키워드를 도출하여 SW 발전 방향과의 연계성을 비교한 내용이다. ■ 디지털 격차2)의 심화
세계경제포럼(WEF 2021)은 글로벌 리스크 보고서에서 팬데믹 이후 2년 이내에 디지털 역량을 보유한 자와 보유하지 못한 자 간의 격차가 심화되며 사회에 큰 충격을 일으킬 것으로 예상하고 있다. KISTEP의 ‘디지털 격차의 미래’에서는 ‘디지털 격차 1.0’이 개인 중심의 정보화 격차였다면, ‘디지털 격차 2.0’은 개인은 물론 기업과 국가 영역의 지능화 격차로 범위가 대폭 확대될 것으로 전망하고 있다. 상기 보고서에서 교통·물류 분야의 디지털 격차 2.0 예시를 제시하고 있으며, 모빌리티의 전환에 초점을 맞추고 있다. 교통·물류 분야는 내연기관과 개인운전에서 전기동력과 자율주행으로 패러다임 전환을 맞고 있으며, 미래에는 모빌리티 플랫폼을 중심으로 UAM(Urban Air Mobility), 자율주행차, 하이퍼루프와 같은 새로운 형태의 모빌리티를 활용하여 다양한 이동 수요를 충족하는 방식이 보편화될 것으로 전망된다. 고도의 기술력을 지닌 일부 기업들이 CASE 혁명3)을 주도하고 있으며, 교통·물류 분야를 선도해온 전통업체들은 혁신에 뒤처지지 않기 위해 모빌리티 서비스뿐 아니라 제조 분야에서도 미래 모빌리티 산업을 선점하기 위해 구글, 애플과 같은 ICT 기업들이 활발하게 기술혁신 활동을 수행하고 있다. ■ 기술발전에 따른 물류의 미래
4차 산업혁명으로 인해 IoT, 빅데이터, AI 등의 데이터 기반 핵심기술을 활용한 융복합 추세가 가속화되면서 물류산업도 패러다임 전환이 진행되고 있다. 4차 산업혁명 기술은 물류산업을 노동집약에서 기술집약 산업으로 전환하여 수송, 보관·재고관리, 하역, 포장 등에서의 비용절감과 물류 표준화에 따른 서비스 정확성을 확보하게 하여 궁극적으로 고객서비스의 품질을 향상시킬 것으로 전망된다. 기술의 발전에 따라 지능화, 가상화 등 기술융합이 증대되며, 정보통신망 확대에 따라 빅데이터를 활용한 예측기술이 발달하고, 제조·유통·물류 자동화 및 유연화 기술 확대와 의료기술 발달 등을 통한 삶의 방식이 전환될 것이다. 첫째, 다양한 웨어러블 스마트 기기의 등장과 함께 가상현실, 증강현실, 생체모방 기술 등이 접목되어 활용범위가 확대될 것이다. 둘째, 연료전지 지게차, 전기/LNG 화물자동차·추진선 등 배기가스 저감을 위한 운송수단의 개발로, 세계적인 기후변화 및 전염병 대응정책에 따라 환경과 방역부하를 줄일 수 있는 기술을 접목한 교통·생산체계로 전환하는 추세가 지속될 것이다. 셋째, IoT를 비롯한 SNS, 웨어러블 기기에서 생산되는 데이터 양이 급증하고, 기업 내외 정형· 비정형 데이터 분석이 보편화될 것이다. 넷째, 시각 등 센서를 통해 3차원 환경 인식이 가능해지고 IT와의 융복합으로 통합적 관리가 가능해짐에 따라, 비용절감과 생산성 향상을 위한 ‘산업설비의 로봇화’ 추세가 확산될 것이다. 다섯째, 소비자 기호가 다양해짐에 따라 소품종 대량생산 체계에서 생산 자동화를 통한 다품종 소량 다빈도 체계로 전환함에 따라, 시장환경 변화에 더욱 빠르고 유연하게 대처하기 위한 ‘생산 유연화’가 산업 자동화의 주요 트렌드로 부상할 것이다.4) 스마트 물류를 위한 기술 요소 ■ 물류 관련 핵심기술의 변화
스마트 물류의 지향점은 DNA(Data, Network, AI) 등 관련 기술을 활용하여 유통 및 물류에 소요되는 비용 및 시간은 최소화하고, 물류의 신뢰성은 최대화하는 시스템이다. 가트너그룹은 매년 새롭게 떠오르는(Emerging) 기술들과 함께 공급망 관리(SCM) 분야에서의 핵심 기술 8가지를 선정하여 발표하고 있다. 2019년과 2020년 발표된 8대 기술을 정리하면 <표 2>와 같다. 스마트 물류에서 Data 기술의 활용은 핵심적인 요소로, 데이터 흐름에 따라 IoT/블록체인/클라우드/디지털트윈으로 분류한다. IoT를 통해 물류의 상태 및 흐름에 대한 정보가 생성되고,
