[공학저널 박인교 기자] 물류산업의 첨단화는 이제 필수적이다. 이전에는 사람이 일일이 제품과 수량을 검수하는 방식으로 많은 시간이 소요되고 이 과정에서 실수를 유발할 수 있다는 한계가 존재했다.
유통망에서 축적된 데이터를 바탕으로 학습된 인공지능 수급 예측 알고리즘도 매우 중요해졌다. 인공지능 예측 알고리즘을 활용하기 위해서는 데이터의 수집과 분석이 효과적으로 이뤄져야 한다.
핵심은 ‘개방형’이라는 점에 있다. 이 개방형 물류플랫폼은 화물과 고객의 특성을 가리지 않고 누구에게나 쉽게 적용할 수 있다는 점에서 주목받고 있다.
개방형 네트워크를 통해 모든 데이터의 실시간 적용이 가능한 이 플랫폼은 물류센터 내 입·출고와 피킹 등 현장작업 중에 발생하는 제품에 대한 데이터를 실시간으로 확인하는 것은 물론 오류 체크와 수정도 쉽게 할 수 있다.
특히 이 과정은 하나의 플랫폼에서 운영된다. 서버, 데이터 분석 장비 등 하드웨어와 창고관리시스템, WMS 등 소프트웨어까지 현장의 사물들이 하나의 플랫폼에서 정보를 주고받고, 수집한다.
높은 통신비용의 우려도 있었지만, 저가의 센서·IoT 전용의 저용량 저가 무선 네트워크의 보급으로 인해 상당 부분 해결됐다.
첨단 기술의 물류서비스 기업을 표방하고 있는 로지포커스(주)는 운송과 보관, 통관 등 3PL서비스와 WMS 등 물류정보서비스, 물류 컨설팅서비스 등 사업을 중심으로 성장한 기업이다.
로지포커스(주) 서원태 연구소장(사진)은 “로지포커스는 현장에서 발생하는 데이터와 시스템에 존재하는 데이터를 동기화시킬 수 있는 인프라를 구축하기 위해 IoT를 통한 물류플랫폼을 개발하겠다는 목표로 오랜 시간 연구에 힘써왔다”며 “PDA 등 현장에서 사용하는 모든 장비는 물론 물류와 관련된 어떤 서비스라도 대응 가능한 개방형으로 설계한 것은 누구나 손쉽게 솔루션을 이용함으로써, 기업이 경쟁력을 향상시킬 수 있도록 도우려는 취지”라고 설명했다.
로지포커스는 수익의 상당부분을 사물인터넷에 집중적으로 투자하고 있다. 또한 ‘물류IoT팀’을 R&D 기관 형태로 조직하고, 기술 개발에 박차를 가하고 있다.
이를 통해 로지포커스의 다음 목표는 한 단계 더 성장한 개방형 플랫폼 개발이다. 물류에 IoT, 빅데이터, 인공지능 기술을 도입해, 물류의 효율성을 높이고 요새 업계에서 가장 화두가 되고 있는 ‘LastMile-Delivery’ 측면에서 고객을 만족시키는 기술을 개발하겠다는 계획이다.
기존에는 IoT, AI 기술을 물류센터에 적용해 효율성을 높였다면, 앞으로는 물류 로봇을 현장에 적용해 물류 프로세스의 변화를 도모할 예정이다.
서 소장은 “미국, 중국 등에서는 현장에 실제 도입되고 있는 로봇들이 대한민국에 적용되지 못하는 까닭에 대한 고민이 많다. 실제 국내에서는 많은 물류 로봇 관련 R&D를 수행하는 기업과 관련 기관들이 많이 있는데, 현장 적용에 어려움을 겪는다”며 “당사에서는 300평 규모로 로봇이 실제 구현되는 실증 센터를 구상 중에 있다. 이러한 노력들이 로지포커스의 발전뿐만 아니라 물류산업에 기여 할 것으로 기대한다”고 전했다.
향후 로지포커스는 앞으로도 플랫폼에 대한 시범서비스를 지속해 효과를 검증하고, 서비스를 확산시켜 나갈 계획이다. 또한 신기술 도입 혹은 연구비용 문제와 공급망의 효율성 재고, 기존 물류체계(인프라)와 연동 문제 등의 극복과 정부·산업계의 지원에 대한 목소리도 지속적으로 높일 예정이다.
서 소장은 “로봇 분야는 최고의 기술도 중요하지만, 산업에 실제로 쓰일만한 기술이 현장에 적용 될 수 있도록 산업계 및 정부에서도 많은 관심과 지원이 필요하다”며 “현장에서 시행착오를 반복해 거치면서 적용할 수 있는 R&D 기술측면을 고려를 했으면 한다. 산업에서 리딩하는 기업으로서 물류사업의 효율성을 극대화하고 기술의 발전을 위해 힘쓰겠다”고 포부를 밝혔다.
