AI와 로봇 기술이 결합된 스마트 택배 서비스

쿠팡 대구 풀필먼트센터의 무인 운반 로봇

최근 물류 AI, 로봇 시장이 급속히 성장하고 있습니다. 포춘 비즈니스 인사이트의 보고서에 따르면 글로벌 물류 로봇 시장 규모는 2022년 71억 달러에서 2029년 210억 달러(약 276조 원)로 성장할 것으로 내다보고 있는데요. 이러한 성장은 AI 기술과 로봇 기술이 산업에서 실용적으로 사용될 만큼 발전했기 때문이기도 하고, 물류 산업에서 인력 비용 절감의 가능성이 크기 때문이기도 합니다. 결국 기술의 발전은 돈을 따라가는 것이죠.

그렇다면 물류 산업에서 AI와 로봇이 사람 대신 어떤 일을 해내는 걸까요?

힘든 아르바이트로 유명한 택배 상하차 작업을 대신할 피클의 하역 로봇 은 시간당 600개의 택배 상자를 안정적으로 하역할 수 있으며, DHL의 AI 로봇 은 택배 물품을 시간당 1000개 이상 분류한다고 합니다. 또한 KT의 AI 모델 이 제시한 최적 운송 경로를 롯데마트 배송에 적용하여 운행 거리는 22%, 운행 시간은 11%나 단축했다는 기사도 볼 수 있습니다.

스마트 택배 서비스란?

스마트 택배는 기존의 택배 서비스에 첨단 기술을 융합한 혁신적인 시스템으로, 인공지능(AI), 사물 인터넷(IoT, Internet of Things), 빅데이터 분석, 로봇 등의 다양한 기술을 활용하여 택배 서비스를 더욱 효율적이고 편리하게 제공합니다. 이러한 스마트 택배 서비스는 스마트 물류 서비스와도 관련이 깊습니다. 스마트 물류는 물류 과정 전반에 걸쳐 첨단 기술을 활용하여 물류 체인의 효율성과 가시성을 향상시키는 개념이고, 스마트 택배는 물류 체인 중 택배 서비스에 초점을 둔 솔루션이라고 볼 수 있습니다.

스마트 택배는 고객의 편의성과 만족도를 높이는 동시에, 택배 기업의 효율성과 경쟁력을 향상시키는 데 큰 역할을 하고 있어 많은 기업이 이에 주목하고 있습니다.

스마트 택배 서비스 기업

우리나라는 제조업에 기반한 많은 기업들이 스마트 물류 및 택배 서비스에 큰 관심을 보이고 있습니다. 포스코DX 는 자동제어 공장을 기반으로 무인 자재 창고, 유통물류 및 제조물류 자동화 등 다양한 물류 자동화 서비스를 제공합니다. 이러한 서비스는 물류 과정의 하차/입고, 보관, 피킹, 분류, 포장 등을 모두 자동화하여 효율적인 운영을 목표로 합니다. 이를 위해 AI, 빅데이터, 디지털트윈, 로보틱스 등의 첨단 기술을 융합하는 것이 중요합니다. 스마트 택배 서비스는 이러한 물류 자동화 시스템의 연장선으로 볼 수 있습니다.

‘스마트큐브’의 ‘스마트 Cell’

국내 기업인 ‘스마트큐브 ’는 기업에서는 말단 배송 단계에서 AI 카메라 인식 기술, 라이다 센서 랙과 가변 선반 등을 기반으로 택배 화물을 최적화해 적재하는 고효율의 보관, 배송 기술을 개발했습니다. 기존 기술과의 차별점은 가변 선반인데, 이는 일률적이지 않은 선반 사이즈를 사용하여 다양한 부피의 택배 물류를 효율적으로 적재할 수 있게 합니다. 또한 영상 AI 기술을 활용하여 택배를 분류할 때 카메라가 인식한 부피에 맞춰 선반의 크기를 가변적으로 조정합니다. 이러한 기술을 통해 택배의 보관과 처리 과정에서 효율성을 극대화활 수 있습니다. 

