새벽 배송은 어떻게 가능할까

[能田]

일상 속 공학 찾기

새벽 배송은 어떻게 가능할까

공대상상 예비 서울공대생을 위한 서울대 공대 이야기 Vol. 28

공상 독자 여러분은 온라인 쇼핑을 즐기나요?

온라인 쇼핑은 집에서도 편하게 상품을 주문할 수 있다는 장점이 있는 반면,

배송기간 동안 기다려야 한다는 단점도 있었습니다.

하지만 최근에는 인터넷 쇼핑으로 구매한 상품의 배송기간이 점점 짧아져

오전에 구입한 상품이 당일 오후에 도착하거나,

전날 밤에 주문한 상품이 다음날 새벽에 도착하기도 합니다.

흔히 ‘로켓배송’, ‘새벽배송’으로도 불리는 이러한 배송 속도 혁신은 어떻게 가능한 것일까요? 이번 기사에서는 배송 속도 혁신을 가능케 한 요인 중 하나인

'상품의 공급망을 관리하는 방법'에 대해 초점을 두고 이야기해 보고자 합니다.

글: 신주찬, 산업공학과 3 / 편집: 심수정, 재료공학부 3

공급망 관리란 상품을 공급하는 업체가 해당 상품을 소비자에게 전달하기까

지의 모든 과정인 물류 프로세스를 최적화하는 시스템을 말합니다. 공급망 관리

의 일반적인 목표는 배송에 드는 비용을 최소화하여 기업의 이익을 극대화하는

동시에, 배송에 드는 시간 또한 최소화시키면서 소비자의 만족도를 높일 수 있

는 최적의 전략을 찾는 것입니다.

상품이 공급망 네트워크에 투입되기 전, 기업에서는 상품별 수요예측과 제조

계획을 수립합니다. 상품의 수요예측은 공급망 관리의 시작점인 만큼 가장 중요

하다고 할 수 있는데요, 간단한 통계 기법을 이용한 예측부터 데이터 기반의 복

잡한 예측까지 다양한 기법이 있습니다. 상품 배송이 시작된 후에는 공급망 네

트워크상에서 비용을 최소화할 수 있는 전략들을 고안합니다. 수송비, 인건비,

재고비 등의 여러 요소를 고려하여 공장과 창고를 어느 장소에 지어야 하는지,

어떤 경로를 이용해야 시간과 비용을 최소화할 수 있는지 등 구체적인 전략을

세웁니다. 이와 같은 최적화 작업들은 기존의 배송 시스템에도 적용되어 왔습니

다. 그렇다면 최근의 로켓배송, 새벽배송을 가능케 하는 핵심 요인은 무엇일까

요? 정답은 ‘데이터’에 있습니다.

새벽배송 광고 문구

[공급사슬의 기본요소]

공급망 관리 전반적인 구조도

공급사슬 각 단계에서의 데이터 적용 방식

드론을 이용한 배송

최근의 공급망 관리는 데이터를 활용한 최적화 기법을 사용하여 이루어지고 있습니다. 사실 빠른 배송을 할 수 있는 가장 간단한 방법은 창고에 상품들을 무작정 많이 쌓아두는 것입니다. 창고의 상품이 충분하기 때문에 언제 주문이 들어오더라도 바로 상품을 고객에게 배송시킬 수 있는 것이죠. 그러나 이러한 운영으로는 해당 상품이 팔리지 않았을 때 발생하는 재고비용이 커져 회사의 손실을 초래합니다. 이러한 문제 때문에 과거에는 주문이 들어오면 그때서야 해당 상품을 발주했습니다. 그러나 소비자들의 소비를 수치화하고 이 데이터를 정량적으로 다룰 수 있는 머신러닝 기술의 개발은 위의 문제들을 해결하였습니다. 데이터를 통해 소비자들의 소비 패턴에 의한 상품별 수요를 더욱 정확하게 예측할 수 있게 되었고, 이를 바탕으로 최근에는 다음 날의 주문을 미리 예측하여 상품을 발주합니다. 미리 상품을 발주한 만큼 해당 상품의 주문이 들어왔을 때 배송속도는 빨라질 수밖에 없는 것이죠. 실시간으로 수집한 데이터를 기반으로 예측과 실제 수요의 편차를 최소화하는 작업이 계속 진행되기 때문에 잘못된 예측으로 인한 상품 폐기율 또한 매우 적습니다. 이와 같은 실시간 데이터는 수요 예측뿐 아니라 상품 포장, 배송에 필요한 노동자의 수, 차량의 수 그리고 배송 경로 또한 최적화할 수 있도록 해주었습니다.

그렇다면 이러한 데이터를 기반으로, 물류센터에서는 어떻게 상품을 보관하고 있을까요? 현재까지는 주로 상품을 종류별로 분류하여 같은 종류의 상품은 같은 구역에 보관하는 시스템을 사용해 왔습니다. 그러나 최근 랜덤 스토우(Random stow)라는 기술을 통해 데이터를 이용한 배송 속도가 크게 혁신되었습니다. 이를테면 식료품은 식료품끼리, 의류는 의류끼리 보관해왔으나 최근 몇몇 물류센터에서는 같은 종류의 상품을 여러 구역에 무작위로 섞어 놓는 식으로 보관한다고 합니다. 이러한 물류 보관 방식을 랜덤 스토우라고 하는데요, 언뜻 보면 매우 비효율적인 방식 같지만 이러한 방식은 상품의 입출고 효율을 높여준다고 합니다. 해당 상품의 주문 빈도, 위치별 재고량, 물류센터 전반의 배치 분포 등의 데이터를 가지고 있는 소프트웨어가 알려준 최적의 보관 장소에 상품을 보관하기 때문이죠. 상품을 출고할 때에도 현재 직원의 위치, 해당 상품의 배치 장소들에 대한 데이터를 바탕으로 최적의 동선을 계산하여 직원에게 상품의 위치를 안내해 줍니다. 이러한 방식은 상품 입출고 시간을 최소화하여 배송 속도를 증가시키는 데에 기여하고 물류센터의 공간 활용 효율성을 한 단계 높였습니다.

데이터를 이용한 공급망 관리 기술은 물류 산업 발전에 동력이 되어 그 속도를 가속시키고 있습니다. 이와 같은 물류 산업의 발전 방향은 비용 측면에서 상당히 효율적인 드론 배송과 같은 무인배송 시스템에서도 찾아볼 수 있는데요, 드론 배송 또한 최적의 드론 주차장 위치, 배송에 필요한 드론 개수 등을 파악하기 위해 누적된 데이터의 활용이 필수적입니다. 아직 상용화되지는 않았지만 최근 세계적인 물류 기업들은 방대한 데이터를 가지고 드론 배송을 현실화하려는 움직임을 보이고 있습니다. 언젠가 독자 여러분이 주문한 상품을 드론으로 배송 받는 날이 오지 않을까요?