네트워크틀 통해 데이터는 클라우드 컴퓨팅으로 블록체인, Digital Twin, AI 등으로 처리된다. ■ 스마트 물류 기술 구현을 위한 주요 기술5) 【IoT와 Digital Transformation】 IoT는 모든 정보를 디지털로 전환하는 것과 함께 실시간으로 데이터를 수집하고 공유하기 위해서 모든 사물인터넷의 구현이 가장 기본적으로 필요한 사항으로, 4차 산업혁명과 물류 4.0을 위한 가장 기본적인 기술로 볼 수 있다. 디지털 전환은 크게 정보를 디지털 부호로 전환(Digitization)하는 단계, 조직과 프로세스를 디지털로 전환(Digitalization)하는 단계, 그리고 마지막으로 사회 전체 범위에서의 디지털 전환이 이루어지는 단계(Digital Transformation)로 구분할 수 있다. 사물인터넷 기술은 단순히 아날로그 신호를 디지털로 전환하는 스캐너나 음성 신호의 샘플링과 같은 기술을 넘어 디지털 신호의 측정, 기계와 기계 사이의 통신을 기반으로 전체 물류 프로세스를 디지털로 전환하고, 인공지능 등과 같은 기술을 활용해서 새로운 형태의 비즈니스를 만들어내는 데 활용되는 기술을 의미한다. 【Big Data & 기계학습, AI】
사물인터넷을 통해 생성되는 모든 디지털 데이터를 바로 빅데이터로 간주할 수 있으며, 기계학습과 인공지능의 원천이 된다. 사전적 의미에서 기계학습이란 기계가 마치 사람처럼 학습하는 것처럼 보이도록 만들어진 컴퓨터 프로그램을 의미한다. 물류 및 공급망 관계 분야에서 인공지능은 수요 예측, 재고관리, 생산관리, 원자재 주문, 운송관리, 창고관리 등과 같은 모든 영역에서 활용될 수 있다. 실시간으로 확보되는 데이터를 분석해서 현재 상황을 이해하고, 가장 합리적이고 최적화된 대안을 설계 및 선택할 수 있는 기능은 결국 인간이 가진 인지와 계산 능력의 한계를 극복할 수 있는 인공지능 기술을 기반으로 만들어질 수 있다. 【자율적 사물(Autonomous Things)과 로보틱스】 사물인터넷과 인공지능을 탑재한 기기는 현재 사람이 수행하는 대부분의 업무를 자율적으로 수행할 수 있는 단계로 발전할 가능성이 높다. 이러한 자율적 사물을 구현하기 위해서는 인지, 상호작용, 이동성, 조작가능성, 협업 및 자동화와 같은 기능을 갖추어야 한다. 이러한 기능을 갖추기 위해서는 최말단 기기에서 데이터의 센싱과 분석, 의사결정까지의 모든 과정이 완벽하게 수행될 수 있는 엣지 컴퓨팅과 분석기술이 구현되어야 한다. 【몰입 경험(Immersive Experience)】
몰입 경험은 사물인터넷 기술이 만들어낸 디지털 전환이 디지털 공급사슬 트윈을 만들어냈을 때 비로소 등장할 수 있는 기술이자 서비스를 의미한다. 사람이 직접 현장을 방문하지 않고서도 가상현실 기기를 통해 모든 정보를 확인할 수 있으며, 시스템을 통해 현장을 통제하거나 주어진 작업을 수행할 수 있게 된다. 즉, 디지털 트윈을 통해 업무의 정확성을 높일 수 있을 뿐만 아니라 효율성과 실시간 통제 능력을 갖추게 되고, 안전성까지 확보할 수 있게 된다. 스마트 물류기술 적용 사례 ■ 해외 적용 사례 【IoT 적용 사례】
물류의 가시성 및 신뢰성 확보를 위해 머스크, DHL, FEDEX, UPS 등에서는 물류의 위치 및 환경 등 물류 상태 파악을 위해 활용중에 있으며, 아마존, 마이크로소프트, SAP, IBM 등은 자사의 플랫폼으로 물류 분야 IoT 시장을 선점하기 위한 노력을 기울이고 있다. DHL의 경우 도로, 철도, 해상, 항공 등에서 화물의 위치 및 온도 측정을 위한 Data Logger를 출시하고, 인도지역에 화물의 위치, 온도 등 추적이 가능한 Smart Truck을 운영하고 있다. 【Cloud 적용 사례】 글로벌 대형 유통업체 및 플랫폼 기업들은 물류관련 빅데이터를 수집하고 데이터 분석을 위한 거점으로 클라우드를 활용하고 있다. 아마존은 빅데이터 기술을 통해 소비자가 남긴 평가와 구매 데이터를 분석해 상품 공급망에 반영하고, 소비자 반응을 통해 상품을 개선하고 있다. FEDEX는 MS 클라우드 Azure를 활용하여 실시간 데이터 분석 기반 물류 환경을 구축하고 있으며, UPS는 구글 클라우드(GCP)로 배송 드라이버에게 최적 경로 서비스를 제공하고 있다. 【Block Chain 적용 사례】
