[중앙뉴스= 이광재 기자] 코로나 펜데믹을 겪으며 유통환경과 소비자 구매방식이 다변화됨에 따라 올해에도 국내 대표 물류 기업들이 역량 강화에 적극 나서 눈길을 끌었다.

이들 기업은 급증한 온라인 주문 물량 처리와 빠른 배송을 위해 물류센터를 보다 효율적으로 운영 및 관리할 필요성이 대두되자 최첨단 기술을 적용한 고도화된 시스템을 도입했다.

또 퀵커머스에 대한 수요가 증가함에 따라 라스트마일 서비스 시장 공략을 공격적으로 전개하는 기업들의 다채로운 행보도 돋보이는 한해였다.

올해 물류 업계 전반의 혁신을 선도하고 경쟁력을 강화하며 활약한 물류 기업들의 행보를 되짚어 본다.

배달의민족의 물류서비스를 전담하는 ‘우아한청년들’은 올해 ‘언제나 믿을 수 있는 물류경험’을 목표로 기지를 확장 및 이전하고 퀵커머스 부문을 집중 공략하는 등 국내 대표 물류혁신 기업으로서 행보를 이어가고 있다. 물류 흐름을 더욱 효율적이고 안정적으로 만들며 소비자에게 확정적 경험을 지속 선사해 주목됐다.

우아한청년들은 지난 5월 인천으로 중앙물류센터 기지(DC)를 새롭게 이전했다. 인천기지는 자동화설비를 통해 저온과 상온 제품 보관이 모두 가능하다. 배민B마트가 다양한 품목을 판매하는 만큼 1차 고속분류기, 비식재 다품종 오토스토어 등으로 신속·정확한 운영을 지원하며 입고·재고·출고 통합 관리(WMS), 자동화물류 서비스 제어(WCS), 수송 및 배송 배차관리(TMS) 등의 시스템도 구축해 전체 물류 서비스를 통합적으로 관리하고 있다.

이러한 자체 중앙물류센터 기지에 대규모로 보관된 상품들은 소비자 생활권 내 위치한 피패킹센터(MFC) 배민B마트를 통해 안정적으로 공급되고 있다. 배민B마트에 도착한 상품은 꼼꼼한 검품을 마친 후 최적화된 위치에 배치된다. 다양한 상품을 소비자들의 주문에 맞춰 신속히 전달하기 위해서 최적의 동선을 고려해 각 상품별로 위치를 정하는 것이다.

소비자가 주문하면 즉시 거주지에 인접한 피패킹센터에서 상품을 고르고 담는 ‘피패킹(Pick&Packing)’ 과정을 거쳐 배달을 수행하는 배민커넥트 라이더에게 전달된다. 라이더가 안전을 지키면서도 30분 내외로 소비자들이 상품을 받아볼 수 있도록 마지막까지 상시 모니터링을 진행한다.

세밀하게 설계된 물류망을 기반으로 유통 시간을 단축하고 음식 및 식재료 등 생활물품을 지정된 시간 내 전달하는 것이 강점이다. 올해에는 삼성전자, 소니, 애플 등 전자제품부터 뷰티제품까지 주문 가능 품목을 확대하며 소비자 선택권을 대폭 강화했다.

이처럼 우아한청년들은 독보적인 올인원 인프라 시스템을 기반으로 소비자 공략을 성공적으로 이어 나가고 있으며 내년에도 차별화된 라스트마일 서비스 제공을 위한 시스템과 전문성을 바탕으로 대표 물류혁신 기업으로서의 자리매김을 강화한다는 계획이다.

롯데글로벌로지스는 지난 11월 물류 서비스 경쟁력 강화를 위해 업무협약을 체결했다. 우선 콜드체인 플랫폼 ‘팀프레시’와 협약을 통해 국내 물류시장에서 한층 경쟁력 있는 원스톱 물류서비스 제공, 라스트마일 서비스 다각화(당일, 새벽, 휴일 배송 등), 양사의 물류센터 등 거점 인프라 공유에 적극 협력하기로 했다. 더불어 양사는 신규 서비스 활성화를 위한 화주사 영업에 적극 힘쓰는 것은 물론 효율성 증대방안도 함께 수행하기로 했다.

또 로봇 전문기업 ‘로보티즈’와 함께 자율주행 택배 배송로봇 현장 실증 사업을 이달 22일까지 진행하기도 했다. 실증 사업은 경기도 고양·파주에서 진행됐으며 실증 로봇은 로보티즈가 개발한 실외 자율주행 로봇 '개미'로 4세대 최신형이다.

롯데글로벌로지스는 ‘개미’를 활용해 자사 고양시 스마트 MFC 주문상품, 파주 아파트 상가 주문상품을 배송하는 실증을 실시했다. 롯데글로벌로지스는 2024년 배송로봇 시범 서비스 2단계를 진행할 예정이다.

CJ대한통운은 아날로그 방식이 남아있는 ‘미들마일’ 물류시장을 인공지능(AI), 빅데이터 등의 기술 적용을 통해 디지털화를 이끌며 시장 혁신에 나섰다. 올해 7월 인공지능으로 실시간 최적 운임을 찾고 화주와 차주를 직접 연결해주는 운송플랫폼 ‘더 운반’을 선보였다.

더 운반은 빅데이터 기술을 통해 미래 교통량을 예측하고 이를 화주와 차주에게 보여준다. 미리 학습된 수많은 과거 교통상황 데이터들을 분석해 당일 운송은 물론 향후 수행할 노선의 최적 경로와 예상 운행시간을 나타낸다.

화주는 이를 활용해 자신이 보낸 화물이 공장, 물류센터, 유통대리점 등의 목적지에 언제 도착하는지 예측할 수 있다. 더불어 차주는 안내된 최적 경로를 통해 운행시간과 유류비를 최소화할 수 있고 요일별, 시간대별로 달라지는 교통체증에 유연한 대응이 가능하다.

또 더 운반은 인공지능 기술을 활용해 합리적인 운임이 형성되도록 시스템화 한 것이 특징이다. 자체 개발을 통한 AI 알고리즘이 화물 종류, 운행구간, 거리, 차량 톤급 등의 운송 정보와 기상상황, 유가, 계절요인 등의 외부 정보를 분석해 실시간 최적 운임을 산출한다.