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롯데 이커머스 신물류파트 양용석 파트장 / “데이터·시스템 DNA 내재화 기업 코로나시대 이커머스시장 이끈다”
     
ㆍ게재년/월 2020/06
“데이터·시스템 DNA 내재화 기업 코로나시대 이커머스시장 이끈다”
이천물류센터 AGV 도입 물류 생산성·재고 정확도 향상 오출고율 감소

 
 
롯데쇼핑은 빠르게 성장하는 이커머스시장에서 온라인사업 경쟁력을 높이기 위해 올해초 비효율 오프라인 점포 30%를 정리하는 강력한 체질개선을 통한 구조조정을 실시하고, 이로 인한 외형 감소는 온라인을 통해 상쇄해 나가면서 오프라인 자산 활용도를 높인다는 내용의 ‘2020 운영 전략’을 발표했다.
이처럼 롯데쇼핑은 온라인사업을 핵심 성장동력으로 삼고 2023년까지 온라인 매출 20조원을 달성하는 것을 목표로 하는 청사진을 제시하고 있다. 이를 수행하는 핵심 부서가 바로 이커머스 사업본부이다. 그룹의 온라인 핵심 역량을 하나로 모아 전문성을 높이기 위해 계열사별 시스템 인력과 R&D 조직을 통합해 지난 2018년 신설했으며, 온라인사업 방향성과 전략을 수립한다.
특히 신물류파트는 롯데가 운영하고 있는 다양한 유통모델에 적합한 새로운 설비나 신기술을 테스트하거나, 오프라인을 활용한 미니 풀필먼트 운영 전략 등을 모색하는 업무를 맡고 있다.
TF를 이끌고 있는 양용석 파트장은 “코로나19로 인해 온라인 수요가 급증하면서 사전에 물류 등 이커머스 대응 케파를 갖춘 업체들의 매출이 크게 증가했다”며 “코로나 사태로 이커머스시장의 장기적이고 강제적인 환경 변화가 시작됐으며, 데이터와 시스템 DNA가 내재화된 기업이 코로나시대 이커머스시장을 이끌 것으로 전망된다”고 밝혔다.

Q. 이커머스 사업본부 신물류파트에서 맡고 있는 업무를 소개해달라.
이커머스 물류 다양성에 대해 고민하고 있는 부서라고 할 수 있다. 이커머스 서비스 형태와 모델이 다각화되고 있는 가운데, 물류 역시 카테고리별, 상품군별, 서비스별로 최적화해 구현할 수 있는 방법이 다양하다. 특히 롯데의 경우 전국에 보유한 1만 5,000여개의 매장 등 오프라인 인프라도 물류에 활용할 수 있는 강점이 있다.
따라서 고객서비스를 증대시키고 이를 물류에서 효율적으로 대응할 수 있도록, 여러 신기술 도입 여부를 모색하고 파일럿 테스트를 진행하는 업무를 담당한다. 최근 매장을 기반으로 빠른 배송을 제공하는 것과 같이, 오프라인을 활용한 미니 풀필먼트 센터 등을 구축하는 방안 등도 연구한다.

