전자상거래는 이제 전 세계가 가장 선호하는 새로운 쇼핑 방식으로 거듭났다. 공급망이 전자상거래의 급증하는 수요를 충족시키기 위해 준비함에 따라 물류창고는 큰 변화를 겪고 있다. 

한 자료에 따르면, 2021년 말까지 유통 전자상거래 시장은 전 세계적으로 4조 8천억 달러 에 달할 것으로 추정돼, 많은 물류창고 운영자들은 현재의 인력 상황과 실제로 요구되는 인력 수준의 격차를 최소화하기 위해 고군분투하고 있다. 

현재 많은 물류창고가 인력이 부족해 공급망 전반에서 더 빠른 배송 요구사항을 충족시키지 못할 뿐만 아니라, 광범위한 ‘클릭 앤 콜렉트(click-and-collect, 매장픽업)’ 주문 처리 및 가정 배송 서비스로 인해 증가하는 반품상품 관리도 어려운 실정이다. 

한편, 한국종합물류협회에 따르면 지난해 국내 택배 총 물량은 33억 7,000만개, 매출은 7조 4,900억원을 기록했다. 이는 2019년 과 비교해 각각 20.9%, 18.4% 증가한 수치다.

최근 많은 조직에서는 이러한 과제들을 극복하기 위해 운영 자동화를 지원하는 기술에 주목하기 시작했다. 조직들이 비즈니스 시스템을 디지털화하고 작업자들에게 올바른 컴퓨팅 및 스캐닝 디바이스를 제공하는 것이 공급망을 가장 쉽게 확장할 수 있는 최선의 방법이라고 판단했기 때문이다. 경쟁업체와 증가하는 소비자 요구사항에 대응하고자 하는 제조, 물류 및 유통업의 리더라면 주문 처리 능력 향상을 위해 물류창고 자동화에 앞장서야 한다.

하지만 자동화 전환에 앞서 모든 조직이 고려해야할 세 가지 핵심 사항이 있다. 바로 균형 확보, 전 세대 작업자의 경험 향상, 그리고 증가하는 처방(prescriptive) 및 예측(predictive) 분석의 중요성이다.

균형 확보
자동화를 수용한다는 것은 작업자와 주요 워크플로우를 지원하는 기술을 연결하는 것만큼 기본적일 수 있다. 모바일 컴퓨팅, 인쇄, 바코드 스캐닝 및 RFID(무선 주파수 식별) 디바이스에는 다양한 종류가 있는데, 이들은 각각 특정 프로세스 내에서 데이터 확보, 협업 및 의사 결정을 자동화하도록 설계되었다. 이러한 솔루션은 작업을 보다 원활하게 수행될 수 있도록 돕는 동시에, 작업자들의 일자리를 빼앗는 것이 아니라 그들의 기술을 보완하고 향상시킨다. 작업자가 각 작업을 수행하는 속도와 정확성을 개선하는데 도움이 되며, 작업자는 수동으로 작업하는 시간을 줄여 더 중요한 작업에 집중할 수 있다.

나아가 증강 현실(AR), 사물 인터넷(IoT), 센서, 지능형 자동화 및 산업 자동화 기술을 접목한다면 훨씬 더 큰 규모에서 이와 동일한 균형을 이룰 수 있다. 이러한 고급 자동화 솔루션 중 다수는 워크플로우 내에서 적절히 사용될 경우, 사람보다 기계에 더 적합한 일상적인 작업과 더 까다로운 비즈니스 요구사항을 모두 충분히 만족시킬 수 있다. 

예를 들어, 코봇(cobot)은 피킹된 물류를 포장 스테이션(packing station)으로 쉽게 옮길 수 있어 작업자는 배송 시간을 단축하는 첫 번째 단계인 주문서를 확인하고 처리할 수 있는 시간을 벌 수 있게 된다.