KT는 LIS’FO(리스포) 라는 AI 기반 운송 플랫폼을 자체 개발했습니다. 리스포는 모빌리티 빅데이터, AI 기반 최적화 알고리즘이 탑재된 AI 운송 플랫폼입니다. 이미 e커머스 플랫폼인 롯데온에 리스포를 적용하여 운송 거리는 최대 22%, 운행 시간은 최대 11% 절감했습니다. 또한 KT는 화물 중개 플랫폼 브로캐리를 선보였습니다. 이는 AI 기반의 화물 중개 플랫폼으로 화주와 차주의 상생을 목적으로 합니다. 화주에게는 요금 및 차량 매칭 최적화 및 정산 대행 서비스를 제공하고, 차주에게는 맞춤형 물량을 제공해 공차 운행을 최소화할 수 있도록 지원합니다.

스마트 택배 서비스에 활용되는 AI 기술

스마트 물류 및 택배 서비스에는 이미 다양한 AI 기술이 활용되고 있는데요. 어떤 기술이 어떻게 활용되고 있는지 알아보도록 하겠습니다.

. ‘맵퍼스’의 ‘아틀란 다중경유지 API’

경로 최적화: AI는 과거의 배송 데이터와 실시간 정보를 분석하여 최적의 배송 경로를 도출합니다. 교통 상황, 도로 조건, 날씨 등 다양한 요소를 고려하여 효율적인 노선을 제시합니다. 이를 통해 배송 시간과 비용을 최소화할 수 있습니다. 이러한 경로 최적화 기술은 지도나 내비게이션 서비스에서 이미 활용되고 있는데요. 택배 서비스의 경우에는 경유지 순서와 경로까지 최적화해야 하는 더 까다로운 기술이 필요합니다. 이를 위해 AI는 대량의 데이터를 분석하고 알고리즘을 활용하여 복잡한 배송 경로 문제를 해결합니다.

예측 및 추천 시스템: AI는 빅데이터 분석을 통해 고객의 선호와 행동 패턴을 파악합니다. 이를 기반으로 고객에게 개인 맞춤형 서비스를 제공하고, 예상 배송 시간을 정확하게 알려줌으로써 고객의 편의성을 높입니다. 예를 들어, AI는 배송 시간을 예측하고, 고객에게 택배 도착 전에 알림을 보내줄 수 있습니다.

택배 물류 객체 검출 예시 (출처 : v7labs)

이미지 인식&객체 검출: 컴퓨터비전 기술을 활용하여 택배 물류의 위치, 크기, 형태 등을 식별하거나 손상이나 변형과 같은 배송 상태를 검사할 수 있습니다. 또한 배송 차량이나 창고 내의 상황을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 보안과 안전을 강화하고, 문제가 발생할 경우 신속하게 대응할 수 있게 됩니다.

AI 챗봇 예시 (출처 : 깃플챗)

자연어 처리: AI는 텍스트 기반의 데이터를 처리하고 이해할 수 있습니다. 이를 활용하여 고객의 문의나 불만 사항을 처리하는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI 챗봇이나 가상 어시스턴트를 통해 고객의 질문에 대답하거나 문제를 해결하는 등의 역할을 수행할 수 있습니다.

이 외에도 AI는 택배 소프트웨어 개발, 데이터 분석, 예측 모델링 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 스마트 택배 시스템은 AI를 통해 효율성을 극대화하고 고객 경험을 향상시키는 데 큰 도움을 줄 수 있습니다.

스마트 택배 서비스의 미래

기업 입장에서의 물류 및 택배 시스템은 큰 변화를 겪어왔지만, 고객 입장에서는 단순히 택배가 빠르게 도착하는 것 이외에는 큰 변화를 체감하기 어려울 수 있습니다. 그러나 미래의 스마트 택배 서비스는 고객이 조금 더 체감할 수 있는 혁신적인 방향으로 발전할 것으로 예상됩니다.

자율 주행 로봇 배송이나 드론 배송과 같은 기술이 더욱 활성화되면서 택배 서비스는 더욱 효율적이고 신속하게 이루어질 것입니다. 또한, 인공지능과 빅데이터의 활용을 통해 고객 개인에 맞춤화된 서비스를 제공할 수 있을 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 고객의 선호도, 이용 패턴, 배송 위치 등을 분석하여 개인화된 배송 시간, 경로, 서비스 옵션을 제안하는 등의 서비스가 가능해질 것입니다. 스마트 택배 서비스는 고객 경험의 향상과 더 나은 서비스 품질을 제공하기 위해 지속적으로 혁신하고 발전할 것으로 기대됩니다.