블록체인 개발 전문업체와 제휴, 대형마트, 이커머스 기업, 해운회사 위주로 추진중에 있다. 특히 물류의 투명성을 위해 UPS, FedEx 등 물류 운송기업들은 운송 플랫폼 연합(BiTA)을 결성하고 의약품, 식품 등 물류 종류별 특성에 맞는 블록체인 서비스를 위한 기업들의 시장을 공략중에 있다. 【Digital Twin 적용 사례】
로테르담 항만은 완전 무인방식의 컨테이너 터미널을 운영하고 있다. 물류처리를 위한 자원 투입 계획, 물류의 효율적인 처리, 물류 현장의 실시간 모니터링과 보안 감시, 물류 적재 공간의 최적화로, 경로 가시성 확보 등을 위해 IBM의 AI 및 IoT 기술을 활용한 디지털 트윈 구축을 진행 중에 있다. 【자율운항 선박 적용 사례】
자율운항선박은 과거 군사용 목적으로 사용되었던 무인선박이 시초로 지속적으로 그 영역을 확대해 나가고 있으며, 2012년 이후 무선 통신 기술 발달로 일반 상선 부분에 적용하기 위한 노력을 계속하고 있다. 특히 자율운항 기술을 선도하고 있는 유럽 롤스로이스의 경우, 2017년 10월 구글과 선박 자동 운항을 위한 기술 협력을 체결하며 무인선박 프로젝트를 본격화 하고 있다. 【배송로봇 적용 사례】
라스트마일 딜리버리 서비스 선점을 위해 Amazon, Starship technologies, Marble 등은 인도 배송, Nuro, Gatik, 징동 물류 등은 도로 배송로봇 등을 개발하여 적용중에 있다. ■ 국내 적용 사례 국내 스마트 물류 기술시장은 여러 산업분야에서 비용, 효율적인 물류 및 공급망 솔루션에 대한 요구가 늘어나면서 빠르게 성장하고 있으며, 증가하는 고객의 기대치와 물류비용 통제 조치는 물류시장의 미래를 형성하는데 중요한 역할을 하고 있다. 인공지능, 사물인터넷, 블록체인, 물류로봇 등과 같은 기술의 발전은 시장의 생태계를 변화시키고 있으며, 디지털 전환 및 성장하는 전자상거래 부문에서 증가하는 데이터양은 스마트 물류 기술시장의 주요 성장 요인이 될 것으로 예상된다. 국내 적용 사례의 경우 물류센터 투자 사례를 중심으로 살펴보도록 한다.(기타 세부적인 사항은 필자가 앞서 기고한 「자율로봇, 드론 등의 첨단 기술을 통한 수배송 기술의 발전과 미래방향」, 물류매거진 3, 4월호를 참조) 【국내 기업들의 스마트 물류시설 투자 추이】
최근 10년 동안 국내 물류센터에 적용된 자동화 물류설비 적용 추세를 보면, 유통환경의 변화에 따라 증가된 물동량과 다품종 소량 저빈도 상품을 신속 정확하게 처리할 수 있는 고효율 물류시스템이 필요하게 되면서, 스마트 자동창고 시스템인 MSC(Multi Stacker Crane)와 MSS(Multi Shuttle System)를 적극적으로 도입하고 있다. 또한 전체 물류센터 운영비의 50% 이상을 점유하는 피킹작업(Tompkins et al. 2003)의 효율화를 위해서 GTP(Goods to Person) 방식의 SPS(Smart Picking System)가 2015년부터 본격적으로 도입되기 시작하였다. 최근에는 로봇이 융합된 보다 진보된 방식의 스마트 피킹시스템인 RPS(Robot Picking System)와 MPS(Mixed Palletizing System)를 적극적으로 검토하고 있다. 