Q. 반도체기업을 거쳐 유통 이커머스 분야로 이직한 독특한 경력을 소유하고 있는데, 반도체기업에서의 경험이 도움이 되는가.
반도체기업에 입사해 어셈블리 공정 엔지니어로 일하다가 물류자동화를 도입하게 됐다. 당시 생산량의 90% 이상을 해외로 수출했는데, 고가격이다 보니 오출고되면 막대한 손해를 입게 돼 이를 방지하기 위해서이다. 이에 따라 5만평 규모 공장에 자동화설비를 도입하는 TF에 합류한 이후, 물류자동화 장비 및 프로세스 관리, 유지보수 등 다양한 프로젝트 매니저로 활동하면서 물류 전문성을 키울 수 있게 됐다.
특히 당시에는 Logistics Technology, Bio Technology, Environment Technology 등 3T 산업의 미래가 밝다고 전망하던 때였는데, 이중 인력이 많이 투입되던 물류산업의 향후 변화가 가장 클 것으로 보고 물류를 계속 해야겠다는 생각을 했다.
이후 쿠팡의 인천메가물류센터 구축 TF에 합류해 물류센터 신축과 안정화 기간을 보내면서 당시 최대 규모 물류센터의 최대 규모 출고 등 풀필먼트 물류를 경험하게 됐는데, 이때 제조부문에서의 경험이 많은 도움이 됐다.
다수의 일반 고객을 대상으로 하는 풀필먼트는 기존 B2B의 유통물류와는 전혀 다른 프로세스로 진행된다. 대량의 재고를 보관하다가 지점별 또는 매장별로 내보내는 기존 유통물류와 달리, 풀필먼트는 다양한 원부자재로 새로운 상품을 완성시키는 제조와 비슷한 성격을 가진다. 즉, 다양한 카테고리의 수백만건 상품재고를 실시간으로 관리하면서 고객 주문에 따라 피킹해 포장하고 고객 니즈에 맞춰 배송하는 과정을 거치는데, 각 공정을 프로세스화해서 효율적으로 분배하고 코스트를 절감하면서 인력을 관리하는 제조처럼 높은 운영 전문성과 물류시스템 역량이 필요하다. 따라서 풀필먼트는 유통의 제조화라고 생각한다.
또한 반도체기업에 2005년 입사할 당시에는 한 라인에서 한명이 8대의 작업을 커버했는데 2016년 퇴사할때에는 128대까지 늘어나면서 작업자는 줄고 대신 관리자가 증가했다. 단순 업무는 자동화로 대체되지만 이를 관리하고 시스템화하는 것은 결국 사람이 하기 때문이다. 풀필먼트도 이같은 방향으로 발전할 것으로 보고 있다.

Q. 최근 이천물류센터에 AGV를 적용했는데, 어떤 역할을 하고 있는지 설명해달라.
온라인 주문 증가에 따른 풀필먼트 물류를 효율적으로 대응하기 위한 여러 방안중 하나로, AGV를 이천물류센터에서 테스트중이다. 아마존에서 키바 사용으로 유명해지면서 흔히 물류로봇으로 불리기도 하는데, 국내에서 B2C를 대상으로 물류센터에 적용한 것은 롯데가 최초이다.
이커머스 비즈니스에서 중요한 3가지가 구색과 가격, 서비스이다. 얼마나 많은 상품을 보유하면서 저렴한 가격으로 고객 니즈에 맞춰 배송하느냐가 경쟁력이다. 이중 물류와 관련된 것이 바로 구색과 서비스로, 고객은 비슷한 가격일 경우 사고자 하는 상품이 모여 있고 빠른 배송을 받을 수 있는 곳을 선택하기 때문에 소량 다품종을 빠르게 처리할 수 있는 AGV를 도입했다.
현재 약 360평 규모에 10만개 유닛, 1일 2만 3,000SKU를 대상으로 700~1,000건의 주문을 처리하고 있으며, 운영한지 약 보름만에 입고/적치/집품과 포장 생산성이각각  2배, 1.5배가 향상됐다. 재고정확도와 오출고율도 각각 비약적인 성장세와 감소세를 보이고 있다.
최근 AGV를 물류현장에 도입하는 사례가 생기고 있는데, 도입 효과가 높아 앞으로도 계속 늘어날 것으로 예상된다.

Q. AGV 이외에 도입을 준비하고 있거나 주목하고 있는 기술이 있다면 소개해달라.
AWS(아마존웹서비스) 기반 포케스트 모델에 대한 파일럿 테스트를 진행중이다.
이커머스는 날씨, 요일, 이벤트 등 다양한 변수에 대한 영향을 매우 많이 받으며, 이에 따른 물동량 변화가 심하다. 따라서 정확한 예측은 물류를 운영하는데 매우 중요한 요소로, 예컨대 기후와 관련한 데이터를 대입해 상품 및 출고량과 이를 처리하는 적정 인원을 도출한다면 효율적으로 물류를 운영할 수 있게 된다.
기존의 SCM이 물품에만 집중했다면, 풀필먼트는 출고량과 인원까지 중요한 요인으로 판단하고 있는 것이다.
다만 많은 양의 데이터를 얼마나 오랫동안 머신러닝하느냐에 따라 정확도가 달라지므로, 구체적인 성과는 시간이 다소 걸릴 것으로 예상된다.
최근 눈여겨 보고 있는 기술로는 무인지게차와 피킹로봇이 있다. 물류현장에서 가장 빈번하게 발생하는 안전사고가 바로 지게차 관련 사고이다. 그러나 무인지게차는 안전사고 위험없이 24시간 운영 가능한 것이 장점으로, 생산성도 향상될 것으로 예상된다. 많은 업체들이 무인지게차를 개발하고 있어, 조만간 물류현장에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
무인지게차와 달리 피킹은 자동화하기 가장 어려운 기술중 하나이다. 이커머스는 취급하는 상품이 너무 다양하므로, 이를 모두 커버할 수 있는 피킹로봇을 개발하는 것은 쉽지 않다. 아마존이 매년 피킹 챌린지를 개최하는 것도 진화된 피킹로봇을 찾기 위해서이다.
현재 기술로는 그립, 흡착 등 여러 방법이 있지만 상품에 따라 로봇 팔이나 그리퍼를 교체하는 등 속도가 더딘 문제도 있다. 사람보다 빨리 상품을 잡고 처리할 수 있을 정도로 피킹 기술이 발달하면 물류현장에서의 활용도는 매우 높을 것으로 보인다.

