[백세경제=이진우 기자] 최근 CJ대한통운이 인공지능 화물선 도착예측 시스템을 도입한 이후 정확하게 도착 일시를 알 수 있게 되면서 C사는 재고를 기존의 30% 가량 줄일 수 있었고, 연간 약 65억원 가량의 비용절감 효과를 기대하고 있다.
이처럼 CJ대한통운이 화물선 도착일 예측에 인공지능을 도입해 정확도를 두 배 이상 높이면서 기업들의 호응도도 커지고 있다. 도착일을 보다 정확히 알 수 있게 되면서 제품이나 원자재를 수출하는 기업, 제조업체들의 재고부담 감소와 물류비용 절감이 기대되고 있기 때문이다.
CJ대한통운은 국내 종합물류업계 최초로 인공지능 기술을 통해 화물선의 도착 시간을 예측할 수 있는 ‘CJ대한통운 카고 트렉킹’ 시스템을 개발해 본격적인 운영에 들어갔다고 1일 밝혔다.
CJ대한통운은 제조업체, 수출입업체로부터 화물을 위탁받아 최종 목적지까지 운송을 대행하는 복합운송서비스를 제공하고 있다. 국제 해상운송의 경우 CJ대한통운이 선사와 계약을 맺고 화물선을 통해 운송하게 된다.
선박을 통한 해상운송은 경로, 날씨, 현지 부두의 상황 등 여러 가지 요인에 의해 도착 일정이 유동적이다.
CJ대한통운은 이를 위해 18개의 기계학습 기반 예측 모델을 개발했다. 이 모델들에 항해 정보, 경로, 날씨를 비롯해 화물선의 경로상 위성위치확인시스템(GPS) 정보의 유무, 화물선 이동거리 등 변수들을 적용해 분석, 도착 일시를 예측할 수 있다.
기존에는 화물선을 운영하는 선사로부터 도착일을 파악할 수는 있었지만 정확도가 40% 정도였다. CJ대한통운 카고 트렉킹 시스템을 도입한 이후 정확도가 85%까지 두배 이상 향상됐다. 도착일과 오전, 오후 정도까지도 파악이 가능하다.
CJ대한통운은 지난해 11월부터 한달여 간 시범 테스트를 거쳐 올해부터 시스템의 본격 운영에 들어간 상태다. CJ대한통운에게 화물을 맡긴 고객사들도 이 시스템을 통해 도착시간을 확인할 수 있다.
화물선의 도착일을 보다 정확히 알 수 있게 되면서 해외로 원자재를 수출하는 기업의 경우 화물선이 늦게 도착해 공장이 멈추는 사태를 방지하기 위해 여유를 둬 보유하는 이른바 안전재고를 낮출 수 있게 됐다.
또한 안전재고 감소로 임대료, 인건비 등 보관 관련 물류비의 절감이 가능하고, 생산공장의 보다 정확한 제조일정 수립과 과잉생산 방지 효과도 기대된다. 화물선에 실린 화물 중 긴급한 화물의 도착이 지연될 경우 이를 사전에 파악해 항공을 통해 대체 수송하는 비상 대응도 가능해진다.
CJ대한통운은 향후 시스템 운영을 통해 축적되는 빅데이터를 기반으로 10~15% 가량 예측 정확도를 더 향상시킬 수 있을 것으로 예상하고 있다.
CJ대한통운 관계자는 “기술 경쟁력을 곧 물류 경쟁력으로 인식하고, 첨단 미래물류 기술의 개발 및 도입을 통해 물류 초격차 역량 확보에 적극 노력하고 있다”고 강조했다.
