한국로지스풀 도입 후 파렛트 회수 효과 ‘톡톡’…다양한 물류산업 적용 기대

전자지도 소프트웨어 전문기업 맵퍼스(대표이사 김명준)가 지난해 종합물류기업 LogisALL/한국로지스풀(주)(회장 서병륜)과 손잡고 서비스를 시작한 ‘스마트 물류 시스템’이 배송 기사들의 업무 효율성을 높임과 동시에 악성 재고 회수 등 긍정적인 효과로 물류업계의 주목을 받고 있다.

특히 한국로지스풀(주)은 맵퍼스 솔루션 도입 이후 배송기사 업무 시간 감소, 회수효율 등 배차 업무 전반의 효율성 향상에 주목하고 향후 서비스를 발전시켜 나갈 방침이다.

맵퍼스, 계획이 아닌 ‘실행’에 초점 맞춰
맵퍼스는 지난 2006년 설립된 이후 줄곧 자체 개발한 상세한 전자지도 데이터와 선도적인 기술이 적용된 프리미엄 맵 ‘아틀란(ATLAN)’을 통해 내비게이션 및 전자 지도 업계에서 선도적인 기업으로 자리매김해 왔다.

맵퍼스는 끊임없는 기술개발을 통해 자가용을 넘어 화물차, 특수목적 차량 등 다양한 차량에 맞춤 지도 서비스를 선보이는 등 사업영역을 확대하고 있다.

맵퍼스가 물류 산업으로의 사업 확장에 발맞춰 주목한 부분은 ‘실행’이었다. 맵퍼스 관계자는 “많은 물류기업이 ‘실행’ 부분보다 ‘계획’ 부분에서의 효율화 및 개선을 통해 물류 효율을 높이는 것에 관심을 가지고 있다”고 말했다. 여기서 계획 부분은 오더, 차량, 적재 등을 말한다.

이어 관계자는 “실행 부분에 있어 문제가 생기면 차주에게 책임이 상당 부분 전가돼 갈등으로 이어지거나 갈등의 불씨로 남기도 한다”며 맵퍼스는 실행 부분의 개선을 통한 물류의 효율화에 초점을 맞춰 시스템을 구상했다고 설명했다.

 ▲ 스마트랜스의 다중경유지 API를 이용하면 최대 300개의 경유지를 포함한 목적지 길 안내가 손쉽게 이용 가능하다.

‘실행’에 초점 둔 스마트랜스, 물류 효율로 증명
맵퍼스는 다중경유지 API, 아틀란 내비 SDK 기술을 활용해 한국로지스풀(주)의 관제정보를 공유하는 업무용 앱인 ‘스마트랜스’를 개발했다. 지난해 도입된 스마트랜스 앱은 한국로지스풀의 파렛트 회수를 위한 당일 업무 관련 상세 정보와 다수의 회수 지점을 경유하는 최적의 경로를 하나의 시스템에서 손쉽게 확인할 수 있다.

특히 업무용 앱과 별도의 내비게이션 앱을 호출해 개별 목적지를 입력해야 했던 번거로운 과정이 사라졌고 항상 최적화된 동선을 제공해 빠른 업무 처리가 가능하다. 또한 국내 유일의 화물차 전용 안내를 통해 배송 차량의 높이와 중량에 맞는 경로를 제공해 운전자들의 편의성을 높였다.

맵퍼스 관계자는 “최대 300개의 경유지를 포함하는 목적지에 대해 서버 기준 1초 이내 경로를 탐색 가능하며 도로교통 안전에 대한 높아진 관심에 부합하는 화물차 전용 길 안내를 통해 속도와 안전 두 마리 토끼를 잡을 수 있다”고 설명했다.

이번 스마트 랜스 도입 이후 한국로지스풀은 연간 10만매 이상의 파렛트를 추가로 회수할 수 있게 됐으며 이중 상당수가 회수에 애를 먹고 있던 악성 재고로 회수에 높은 효과가 있는 것으로 판단하고 있다.

이번 시스템 도입은 차주뿐만 아니라 물류센터에도 변화도 가져왔다. 기존 시스템의 경우 언제, 어디서 몇 개를 회수했으며 언제 물류센터에 도착하는지 알기가 어려웠지만 시스템 도입 이후 회수 정보, 차량 도착 시각 등의 정보가 즉시 물류센터로 전송돼 물류센터 내에서의 혼잡함을 줄여 차주들의 대기시간이 감소하고 물류센터의 업무처리를 효과적으로 개선했다.

  ▲ 한국로지스풀(주)은 스마트랜스 도입으로 지도 위에서 회수 재고량, 위치 등을 확인 할 수 있다.
우편, 택배, 식자재 등으로 물류시장 확대 나서
맵퍼스는 이번 한국로지스풀(주)과의 다중경유지 API와 아틀란 내비 SDK 도입으로 확인된 결과를 바탕으로 우편, 택배, 식자재, 플랫폼 배송, 설치 물류 등 다양한 형태의 배송서비스로의 시장 확대에 나선다.

맵퍼스 관계자는 “우편, 택배 등에 종사하는 노동자의 경우 열악한 환경은 이미 여러 보도를 통해 알려진 사실”이라며 “다중경유지 API, 아틀란 내비 SDK를 도입할 경우 기존 노동자를 대체하기 위해 투입되는 인력도 손쉽게 업무에 적응해 기존 노동자만큼의 업무 효율이 가능하다”고 말했다. 특히 화물차의 경우 신입기사, 지리적 미경험자의 운행업무를 크게 개선할 수 있을 것으로 전망했다.

또한 “식자재 배송, 설치 물류의 경우 총 차량 이동 거리, 경로, 소요 시간 등을 예측하고 관리해 효율적인 시간 관리와 물류비 절감 등의 효과를 기대할 수 있다”고 말했다. “향후에는 지금까지 쌓아온 데이터를 기반으로 최적화, 화주 및 차주가 원하는 데이터 반영 등 물류산업에 특화된 다양한 서비스를 선보일 계획”이라고 밝혔다.

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