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CJ대한통운, AI 화물선 도착일정 예측 시스템 도입…"재고비 절감 기대"

기사입력 : 2021년02월01일 10:31

최종수정 : 2021년02월01일 10:31

정확도 40%→85% 두 배 이상 상승
타이어 부품수출 업체, 연 65억 절감 전망

[서울=뉴스핌] 강명연 기자 = CJ대한통운은 국내 종합물류업계 최초로 인공지능(AI) 기술을 통해 화물선의 도착 시간을 예측할 수 있는 'CJ대한통운 화물 추적 시스템'을 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 운송한다.

CJ대한통운 화물 추적 시스템 화면 이미지 [사진=CJ대한통운]

CJ대한통운이 개발한 시스템은 화물선이 해외 현지 항구에 도착하는 시점을 인공지능 기술을 통해 예측한다. 경로, 날씨, 현지 부두의 상황 등 여러 요인에 따라 도착 일정이 유동적인 점을 보완하기 위해서다. 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 예측한다.

CJ대한통운 화물 추적 시스템을 도입한 이후 정확도가 85%까지 두배 이상 높아졌다. 기존에는 화물선을 운영하는 선사로부터 도착일을 파악할 수 있었지만 정확도가 40% 정도였다. 도착일을 물론 오전, 오후 등 대략적인 시점 파악이 가능하다.

CJ대한통운은 작년 11월부터 한달여 간 시범 테스트를 거쳐 올해부터 시스템을 본격 운영 중이다. CJ대한통운에게 화물을 맡긴 고객사들도 이 시스템을 통해 도착시간을 확인할 수 있다.

화물선 도착일을 보다 정확히 알면 여러 이점이 생긴다. 해외로 원자재를 수출하는 기업은 화물선이 늦게 도착해 공장이 멈추는 사태를 방지하기 위해 여유 재고를 두는 안전재고를 낮출 수 있다. CJ대한통운은 시스템 도입 효과로 안전재고를 기존 대비 30~40% 가량 낮출 수 있을 것으로 보고 있다.

안전재고 감소로 임대료, 인건비 등 보관 관련 물류비 절감이 가능하다. 생산공장은 보다 정확하게 제조일정을 수립하고 과잉생산을 방지할 수 있다. 화물선에 실린 화물 중 긴급한 화물 도착이 지연되면 이를 사전에 파악해 항공을 통해 대체 수송하는 비상 대응도 가능해진다.

실제 유럽과 미주로 타이어 부품을 수출하는 한 업체는 해당 시스템을 도입한 뒤 현지 재고를 30% 가량 줄였다. 이에 따라 연간 약 65억원의 비용 절감이 가능할 것으로 내다봤다.

CJ대한통운은 향후 시스템 운영을 통해 축적되는 빅데이터를 기반으로 예측 정확도를 10~15% 가량 더 향상시킬 수 있을 것으로 예상하고 있다.

CJ대한통운 관계자는 "최근 코로나19 여파로 인한 해상운송의 폭증으로 화물선 수요가 급증하고 있어 도착시간 예측 시스템이 고객사들로부터 큰 호응을 얻고 있다"며 "기술 경쟁력이 곧 물류 경쟁력인 만큼 첨단 미래물류 기술을 개발해 물류 초격차 역량을 확보하기 위해 노력하겠다"고 말했다.

unsaid@newspim.com

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