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택배 물류서비스 라스트마일, ‘대체가능 or 불가능’
ICT기술 통해 인간 필요한 물류서비스 대체 방안 찾기 고심
손정우 기자 | 2315news@klnews.co.kr   2018년 06월 29일 (금) 10:36:05

   
 
  ▲ 아파트에 설치된 국내 무인 택배라커 전경.  
 
물류서비스에서 최종 고객과의 접점에 있는 라스트 마일은 노동력, 즉 사람의 손을 거치지 않고 자동화하기 어려운 영역으로 알려져 있다.

아무리 인공지능과 4차 산업혁명을 통한 기술이 발전해도 최종 고객 서비스 과정에 사람이 필요하기 때문이다. 하지만 이를 극복하기 위한 대안을 찾는 노력이 가시화되고 있다. 최근 ICT(Information and Communications Technologies)기술을 기반으로 변화와 혁신 가능성이 꾸준히 제기되고 있다. 특히 전체 산업의 ‘혈관’역할을 하는 물류산업에서 재고 관리, 화물 추적, 창고 무인화 등 ICT에 의한 디지털 변혁이 빠르고, 확실하게 진행되고 있다. 이미 창고관리는 인공 지능화된 로봇들이 사람을 대체하고 있으며, 물류서비스에서 큰 비중을 차지하고 있는 육상운송서비스에서도 자율주행차량이 속속 도입되면서 ICT기술 도입이 새로운 변화를 이끌고 있다.

반면 최종 고객에게 화물 혹은 상품을 배송하는 소매유통 격인 라스트 원마일은 아무리 ICT기술이 발전해도 사람의 손을 거치지 않고 자동화하기 어려운 영역으로 남게 될 것으로 전망되고 있다. 문제는 전자상거래(EC)의 지속적인 증가와 함께 운수회사의 인력 부족이 지속될 것이란 점과 이에 따른 비용상승이 물류기업들에게 부담이 된다는 점에서 이들은 라스트 원마일 영역에서의 ICT 기술을 통한 노동력 대체방안을 찾고 있다. 과연 IT기술 발전에 따라 사람을 대신할 물류산업 시장의 라스트마일 서비스는 대체 가능할까?

◆전 세계 각국 급증하는 택배물량, ICT 이용방안 고심
 
일본 택배시장에서 취급되는 택배물량은 연간 60억 개. 일본뿐 아니라 미국과 중국 역시 전자상거래 활성화 등으로 택배물량 증가 대응하기 위해 다양한 대안 마련을 고심 중이다. 당장 물류산업이 ICT를 기반으로 진화되고 있고, 전자상거래(Electronic Commerce, EC)가 확산 에 따른 라스트 마일 서비스에서 병목현상이 발생, 서비스 차질 위험도 높아지는 국면이다. 현재 일본의 택배상품 취급 개수는 매년 증가, 2016년 40억 개에 달했고(10년간 연간 총수는 8억 개 증가), 이 같은 추세라면 조만간 연간 50억에서 60억 개를 넘는 건 시간문제일 뿐이다.
이와 함께 미국 택배시장을 선도하고 있는 UPS의 경우에도 매년 택배 개수 증가와 개인 택배 비중이 절반을 차지하는 상황에 직면, 매년 12월 24일의 경우 배송 물량 집중도가 매우 높아 2013년에는 17%를 당일 배송하지 못하는 사태 발생하는 등 라스트마일 서비스 완성도에 차질이 빚어지고 있다.

중국 역시 2016년 소포 배달 수가 313억 개에 달했고, 특히 광군절(11월 11일)에는 하루 10억 건 이상의 온라인 주문이 발생하는 등 급증하는 물량을 소화해 내기에 골머리를 앓고 있다. 이에 따라 중국 최대 온라인 쇼핑몰 알리바바 마윈 회장은 향후 5~8년 내 온라인 주문에 따른 배달 물량 규모가 현재의 10배로 증가, 하루 10억 개에 이를 것으로 예상하는 등 새로운 물류 시스템의 필요성을 역설하기도 했다.

◆라커·로봇카 등 무인배송에도, 결국 사람 손 거쳐야

이처럼 각국의 라스트마일이 필요한 택배물량이 급증, ICT를 활용한 라스트 마일의 병목현상 해소 방안이 속속 나오고 있다. 그 대표적인 안이 택배 라커를 통한 상품수령과 공유 경제형 택배, △로봇 카를 이용한 무인 배송, △빅 데이터와 AI의 활용, △창고의 스마트 화 등이 제시되고 있다.

우선 택배 라커를 통한 상품 수령의 경우 주문한 상품을 집이 아니라 인근의 택배 라커에서 받는 방식이다. 이미 국내에도 확대되고 있는 이 방안은 상품이 도착하면 메일이나 앱으로 고객에게 상품 완료를 알리면 고객이 찾는 방법으로 각국에 보급되고 있다. 유럽에서는 벌써 2001년에 DHL이 독일의 ‘Pack station’을 설치, 각지에서 서비스를 제공하고 있다. 두 번째로 공유 경제형 택배서비스의 경우 상품 물건 수령 프로세스만 아니라 배송 시스템 자체를 스마트 화하는 방안이다. 대표적 자동차 배차 서비스인 ‘우버’처럼 배송원의 네트워크를 구축하고, 이용자 상황에 맞춰 최적의 시간과 장소에 배달할 배달원을 수배해 운영을 하는 것을 의미한다. 하지만 이 방법은 정보를 통해 배송을 최적하면서도 결국 사람의 손을 거쳐야 한다.

세 번째로 로봇 카에 의한 무인 배달은 말 그대로 사람 손을 전혀 거치지 않고 배달하는 방법 중에서 자율주행 로봇 자동차를 이용해 배송하는 방법이다. 이는 배송지역 인근 약 3~5km의 범위의 짧은 거리를 로봇 카가 물건을 찾아 주변의 배달장소 앞까지 배송하는 형태를 갖춰 ICT에 따른 가장현실적인 라스트마일 대체 방안이다.

이와 함께 빅 데이터·인공지능 활용 방안으로는 기존 운전자에 의한 배달도 ICT로 진화할 수 있는데, 알리바바의 차이냐오 네트워크(菜鳥網絡)는 운전자 위치 정보와 도로 상황을 인공지능(AI)으로 실시간 분석, 최적의 배달 경로를 제안하는 자체 시스템을 개발해 배송 효율을 높이는 방안이다. 또한 창고 스마트화의 경우 당일 배송, 즉시 배송 등 보다 신속한 전자상거래 배송 서비스 수요에 대응할 수 있도록 대형 EC사업자가 도시 인근 물류센터에 인공지능 로봇 도입을 추진하기도 한다. 이외에도 개인정보를 노출하지 않은 배송 비율을 높이고 재 배달을 방지하는 등 ICT를 통해 택배를 진화시킬 가능성도 제기되고 있다.

하지만 여전히 라스트마일의 ICT도입에 따른 물류서비스의 개혁은 쉽지 않을 전망이다. 일부 물류시장에서 효율을 높일 수는 있지만, 기술 발전 속도가 아무리 빨라도 최종 고객 접점에서의 물류서비스는 결국 사람의 노동력이 추가되어야 하는 만큼 이에 대한 대안 찾기노력이 절실한 시점이다.

 

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