전기전자/정보통신

Nikkei Computer_2024.5.2 (p10~22)

움직이기 시작한 물류 DX
수송망에서 대기 시간까지, ‘2024년 문제’ 극복

올 4월부터 지금까지 면제 대상이었던 물류업계에서 트럭 운전자 등의 시간외 근로에 연간 960시간의 상한 규제가 적용된다. 트럭의 수송 능력이 저하되는 이른바 '물류 2024년 문제'가 현실적 과제로 떠오르고 있다. 물류 업체들은 IT를 이용해 대책을 세우고 있는 상황이다. 물류 DX(디지털 트랜스포메이션)의 최전선을 취재했다.

PART 1. 야마토운수, 50년만의 개혁
시정 권고에도 대응

시간외 노동에 대한 규제 강화에 대비해 대기업인 야마토운수가 움직이기 시작했다. 국토교통성으로부터 시정 권고를 받은 야마토운수에게 개혁은 더 이상 미룰 수 없는 과제이다. 택배 개시로부터 약 50년, 야마토운수는 처음으로 대규모 간선 수송 개혁에 착수했다.

물류 업계가 ‘2024년 문제’로 흔들리고 있다. 올 4월부터 트럭 운전자의 시간외 노동에 연간 960시간의 상한 규제가 적용되기 때문이다. 2019년 4월에 시행된 근로방식 개혁 관련법에 규정되어 있었지만, 지금까지 5년간 유예 기간이 있었다.

또한 운전자의 연간 업무 시간 상한에도 메스가 들어가 기존의 3,516시간에서 3,300시간으로 수정되었다. 업계는 올 4월부터의 적용에 대처해야 한다.

이러한 규제의 영향은 크다. 후생노동성이 2022년 1월에 공개한 보고서에 따르면, 코로나19 사태 이전인 2019년도 연간 구속 시간(출근해서 퇴근할 때까지 휴게시간을 포함한 근무 시간)이 3,300시간 이상인 운전자는 26.6%에 달했다.

무려 4분의 1 이상의 운전자가 새로운 제도에서는 규정을 위반하게 된다는 계산이다. 새로운 규제에 대응할 경우, 국내 영업용 트럭의 화물 수송력은 2019년도에 비해 약 14% 부족할 것으로 NX종합연구소는 예상하고 있다. 물류 회사를 이용하는 기업에게도 타격이 큰 문제이다.

정부는 물류 회사와 화주에 대한 감시도 강화하고 있다. 오랜 기간 간과되어 온 트럭 운전자의 장시간 노동과 저임금 시정을 목표로 국토교통성은 2023년 7월, 트럭 운전자에 대한 규정 위반을 조사하는 '트럭 G맨'을 설치. 그리고 올 1월 26일, 2개 사에 대해 위반 행위가 있다고 ‘권고’했다.

그 중 한 곳이 물류 대기업인 야마토운수이다. ‘장시간의 화물 대기’, ‘계약에 없는 부대 업무’, ‘운임·요금의 미지급’, ‘과적 운행 지시’, ‘그 외 무리한 운송 의뢰’가 지적되었다. 권고를 받은 야마토운수는 “이번 국토 교통성으로부터의 시정 권고를 진지하게 받아 들여 개선을 위한 대처를 확실히 실시해 관계자 여러분으로부터의 신뢰 회복에 노력하겠습니다”라고 코멘트했다.

-- EC 수요 증가에 대응해 간선망 개혁 --
이번에 시정 권고를 받은 야마토운수이지만, 사실 몇 년 전부터 2024년 문제에 대한 대응을 목표로 오퍼레이션 개혁에 착수하고 있었다. 물류 네트워크를 쇄신하면서 운전자의 노동 환경의 개선도 노리고 있는 야마토운수는 “현재 추진하고 있는 오퍼레이션 개혁은 시정 권고를 받은 것을 개선하는 데도 유효하다”’(야마토운수 홍보부)라며 개혁에 속도를 내고 있다.

그 중 가장 규모가 큰 시책이 물류 네트워크의 구조 개혁이다. 수송 루트를 재검토함으로써 장거리 ‘간선 수송’용 트럭의 적재량을 높이는 등 효율화를 도모. 적재된 화물 1개당 코스트를 저감해 안정적으로 이익을 높일 수 있는 구조로 전환해 갈 방침이다.

“택배를 시작한 지 50여 년. 간토(関東)지역부터 점차적으로 배송 범위를 넓혀 온 결과, 현재의 물류 네트워크가 구축되었다. EC(전자상거래)용 수송이 증가하는 등, 수요의 변화에 대응한 효율적인 네트워크로 다시 만들어나가겠다”. 야마토운수에서 운송의 오퍼레이션을 총괄하는 가쓰마(鹿妻) 전무는 이렇게 말한다.

지금까지의 물류 네트워크에서는 화주로부터 모은 화물들이 우선 인근의 영업소에 도착. 영업소에서는 작업자가 간토(關東)나 간사이(關西), 도카이(東海) 등 대략적인 지역별로 화물을 구분한다. 지역별로 구분된 화물은 영업소 근처에 있는 ‘베이스’라고 불리는 물류 시설로 운반된다. 베이스는 전국에 79개소가 있다.

영업소 근처의 베이스에서는 배송지에 가장 가까운 베이스 별로 다시 화물을 분류한다.베이스 간의 수송은 장거리 트럭으로 간선 수송한다. 그 후, 도착 베이스에서 배송지 부근의 영업소에 수송되어 고객에게 배달된다.

