물류 공급망 가시성, 얼마나 만족하시나요?
코로나19 팬데믹은 전 세계 물류 시스템에 큰 충격을 주었고, 기업들은 공급망의 취약성을 절감하게 되었습니다. 이러한 경험을 통해 '공급망 가시성'은 단순한 선택이 아닌 필수 요소로 자리 잡았습니다. 저명한 IT 리서치 기업인 가트너는 50% 이상의 기업이 실시간 물류 가시성 플랫폼에 투자할 계획이라고 발표하며 이러한 추세를 뒷받침했습니다. 그러나 현재 시장에서 제공되는 공급망 가시성 솔루션들은 과연 기업들의 기대에 부응하고 있을까요?
공급망 가시성에 대한 오해
대부분의 가시성 플랫폼이 제공하는 정보는 지도 기반의 국제 운송 트래킹 대시보드에서 크게 벗어나지 않습니다. 기업들은 '가시성'을 단순히 '위치 추적'으로 정의하고, 지도 위에서 화물의 이동 경로를 확인하는 것에 만족하고 있습니다. 물론, 실시간으로 화물의 위치를 파악하는 것은 중요합니다. 하지만 이것 만으로는 진정한 의미의 '가시성'을 확보했다고 말하기 어렵습니다.
가시성의 한계: 보여주는 것에 머무는 현재
현재 가시성 솔루션들은 다음과 같은 한계점을 드러냅니다.
- 보는 것에만 집중
마치 자동차 계기판처럼 현재 상태를 보여주지만, 왜 이런 현상이 발생하는지, 앞으로 어떤 문제가 발생할 가능성이 있는지는 알려주지 못합니다. - 제한적인 정보 범위
위치 정보 만으로는 운송 중 발생하는 다양한 문제 상황에 효과적으로 대처하기 어렵습니다. 화물의 상태에 영향을 미치는 요소는 위치 정보 외에도 주변 온 습도, 날씨, 계절, 적재 위치, 포장 상태 등 매우 다양합니다. - 문제 발생 시 즉각적인 대응의 어려움
특히 국제 운송의 경우, 바다 위나 하늘 위에서 문제가 발생했을 때 즉시 조치를 취하기가 매우 어렵습니다.
'보는 것'을 넘어 '이해하는 것'으로
현재 시장의 많은 플랫폼들이 단순히 '보여주는 것'에 만 집중하고 있습니다. 물류 현황을 모니터링하는 수준에 머물러 있는 것이죠. 가시성의 한계를 인지하면서도, 그 너머를 제시하는 플레이어는 아직 부족합니다. 실제적인 물류 최적화는 화물의 상황을 파악하는 것은 물론, 잠재적인 문제를 사전에 알고, 문제 발생 요인을 해결하여 공급망의 위험과 비용을 최소화할 수 있어야 합니다.
이러한 문제를 예방하고 해결하기 위해서는 '보는 것'을 넘어 '이해하는 것'이 중요합니다. 그리고 그 '이해'를 위한 열쇠는 바로 '데이터'입니다.
데이터, 이해를 위한 열쇠: 컨디션과 맥락 요소의 이해
데이터의 역할을 알기 위해, 우리는 제품에 영향을 미치는 다양한 요인들이 제품에 어떠한 영향을 미치는지 이해해야 합니다. 물류 운송 및 보관 과정 중 제품에 영향을 미치는 요인은 크게 컨디션과 맥락 요소로 나눌 수 있습니다. 컨디션은 온도, 습도, 조도, 충격, 기울기 등 물류 전반의 과정을 둘러싼 환경 요소입니다. 맥락 요소는 이러한 환경 요소가 작용하는데 직간접적 영향을 미치는 내외부 요소입니다.
'보는 것'에서 '이해하는 것'으로의 변화를 위해서는 이러한 요인들을 이해할 수 있는 데이터로 변환하는 것이 필수적입니다.
컨디션 요인의 파악을 통한 원인 도출 및 예측: 데이터 기반 인사이트
컨디션과 맥락 요소가 데이터화 된 후에야 비로소 이들의 인과관계를 파악하고 원인을 도출할 뿐만 아니라 예측 분석까지 가능해집니다. 컨디션과 맥락 요소들이 어떻게 서로 상호작용 하는지 몇 가지 예를 들어 보겠습니다.
