[뉴스투데이=김승한 경기대 겸직교수, 전국화물자동차운송사업연합회 단장] 그야말로 AI 시대이다. ChatGPT로 인해 세상의 변화 속도는 더욱 가속화되었고, AI의 두뇌를 제공하는 엔비디아의 주가는 천장을 뚫고 시가총액 1위에 등극하는 기염을 토하고 있다.

 

AI는 결국 데이터 전쟁이고, 물류 역시 발생하는 데이터의 양이 방대할 뿐만 아니라 데이터를 통해 모든 물류 운영이 이루어진다는 점에서 AI 발전과 무관할 수가 없다.

 

그렇다면 이 시점에서 자연스레 궁금해지는 질문이 있다. "물류도 AI로 대체될 수 있을까?"

 

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• 창고 자동화와 AI 로봇공학의 구현

 

AI와 로봇공학의 통합은 창고 자동화 분야의 상당한 발전을 기대하게끔 하고 있다. AI 기반 로봇은 재고를 효율적으로 분류, 피킹(picking), 포장 및 정리하여 전체적인 주문 이행 프로세스의 가속화를 달성할 수 있다.

 

AI 기반 센서와 카메라로 재고를 실시간으로 추적 및 모니터링할 수 있어 재고관리를 개선하고 손실을 줄일 수 있다.

 

이를 통해 창고 내 물동량 예측분석 및 센터 내 프로세스 제어 개선에 사용할 수 있는 새로운 실시간 데이터가 풍부하게 생성된다. 더 이상 재고를 보관하는 단순 공간이 아닌 효율적인 하이테크 유통 센터로 전환된다는 뜻이다.

 

 

최근 엔비디아 CEO 키노트 연설에서 젠슨 황(Jensen Huang)은 현재의 생성형 AI에 이어 넥스트 물결(wave)로 ‘물리적 AI(Physical AI)’를 언급하며 AI와 결합한 로보틱스를 언급했다.

 

그의 주장은 로봇이 로봇과 상호작용하고, 로봇이 로봇을 생산하는 날이 도래할 것이고 모든 것이 로봇화된다는 것이었다.

 

글로벌 시장조사업체 리서치 앤 마켓(Research and Markets)에 따르면 로봇 시장은 산업용/공장자동화/창고용으로 나눌 수 있으며, 이중 창고형 로봇의 시장 규모는 2022년 57억달러 수준이며, 향후 2023~2028년까지 11.6% 성장률(CAGR)을 예측하며, 2028년에 117억달러 규모에 이를 것으로 추정하고 있다.

 

창고 자동화는 노동 인력 부족, 노조 파업의 위협, 인건비 증가로 인해 중요성이 더욱 부각되고 있다.

 

미국의 경우 1969년 이래 가장 낮은 실업률을 기록하고 있는 상황이라 많은 기업은 자동화를 빠른 해결책으로 보고 있고, 1~2년 안에 미국 내 창고 및 풀필먼트 센터의 중대형 운영자 중 절반이 로봇을 사용할 것으로 예상할 정도이다.

 

 

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• AI 및 경로 최적화, 그리고 자율주행

 

경로 최적화는 상품이 한 지점에서 다른 지점으로 이동하는 가장 효율적인 경로를 결정하기 때문에 물류에서 매우 중요한 기능이다. 경로 최적화를 위해서는 일반적으로 거리, 교통 상황, 배송 일정 등 다양한 요소를 고려하게 된다.

 

물류 회사는 AI를 사용하여 대량의 데이터를 분석함으로써 배송 경로를 최적화하여 연료비용을 절감하고 배송 시간을 개선하며 운전자 안전을 강화할 수 있다. AI 알고리즘은 교통 센서, GPS 추적, 일기예보 등 다양한 출처의 데이터를 처리하여 최적의 경로를 결정할 수 있다.

 

예를 들어, AI는 실시간 교통 데이터를 분석하여 수동 운전 차량과 자율 주행 차량을 모두 고려해서 배송 차량의 가장 빠른 경로를 파악하는 데 사용할 수 있다. 여기에는 도로 폐쇄, 사고, 교통 체증과 같은 요인도 포함된다.

 

또한, AI는 비나 눈과 같은 요인을 고려하여 기상 조건에 따라 경로를 최적화하는 데에도 사용할 수 있다.

 

 

경로 최적화에 AI를 사용하면 어떤 이점이 있을까?

 

AI는 가장 효율적인 경로를 파악함으로써 연료비 절감에 기여한다. 배송 시간도 개선되며, 이는 전반적인 고객 경험을 향상시키는데 큰 도움이 된다.

 

운전자 안전 강화도 기대되는 이점이다. AI는 도로 상황이나 날씨와 같은 요소를 기반으로 경로를 최적화하는 데 사용할 수 있어 운전자 안전을 강화하는 데 도움이 될 수 있다.

 

최근 특히 ChatGPT 등장 이후에 운송에 있어서도 AI가 운송기능을 대신할 것인지에 대한 궁금증이 커지고 있다. 개인적인 견해로는 화물운송은 창고 오퍼레이션과는 다르다는 생각이다.

 

ChatGPT가 화물 산업에서 가치 있는 지원을 제공할 수는 있지만, 법적 규제 하에서의 인간의 개입은 여전히 중요할 것이라 판단한다.

 

창고는 폐쇄적인 공간을 제공하지만, 자율주행을 포함한 화물운송은 폐쇄된 환경에서 컨트롤 가능한 영역이 아니기 때문에 법적, 제도적 규제에서 벗어나기 어렵기 때문이다.

 

 

결국 운송 영역에서의 AI는 ‘증강(Augmented)’ 지능의 형태로 작동할 것으로 보인다. AI가 인간이 더 효율적이고, 더 많은 양을 처리하고, 작업을 더 빠르게 수행하고, 더 나은 품질의 결과를 얻을 수 있도록 도와줄 수 있다는 의미이다.

 

이는 기업의 중요한 인재 유치 및 유지에 도움이 될 것이고, 기업은 AI를 적용하여 운송 직원의 일상 업무를 지원하는 것에 보다 많은 관심을 갖게 될 것이다.

 

다음 편에서는 AI 발전에 따라 변화하게 될 다양한 물류 기능에 대해 살펴보겠다.

 

[정리=최봉 산업경제 전문기자]

 

 

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