정확도 2배 향상…도착 당일 오전, 오후까지 예측
안전재고 40% 절감…임대료·인건비·과잉생산 방지 효과 등
CJ대한통운이 국내 종합물류업계 최초로 인공지능 기술을 통해 화물선의 도착 시간을 예측할 수 있는 ‘CJ대한통운 카고 트렉킹’ 시스템을 개발해 최근 운영을 시작했다.
CJ대한통운은 지난해 11월부터 한달 간 시범 테스트를 거쳐 올해 '카고 트렉킹' 본격 운영에 들어간 상태로, CJ대한통운에게 화물을 맡긴 고객사들도 이 시스템을 통해 도착시간을 확인할 수 있다고 1일 밝혔다.
카고 트렉킹은 경로, 날씨, 현지 부두 등의 복합적인 요인으로 일정이 유동적인 화물선 도착일 예측도를 기존 40%에서 85%까지 높인 시스템이다. 도착 당일 오전, 오후 정박까지도 파악이 가능한 수준이다.
18개의 기계학습을 기반으로 항해 정보, 경로, 날씨, 화물선 경로상 GPS 유무, 화물선 이동거리 등의 변수를 적용 분석했다.
화물선의 도착일을 보다 정확히 알 수 있게 되면 여러 잇점들이 생긴다.
해외로 원자재를 수출하는 기업의 경우 화물선이 늦게 도착해 공장이 멈추는 사태를 방지할 수 있으며, 안전재고를 30~40% 가량 낮출 수 있다. 안전재고가 줄어들면 임대료, 인건비 등 보관 관련 물류비의 절감이 가능하다. 생산공장의 보다 정확한 제조일정 수립과 과잉생산 방지 효과도 기대된다.
이밖에 화물선에 실린 화물 중 긴급한 화물의 도착이 지연될 경우 이를 사전에 파악해 항공을 통해 대체 수송하는 비상 대응도 가능해진다.
CJ대한통운은 향후 시스템 운영을 통해 축적되는 빅데이터를 기반으로 10~15% 가량 예측 정확도를 더 향상시킬 수 있을 것으로 예상하고 있다.
CJ대한통운 관계자는 "해상운송의 폭증으로 화물선 수요가 급증하는 가운데 도착시간 예측 시스템이 고객사들로부터 큰 호응을 얻고 있다"며 "첨단 미래물류 기술의 개발 및 도입을 통해 물류 초격차 역량 확보에 적극 나설 것"이라고 말했다.
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