Q. 아마존이 처음 풀필먼트 개념을 도입한 이후 계속해서 기술적으로 진전된 모습을 보이고 있다. 국내와 비교해 어떤 차이가 있는가.
지난해 아마존 시애틀 본사 인근에 위치한 풀필먼트센터에 방문했다. 키바를 기반으로 1일 평균 출고량이 60만개, 프라임데이에는 최대 150만개를 처리하는 곳이다. 자동화물류센터는 처리할 수 있는 물동량이 한계가 있는데 평균 60만개에서 어떻게 갑자기 150만개를 처리할 수 있느냐고 물었더니, ‘포케스트’와 ‘유연성’이 가능하기 때문이라는 답변이 돌아왔다.
사전에 포케스트 모델을 통해 프라임데이 물동량을 예측하고 이를 기반으로 인력을 늘리는 것이다. 이에 따라 평소 2,000명에서 프라임데이에는 5,000명으로 작업자가 늘어나는데, 초보가 들어와도 누구나 작업이 가능하도록 유연성 있는 풀필먼트센터 운영 모델을 보유하고 있는 것이 특징이다.
기술적으로는 최근 무인점포인 아마존고가 주목받고 있다. 아마존고 이후 국내 유통업체들도 여러 형태의 무인점포를 선보일 정도로 이슈가 됐다. 그러나 국내 무인점포는 머신러닝할 수 있는 데이터가 없고 구매에 대해 검증하는 능력이 아직까지는 부족한 것이 현실이다.
아마존고에는 크게 비전센서, 중량센서, 로케이션별 관리와 향후 행동예측 기술 등이 적용됐다. 고객이 매대를 향해 손을 뻗었을 때 상품을 잡을 확률과 제품 무게가 빠지는 것이 일치하는지를 1차적으로 검증하고, 물건을 꺼내는 모션 장면을 2차적으로 검증해 구매여부를 확정한다. 그러나 두 번의 검증과정을 거쳐도 애매한 상황은 사람이 직접 비전센싱 결과물을 보고 판단하고 AI로 학습시킨다. 따라서 경우에 따라서는 결제가 익일에 완료되는 경우도 발생한다.
이처럼 아마존이 기존에 없던 새로운 결과물을 내놓을 수 있는 것은 투자에 대해 한국기업과 다른 입장을 보이기 때문이다. 한국은 투자에 대해 실패와 성공으로만 평가하지만, 아마존은 실험과 성공으로 평가한다. 결과가 나쁘게 나오면 이를 경험삼아 다음 단계로 넘어가고, 이는 신기술을 개발하는 자양분이 되는 것이다. 그러나 한국의 대다수 기업은 결과가 나쁘면 실패로 간주해 다음 단계가 진행되지 않는다.  ‘Lesson Learn’ 즉, 과제를 통한 학습으로 이어지지 않아 발전할 수 없으므로 혁신이 이뤄지지 않는 것이 가장 큰 차이점이다.

Q. 앞으로의 계획은 무엇인가.
유통계열사 7개 쇼핑몰을 통합한 이커머스 플랫폼 ‘롯데온’을 최근 오픈했다. 롯데온 작업에 있어서 가장 어려웠던 점은 시스템을 내재화하는 것이었다. 시스템이 내재화되면 빠르게 변화하는 시장에서 긴밀하게 대응할 수 있는 동력이 된다.
이러한 과정을 거쳐 롯데온이 오픈된 만큼 앞으로는 기존 시스템과 투비 시스템의 SI를 효율적으로 진행하는데 힘을 쏟을 예정이다. 

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