물류창고 운영자가 이러한 솔루션 중 하나를 구현하기로 결정했든 전체를 구현하기로 결정했든 최종 결과는 동일하다. 결론적으로, 작업자는 비즈니스 결과를 개선하고 더 나은 고객 경험을 제공하기 위한 인간의 통찰력과 전략적 의사 결정이 필요한 영역에 시간과 에너지를 집중할 수 있게 될 것이다.

전 세대 작업자의 경험 향상
많은 물류창고 운영자가 알고 있듯이 직원을 유치, 고용 또는 유지하는 것이 어려울 수 있다. 그렇기 때문에 숙련된 전문가와 디지털 기기를 자유자재로 활용하는 세대라는 의미가 있는 이른바 ‘디지털 네이티브(digital native)’ 세대 모두가 더 열심히 일하는 것이 아니라 더 똑똑하게 일할 수 있도록 힘을 실어주는 것이 매우 중요하다. 

이를 수행하기 위한 최선의 방법은 이들을 완벽하게 지원하는 기술을 도입하는 것이다. 예를 들어, 데이터 캡처 및 분석, 품질 관리 검사, 주문 이동(order movements)과 같은 물류 프로세스의 주요 구성 요소를 자동화하면 물류창고 운영자가 밀레니얼 세대 근로자를 유치하고 유지하는데 도움이 될 수 있다. 

워크플로우가 더 자동화될수록 현장 경험은 풍부해질 수밖에 없다. 따라서, 새로운 인재, 특히 인력 네트워크를 휩쓸고 있는 “디지털 네이티브”를 확보하고 유지하고자 한다면, 보다 빠르고 정확한 결과를 지속적으로 달성할 수 있도록 지원하는 자동화 솔루션 채택을 고려해보는 것을 추천한다.

예측 분석의 중요성 증가
자동화는 일반적으로 주어진 동선에 따라 움직이는 협동로봇인 코봇 또는 첨단 산업용 스캐너와 같은 눈에 보이는 실질적인 제품들 사이에서 실행되는 것으로 간주되어 왔다. 하지만 이제는 처방 및 예측 분석 모두 물류창고 자동화 과정에 있어 점점 더 중요한 비중을 차지하고 있다. 

지브라 테크놀로지스의 "물류창고 아시아 태평양 비전 연구 보고서(Warehousing Asia Pacific Vision Study)"에 따르면, 의사 결정권자들은 향후 몇 년 내로 인바운드 및 아웃바운드 작업을 위한 예측 분석을 구현하고(36%) 머신 러닝을 활용할 것(34%)이라고 밝혔다.

예측 분석은 과거의 성과와 시장 동향에 대한 높은 수준의 분석을 제공한다. 이는 조직이 결과를 개선하기 위해 앞으로 효율성과 효과를 높이는 데 있어서 조정해야 할 사항들을 이해하는 데 도움을 준다. 

한편, 처방 분석 솔루션은 물류창고 운영자들을 위해 현재 발생하고 있는 일, 해당 일이 발생하는 이유, 그리고 이에 취해야할 조치를 결정하고 설명해준다. 이를 통해 시스템은 작업자들에게 올바른 조치를 취하도록 유도하고 문제를 성공적으로 해결하거나 기회를 극대화하기 위해 취해야 할 “최선의 차선책”을 알려준다.

자동화가 그리는 큰 그림
사람은 물류창고 운영에 중요한 핵심적인 역할을 하지만 매일 더 많은 일을 해야 한다는 압박감을 받게 된다. 이에, 협동로봇과 자동화 시스템은 사람과 함께 협력하며 안보이는 곳에서 도움을 줌으로써 현장 근로자들에게 다양한 이점들을 제공하고 있다. 이렇듯 사소한 업무가 기계에게 위임되고 의사 결정이 보다 협력적으로 이루어짐에 따라, 작업자는 가장 중요한 작업을 매우 효율적인 방식으로 처리할 수 있게 되어 물류창고 운영을 원활하게 진행할 수 있다. 물류창고의 운영을 지원하고 개선하기 위해 사용하는 자동화 솔루션에 대한 자세한 사항은 지브라 테크놀로지스 홈페이지에서 확인 가능하다.