아시아태평양(APAC) 지역의 물류창고 산업에서 인공지능(AI)의 가치는 2030년까지 123억 달러에 이를 것으로 전망된다. 동시에, 물류창고 운영 기업들이 가장 시급하게 꼽는 과제는 최적화와 자동화를 중심으로 한 보다 스마트한 전략 개발과 투자 수익률(ROI)의 적기 달성이다. 숙련된 인력을 확보하기 어려운 현실 속에서, 많은 기업들이 생산성 유지를 위해 기술에 대한 의존도를 높이고 있다. 

지브라 테크놀로지스의 물류창고 비전 연구 보고서에 따르면, 아태지역 물류창고 리더의 63%가 향후 5년 내 AI를 도입할 계획인 것으로 나타났다. 이는 현재 업계가 직면한 과제를 고려할 때 충분히 예견된 흐름이라 할 수 있다.

비용 절감은 AI 도입의 가장 강력한 동기 중 하나다. 맥킨지(McKinsey)의 물류 산업 분석에 따르면, AI 기반 수요 예측을 통해 공급망 오류를 20~50%까지 줄일 수 있으며, 창고 운영 비용은 5~10%, 행정 비용은 25~40%까지 절감 가능하다.

시간과 공간의 절약 또한 물류창고 관리자들이 AI를 선호하는 주요 이유 중 하나다. 한 글로벌 물류 기업의 운영 고위 책임자는 AI가 여러 자투리 시간과 공간을 절약해주고 있으며, 이러한 작은 개선들이 빠르게 누적되어 큰 폭의 비용 절감으로 이어지고 있다고 설명했다.

작업자들은 모바일 컴퓨터와 태블릿에 탑재된 온디바이스 생성형 AI(GenAI) 어시스턴트 덕분에, 더 이상 데스크탑 기반의 창고 관리 시스템(WMS)을 확인하기 위해 현장을 벗어날 필요가 없다. 

AI 어시스턴트를 통해 운영 절차, 재고 데이터, 작업 목록 등에 신속하게 접근할 수 있기 때문이다. 이러한 일상적인 개선들이 창고 현장에서 누적되면서, 물류 운영 전반에 걸쳐 실질적인 성과를 이끌어낸다. 그 결과, 동기화된 소프트웨어 기반의 원활한 커뮤니케이션과 협업이 가능한, 보다 긴밀하게 연결된 현장 인력이 형성되고 있다.

기존 시설 내 공간을 절약해야 하는 필요성과 함께, 점점 커져가는 창고의 평균 규모를 효율적으로 관리해야 하는 과제가 AI 및 예측 분석 기술 도입을 촉진하고 있다. 전 세계적으로 창고의 평균 규모는 현재 10만 제곱미터를 초과하는 것으로 추정되며, 전체 창고 면적은 2023년 30억 6,000만 제곱미터에서 2030년에는 39억 제곱미터로 약 27% 증가할 것으로 전망된다.

더 커지는 물류창고, 더 많아지는 데이터
현대 물류창고의 대형화는 창고 내 활동에서 생성되는 방대한 데이터 양과 맞물려 있으며, 이는 수동 분석만으로는 도저히 감당할 수 없는 수준이다. AI 기반 분석과 지능형 자동화 기술은 이러한 대규모 데이터를 효과적으로 처리하기 위한 연산 능력과 실시간 인사이트를 제공한다. 이러한 도구들은 자산 가시성을 높이고, 연결된 현장 인력에게 문제를 사전에 예측하고 병목 현상으로 이어지기 전에 해결할 수 있는 역량을 제공한다.

AI 기반의 이점은 화물이 출하를 위해 적재 구역에 도착하기 훨씬 이전부터 나타날 수 있다. 머신 비전과 고정식 산업용 스캐닝 솔루션에 AI를 통합하면, 다양한 크기와 형태의 물품이 혼합된 팔레트나 컨베이어 벨트 위의 비정형 화물까지 이미지화할 수 있어, 검사·분류·추적 등의 워크플로우를 자동화할 수 있다. 

예를 들어, 세계 최대 규모의 글로벌 운송 및 물류 기업 중 한 곳이 스캔 터널 솔루션을 도입한 결과, 판독 정확도는 37% 향상, 가동 중단 시간 및 수작업 처리는 29% 감소, 운영 비용은 13% 절감되는 효과를 거두었다.

창고 직원팀이 배송 트럭에 화물을 적재하는 작업을 맡고 있다고 가정해보자. 이들은 각 화물의 무게, 크기, 목적지를 고려해 트럭이 최적의 상태로 적재되도록 해야 한다. AI 알고리즘이 탑재된 모바일 측정 애플리케이션을 활용하면, 상자나 포장물의 크기를 정밀하게 측정할 수 있어 수작업으로 인한 오류를 줄이고, 처리 속도를 크게 향상시킬 수 있다.

또한 태블릿 기반의 AI 소프트웨어는 트럭의 균형과 적재 효율성을 극대화할 수 있는 최적의 적재 방식을 시각적으로 제시해준다. AI는 각 화물의 데이터와 목적지를 분석하여 적재 순서와 위치를 자동으로 추천하며, 이를 통해 트럭이 안정적으로 적재되고 각 정류장에서의 하역 작업도 간소화된다. 

이와 같은 AI의 도움은 수작업으로 인한 부상 위험을 줄이는 데도 효과적이다. 실제로 아태지역 물류창고 근무자의 72%가 작업 중 부상 위험에 대해 우려하고 있는 점을 고려하면, 이는 결코 간과할 수 없는 중요한 이점이다.

AI는 물품이 트럭에 실려 출고 준비가 완료된 이후에도 여전히 중요한 역할을 수행한다. AI 시스템은 고급 알고리즘과 실시간 데이터 분석을 통해 장비 가용성, 보관 조건, 주문 우선순위, 인력 분배 등 다양한 변수를 고려하여 물류 이동을 위한 가장 효율적인 경로를 산출할 수 있다.

결론적으로, 10명 중 8명 이상의 의사결정권자와 현장 직원들은 기술과 자동화의 확대가 현장 생산성 향상에 실질적인 기여를 한다는 데 동의하고 있다. 창고 내 물류 운영(Intralogistics)에서 AI는 앞으로 5년, 그 이후에도 점점 더 핵심적인 역할을 하게 될 것이다.

창고의 물류 환경을 혁신하는 솔루션에 대한 자세한 내용은 지브라 테크놀로지스 코리아 홈페이지를 통해 확인할 수 있다.