일본산업뉴스요약

똑똑한 창고, 외부 데이터도 반영
물류 스타트업 GROUND, 실증으로 성과

물류창고가 ‘두뇌’를 가지고 스마트하게 움직이기 시작하였다. 물류 스타트업 기업인 GROUND(도쿄, 미야타(宮田) 사장)는 인공지능(AI)을 사용하여 물류창고의 작업이나 인원 배치를 효율화한다. 화물의 이동을 고도의 알고리즘으로 파악, SNS 등의 외부 데이터도 통합하여 분석한다. 물류 현장의 업무 개선은 미룰 수 없다. 노동집약적이었던 업계에 변혁을 촉구한다.

“슈퍼에서 쇼핑 리스트에 있는 상품을 어떤 순서로 장바구니에 담으면 효율적인지 등의 이미지를 창고에서 시연하고 있다”. GROUND의 고바야시(小林) CDO(Chief Digital Officer)는 물류 소프트웨어 ‘디아스(DyAS)’에 대해 이렇게 설명한다.

DyAS는 생물이 진화하는 프로세스를 모방한 ‘진화적 계산’이라는 방법의 AI를 채용하고 있다. 지금 물류창고는 상품을 보관하는 단순한 ‘상자’의 역할에서 점점 벗어나고 있다. 로봇이나 성인화(省人化) 기술이 도입되면서 사람이나 물건의 관리에 대해서도 고도화가 요구되고 있다.

‘창고실행시스템(WES)’이라고 불리는 컨셉트에 기초한다. 로봇의 가동 데이터, 소비자의 온라인에서의 열람이나 구매 이력. 이러한 복합적인 정보를 통합한 시뮬레이션이다.

예를 들면, 상품을 보관하는 레이아웃에 대해, 출하 빈도가 높은 제품을 수송 트럭의 반입구 근처에 두는 등 개선책을 제시한다. 이러한 이미지를 가시화하여 알기 쉽도록 표시한다. ‘DyAS’의 유니크한 기능은 외부 데이터도 이용한다는 점이다. 일기예보, SNS에서 영향력 있는 ‘인플루언서’의 발언 등을 통해 미래의 화물 이동을 예측할 수 있도록 한다. 상품 재고, 창고 내 업무에 실시간 반영시켜 나갈 생각이다.

‘DyAS’는 신에너지산업기술총합개발기구(NEDO)의 AI 관련 조성 프로젝트에 채택되었다. 기계공구 도매업체인 TRUSCO NAKAYAMA와 협력하여 실증실험을 작년 여름부터 실시하였다. 화물 이동을 고정밀도로 예측한 후에 창고 내에서 작업자의 걸음 수를 줄이도록 상품 재고의 레이아웃을 효율화하였다. 종업원의 이동, 기계의 배치가 최적이 되도록 개선해 나갔다.

TRUSCO는 아마존재팬(도쿄), 인터넷 공구업체 MonotaRO 등을 고객기업으로 확보하고 있다. 약 37만 개의 아이템을 재고로 갖고 있다.

이번에 TRUSCO와 실증실험을 실시한 지바현 마쓰도시(松戸市)의 창고 재고만도 27만 개에 달한다. 27만개 아이템을 27만 곳의 장소에 어떻게 할당할 것인가? 시뮬레이션을 해 보면 그 패턴은 700억개 이상으로 방대해진다. “봐야 할 항목을 어느 정도 줄임으로써 배치 장소 등을 개선할 수 있었다”(고바야시 CDO).

앞으로 거점이나 기업 간에서 노하우를 공유하여 전개할 생각이다. “지금까지 숙련자의 감이나 노하우에 의지했었다. 그러나 이러한 작업을 자동화할 수 있게 된다”(TRUSCO의 물류부 야마모토(山本) 부장). 현장의 출고 작업에 필요한 인원 등의 비용을 20% 정도 삭감할 수 있을 전망이다.

일본에서는 ‘물류 위기’라는 키워드가 생기는 등 물류 규모는 방대해지고 있다. 경제산업성에 따르면 EC시장은 17년이 약 16조 5천억엔으로 전년 대비 9% 증가하였고, 증가 기조는 이어지고 있다. 3대 도시권의 지게차 운전자 등 구내 작업을 하는 아르바이트, 파트의 평균 시급은 4년 전 대비 25% 증가하였다. 모든 업종의 증가율을 크게 웃돈다.

GROUND는 그러한 업계에 파문을 일으키고 싶다. 17년에 가구 인테리어업체 니토리홀딩스에 납품한 운반 로봇 ‘Butler’도 그 하나다. 인도의 물류 로봇 스타트업 기업인 그레이오렌지와 공동 개발하였다. 해외에서 선진 기술을 도입하여 새로운 솔루션을 제안한다. “AI나 로보틱스 등의 최신 기술을 활용한 ‘Intelligent Logistics’를 추진한다”(GROUND의 미야타 사장).

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