이처럼 유통물류센터들은 생산성 향상과 동시에 부족한 작업 인력 해소를 위해, 앞으로도 다양한 스마트 물류자동화 설비를 적극적으로 도입할 것으로 보인다. 【국내 스마트 물류기술 시장 전망】 물류산업의 스마트화를 위한 경제성, 확장성, 유연성과 같은 과제들이 있으나, 저성장 사회로의 진입, 도시집중화, 출산율 저하와 고령인구 증가, 코로나19로 인한 삶의 질 중시 등은 필연적으로 물류현장의 빠른 디지털 전환이 요구되고 있다. 첨단·자동화된 시설·장비 및 시스템을 도입하여 효율성, 안전성, 친환경성 등이 우수한 물류시설을 국가가 ‘스마트물류센터로 인증’하고 행정적·재정적 혜택을 부여하는 제도를 2021년 4월부터 시행하고 있다. 이커머스 시장의 지속적인 성장, 빠른 배송을 요구하는 시장변화, 물류현장의 인력부족, 작업환경 및 안전에 대한 요구 증대 등으로 물류현장의 스마트화는 더욱 가속화될 것이며, 도·소매유통, 온라인을 중심으로 한 Intelligent Level의 자동화 시장 성장이 예상된다. 주1. World Economy Forum(세계경제포럼): 저명한 기업인, 경제학자, 저널리스트, 정치인 등이 모여 세계 경제에 대해 토론하고 연구하는 국제민간회의 주2. OECD는 정보격차(digital divide)를 ‘정보 및 통신기술에 접근할 수 있는 기회와 다양한 활동을 위한 인터넷 사용과 관련하여 다양한 사회경제적 수준에 있는 개인, 가정, 기업 및 지리적 영역 간의 격차’라고 정의(OECD, 2001) 주3. CASE 혁명: 교통물류 분야에서 연결성(Connectivity), 자동화(Autonomous), 공유형(Shared), 전동화 (Electrification)로 이루어지는 운송수단의 혁신으로 사람과 물건의 이동방식을 새롭게 재구성 할것으로 전망 주4. 2019 글로벌 물류기술 동향, 한국교통연구원, 2019. 2. 2, p9~10 내용 인용 및 일부 저자 수정 주5. 스마트 물류 관련 기술 동향과 도입 사례, 융합연구정책센터, 2020. 12. 07. p41~43 내용 재구성 -참고문헌 및 자료- 1. 박태형외 3, 향후 10년의 메가트랜드를 분석하다, SPRI, 이슈 리포트, 2021.11.9. 2. 스마트 물류 최신 동향과 시사점, SnT, GPS 196GH, 2021. 8. 13. 3. 스마트 물류 최근 D.N.A 동향, 정보통신정책평가원, 2021. 7. 28. 4. 지수영외 6, 디지털 격차의 미래, KISTRP, ETRI, 2021. 3. 5. 융합연구정책센터, 융합연구 리뷰, Vol 6, 2020. 12. 6. 박정현, 물류센터 구축 패러다임의 변화, SFA, 2020, 11. 10. 7. KB지식비타민, 코로나19가 앞당긴 스마트 물류시대, 2020, 8. 19. 8. 민연주외 3, 2019 글로벌 물류기술 동향, 한국교통연구원, 2019. 2. 2, 9, KB지식비타민, 자율운항 선박의 현재와 미래, 2018. 1. 17. 10. 삼성증권, 각종언론, 인터넷 자료 11. research.aimultiple.com/logistics-ai/  박찬석은 미래물류컨설팅의 대표컨설턴트로 재직 중이며, 물류/SCM 분야 컨설턴트와 한국생산성본부, 한국통합물류협회 등에서 물류/SCM전문 강사로 출강 중에 있다.
이밖에 삼성경제연구소 사이버 포럼인 ‘SCM 연구회’의 대표 시샵을 맡고 있으며, 네이버 블로그 ‘박찬석의 물류/SCM 바로보기(http://blog.naver.com/neologis)’를 운영하고 있다. 주요 관심 분야는 물류Cost, 물류/SCM 전략, 물류센터 기본 설계 및 운영 최적화, 물류보안과 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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