물류서비스 없이 존재 의미가 없는 유통시장에 무인 편의점이 출현하면서, 물류산업의 첨단 기술변화에 대한 기대감도 덩달아 커지고 있다. 그럼 이미 시장에 소개된 자율주행 트럭과 드론 배송을 넘어 과연 2017년 물류기술의 발전은 어디로 향하고 있을까?

전문가들은 올해 물류산업의 기술발전은 사물 인터넷을 기반으로 근본적인 변화를 보일 것으로 전망하고 있다. 특히 일부에선 “2017년이 물류 산업을 근본적으로 변화시키는 한해가 될 것”이란 섣부른 기대감도 엿 보인다. 확실한 것은 산업시장의 자동화와 로봇 공학을 기반 해 산업화된 사물 인터넷(Industrial Internet of Things)도 데이터 수집에 한 몫 할 것이며, 이들 데이터 분석을 통해 이전과는 다른 통찰력을 제공하고, 개선된 작업 환경을 만들어나갈 것으로 기대된다.
이와 함께 물류기술은 물류현장이 요구하는 수요와 변화에 부응하기 위해 데이터를 통해 발전을 거듭할 것으로 보이며, 이를 이용해야 할 기업들은 어느 분야에서 어떻게 물류기술이 변화할지에 대한 정보를 지속적으로 수집해야 할 것으로 보인다.

물류산업 전문가들은 물류기술 발전의 경우 ‘배송시간을 맞추기 위한 자동화가 부상할 것’이라고 전망했다. 이는 데이터를 중심으로 물류시장이 변화할 것을 의미하며, 인터넷으로 연결된 물류는 보다 정확한 미래 예측 모델을 제시할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 결국 미래 물류서비스는 보다 취합하기 쉬운 데이터를 기반 해 움직일 것으로 보인다. 이전의 물류서비스는 단순한 운송에 불과했지만, 현대산업시장에서의 물류는 데이터를 기반 해 후속 서비스가 나타나고 있으며, 따라서 올해를 기점으로 산업 경쟁력을 확보하려면 데이터를 기반 한 물류전략을 마련해야 한다는 지적이다.

예를 들면 전 세계적으로 지리적 혹은 정치적으로 산업 국면이 복잡해지면서, 이에 따른 운송료가 상승 추세를 보이고 있다. 따라서 산업적인 데이터 수집의 필요성이 더욱 중요해지고 있다. 이에 따라 새로운 형태의 기술에 기초한 단말기가 Wi-Fi나 유선 연결을 통해 인터넷으로 연결되면 생산자들은 보다 더 자세하고 정확한 미래 예측 모델을 데이터 분석을 통해 가질 수 있게 될 것으로 보인다. 또 발송자들 역시 고객 수요 변동이 일어나면 이들 데이터를 기반 한 자료를 통해 즉각 반응을 할 수 있어야 할 것으로 보인다.

이는 산업시장에서 취합된 데이터가 미래 예측 분석에 중요한 기반이 되고, 소비자들의 수요를 감안한 반품 관리의 중요성과 더불어 고객 수요에 따른 물류배송의 중요성, 배송시간을 맞추기 위한 자동화가 부상하는데 중요 아이템이 될 것임을 예고하고 있다.

 ◆물량 데이터 분석이 서비스 기반 돼

산업혁명 4.0시대를 맞아 물류 업계도 안정적 재고와 고객 서비스에 필요한 수치를 알기 위해서 데이터 분석을 통한 예측이 요구되고 있다. 이는 물동량 데이터를 기본 수치로 한 예상치 다. 따라서 기업들의 미래 영업활동과 제품의 수명주기를 위한 자동화는 빨라질 것으로 보인다.

현재 유통시장은 인터넷 덕분에 익명으로 다양한 반품 요청 건수를 증가시키고 있다. 이 때문에 유통기업들은 이러한 반품 동향에 대응하기 위해 물류 자회사 혹은 협력사들을 통해 자율주행 트럭, 드론과 자동화된 포장 기계 등을 요구하고 있다. 여기다 예전의 소비자들은 상품을 구매하고 기다리는데 그쳤으나 최근의 소비자들은 구매 후 물류서비스 배송 단계를 실시간으로 보고, 위치 추적마저도 나서는 만큼 미래 물류시장은 반품관리를 위해 로봇 공학, 모바일 단말기 혹은 RFID를 사용한 스캐너들이 속속 적용하게 될 것으로 보인다. 이로 인한 물류서비스 시간은 절감되면서 고객들에 서비스 만족도를 높이는 결과를 낳게 될 전망이다.

이와 함께 고객 요구에 따른 물류배송이 일반화되면 아마존의 경쟁업체들은 물류에 있어 혁신을 이루어 내고 있는 아마존과 유사한 수준의 혁신을 이루어야만 시장에서 생존할 수 있어  물류산업에서의 기술발전은 증강 현실 기술의 중요성 역시 커질 것으로 보인다.

증강현실은 가상현실(Virtual Reality)과 흡사하지만 실시간 이미지를 사용자에게 보여주어 보다 더 많은 제품의 정보를 제공하는 만큼 상품을 고르는 과정 및 상품의 수리 과정을 재정립할 것으로 기대된다. 예를 들면 안경 하나를 이용해 물류센터에서 일하는 노동자들에게 무슨 제품을 선택해야하는지의 정보를 제공할 수 있어 작업에서의 혼란과 실수를 감소시키고, 노동자들은 무슨 제품을 골라내야 하는지 실시간으로 정보를 받아볼 수 있다.

당장 물류시장이 유통시장처럼 직원 없는 매장에 현금이나 카드, 휴대폰 등 일체의 결제 수단 없이 들어가서 물건을 사고 손바닥 생체 인식으로 지불까지 마치는 ‘무인 편의점’과 같은 첨단시대를 열지는 못할 것이다. 하지만  손쉽게 취합할 수 있는 각종 산업 데이터를 기반 한 고객 수요에 최적화된 물류서비스 기술 개발은 더욱 가속도를 이룰 것으로 기대된다.