- 온도-습도 + 위치-날씨
온도와 습도 변화는 다양한 화물의 품질에 큰 영향을 미칩니다. 특히 배터리, 군수품 등의 화학류는 온습도에 민감합니다. 온습도가 높을 것으로 예상되는 지역을 지날 때 운송 이력 및 제품의 특성을 바탕으로 사전 시뮬레이션을 할 수 있습니다. 이를 통해 해당 지역에서 온습도의 영향을 최소화하기 위한 사전 조치를 도출해낼 수 있습니다. - 조도 + 위치
특정 위치에서 유난히 제품의 변화가 많이 일어난다면, 해당 위치에서 일반적이지 않은 이벤트가 있을 가능성이 큽니다. 예를 들어, 화물을 상하차하는 과정에서 컨테이너와 냉장시설의의 문을 오랜 시간 열어 놓는 것이 원인이 될 수 있습니다. 이는 조도의 변화로 파악할 수 있고, 조도의 변화가 있던 위치를 특정해 원인을 파악할 수 있습니다. - 충격/기울기 + 위치
운송 과정 중 발생하는 충격과 기울기는 파손 위험을 높입니다. 특히 전자 부품, 유리류, 배터리 등 민감한 화물의 경우 더욱 중요합니다. 예를 들어, 컨테이너를 크레인으로 들어올리거나 내릴 때 충격이 가해져 손상될 수 있습니다. 충격/기울기 데이터의 변화와 위치를 특정해 파손 원인을 파악하고, 적절한 포장 및 운송 방식을 개선할 수 있습니다.
데이터, 연결 그리고 인사이트
이러한 다양한 요소들을 정확하게 파악하고 분석하기 위해서는 고도화된 센서 기술과 데이터 분석 능력이 필수입니다. 센서를 통해 수집된 데이터는 단순히 나열되는 것이 아니라, 서로 연결되고 분석되어 의미 있는 정보로 가공되어야 합니다. 이를 통해 잠재적인 위험 요소를 사전에 파악하고, 문제 발생 시 신속하게 대응할 수 있습니다.
윌로그는 IoT 기반의 물류 인텔리전스 솔루션을 제공합니다. 윌로그의 특허받은 IoT 디바이스는 실시간 위치 정보는 물론, 온도, 습도, 충격, 기울기, 조도까지 화물의 상태에 영향을 미치는 모든 환경 데이터를 정확하게 수집합니다. 수집된 데이터는 날씨, 계절, 고객사의 물류 이력 등과 함께 윌로그의 고도화된 알고리즘을 통해 분석되어 잠재적인 문제 발생 가능성을 예측하고, 과거 이력 분석을 통해 리스크를 사전에 예방합니다.
실제 고객 사례
실제로 유리 소재 부품을 제조 및 공급하는 A사는 윌로그 솔루션을 통해 국제 복합 운송 과정에서 발생하는 다양한 문제들을 효과적으로 해결하고 있습니다.
컨테이너에 물품을 싣고 이동하는 해상 운송의 경우, 운송 과정보다 운송을 위해 컨테이너를 싣는 과정에서 흔들림이 많이 발생합니다. A사는 충격과 기울기 측정을 통해 컨테이너의 수송과 적재, 집하, 전 과정에서의 컨디션 데이터를 확인하고 있습니다. 뿐만 아니라 이력 분석을 통해 파손 원인과 파손 발생 가능성이 높은 구간에 대한 사전 조치를 진행하여 생산성을 높이고, 운영 비용을 절감하고 있습니다.
데이터 기반 인텔리전스는 운송 과정 뿐만 아니라 물류 전반의 최적화를 위하여 사용됩니다.
온라인 마켓 플레이스 선도 기업은 운영 중인 수십 개의 창고의 리스크 관리 및 예측 목적으로 윌로그 솔루션을 사용 중입니다. 창고 내 온습도 데이터를 기반으로 화재 위험, 스탭들에게 영향을 줄 수 있는 환경적 요인들을 상시 모니터링 할 뿐만 아니라, 창고 내 위치에 따른 온 습도의 변화, 내부 뿐만 아니라 외부 날씨와 계절 요인에 따른 내부 컨디션 변화를 측정합니다. 이러한 측정 데이터들은 윌로그의 고도화된 분석 알고리즘으로 분석되어 적재 위치와 창고 운영 최적화를 위한 기반 데이터로 사용되고 있습니다.
공급망 가시성을 넘어 데이터를 전략으로
이제 공급망은 단순한 'Visibility(가시성)'을 넘어 'Traceability(추적 가능성)'과 'Actionable Intelligence(실행 가능한 정보)'를 요구합니다. 다양한 데이터 포인트를 기반으로 원인을 분석하고, 미래를 예측하여 선제적으로 대응하는 능력은 공급망 전략을 혁신하고 비용과 리스크를 획기적으로 줄이는 핵심 열쇠입니다.
윌로그는 각 고객사의 고유한 환경에 최적화된 데이터 컨설팅을 제공하며, 데이터 기반 분석의 방향성을 명확히 제시하고 적극적으로 지원합니다. 다양한 기업들이 윌로그와 함께 단순한 가시성을 넘어, 데이터를 전략의 중심에 두고 미래를 설계하며 불확실성을 최소화하는 다음 단계로 나아가고 있습니다.
지금까지의 공급망 관리가 '보는 것'에 집중했다면, 앞으로는 '데이터를 통해 이해하고, 예측하며, 능동적으로 대응하는 것'이 중요합니다. 데이터 기반의 스마트한 공급망 관리, 윌로그가 그 여정을 함께 합니다.