새롭게 실현하는 오퍼레이션은 이하와 같다. 전국에 약 20개소의 ‘허브’를 설치한다. 허브는 대형 베이스라고 생각해도 좋다.

먼저, 영업소를 기준으로 화물을 약 20개소의 허브 별로 구분한다. 영업소에 가까운 베이스로 화물이 수송되었을 때, 이미 허브 별으로 구분되어 있기 때문에 그대로 허브로 가는 장거리 트럭에 실을 수 있다. 베이스 별로 구분하는 작업을 생략할 수 있어 트럭 운전자의 베이스에서의 대기 시간을 줄일 수 있는 효과가 있다.

또한, 하나의 출발 베이스에서 보면, 간선 수송은 전국 허브로 가는 약 20개 노선이 된다. 지금까지는 전국 79개소의 베이스로 발송하고 있었기 때문에, 간선 수송의 노선 수를 줄일 수 있다. 장거리 트럭 1대당 적재량을 높여 기존보다 적은 인원으로 더 많은 화물을 수송할 수 있도록 할 계획이다.

-- 작업 지시를 디지털화 --
네트워크 쇄신을 포함한 일련의 오퍼레이션 개혁을 가능하게 하는 것이 디지털 기술의 활용이다. “현장의 업무 프로세스를 역동적으로 바꾸려면 테크놀로지의 힘을 빌려야 한다. 지금까지 고객을 대상으로 한 정보 공개 등에서는 적극적으로 디지털화를 추진해왔지만, 현장 오퍼레이션을 효율화하기 위한 디지털화는 지금부터이다”라고 가쓰마 전무는 말한다.

기존에는 영업소나 베이스의 작업자 등에게 무선이나 전화로 지시했지만, 단말기를 통해서 지시할 수 있도록 한다. 예를 들면, 화물을 구분하는 지시이다. 행선지 별로 '롤박스'로 불리는 카트에 화물을 정리할 때 지금까지는 작업자가 전표에 기재된 배송지를 보고 롤박스를 선택했다. 앞으로는 화물의 전표를 단말기로 스캔하면 어느 롤박스에 화물을 넣어야 하는지에 대한 지시가 전달된다.

화물을 구분하는 업무를 효율화할 수 있을 뿐 아니라, 어떤 롤박스가 어느 트럭에 실렸는지에 대한 정보까지 추적할 수 있게 된다. 현재는 어느 베이스를 통과했는지 등 대략적인 단위로만 화물의 정보를 관리할 수 있게 되어 있다.

베이스에서 작업자는 트럭에서 내린 롤박스를 단말기로 스캔해 수송처에 대한 지시를 받을 수 있다. 간선 수송 트럭이 출발하는 ‘출하 플랫폼 번호’도 단말기로 알 수 있어 작업자는 지시된 출하 플랫폼 번호에 롤박스를 옮기면 된다. 기존에는 작업자가 전표를 보고 판단했기 때문에 베이스 내에서의 업무를 효율화할 수 있다.

트럭마다 얼마나 많은 짐이 실려 있는지도 알 수 있다. 트럭 단위로 적재량을 파악할 수 있어 적재 효율을 높이는 것이 가능하다. 롤박스의 위치 파악도 가능해 지진 등의 재해가 발생했을 경우, 일시적으로 재해지로의 배송을 중단하는 등, 유연한 컨트롤이 가능해진다.

운전자에 대한 지시도 디지털화한다. 베이스에는 화물을 싣고 내리는 장소 '버스(Berth)'가 여러 개 있어 운전자는 어떤 버스에 입고하면 좋을지에 대한 지시를 받을 필요가 있다. 기존에는 전화 등으로 버스의 번호를 확인했지만, 단말기를 통해 번호를 안내 받을 수 있게 된다.

이번 오퍼레이션 개혁은 규모가 크기 때문에 실현 가능한 것부터 순차적으로 변경을 시작했다. 올 2월부터 가동을 개시한 시즈오카(静岡) 현 후지(富士) 시의 최신 베이스에서는 구분 업무를 최소화한 오퍼레이션을 개시했다. 5월부터는 모든 베이스에서 단말기를 이용한 스캔을 개시해 시스템상에서 롤박스의 위치를 관리할 수 있도록 할 방침이다.

오퍼레이션 개혁 외에도 트럭이나 운전자 상태를 파악하는 ‘동태 관리’도 추진한다. 차고지에서의 출차에서 입차까지의 상황 데이터를 바탕으로 장시간 근로 여부를 확인한다. 오퍼레이션 현장이 아닌 다른 부문이 실태를 체크하고, 위반이 일어날 것 같은 경우에는 보다 효율적인 프로세스가 되도록 개선을 촉구해나간다.

-- IT에 의한 3가지 대책 --
야마토운수의 사례를 분석한 결과, 물류 2024년 문제 해결을 위한 IT 측면에서의 대책은 크게 3가지로 분류할 수 있다. '운전자 대기시간 단축', '트럭의 적재 효율 향상', '수송 시간 단축' 등 3가지이다.

지금까지 창고 등에서의 대기 시간이 운전자의 구속 시간을 늘리는 요인이 되고 있었다.트럭이 도착하고 나서 화물을 싣고 내리기까지 장시간 대기하는 경우가 많다. 운전자가 화물을 싣고 내리는 ‘하역 작업’을 담당하는 경우도 있어, 구속 시간에 영향을 주었다.

이 때문에, 하역 작업 단축이나, 창고의 작업 효율화 등을 IT를 이용해 지원한다면 대기 시간 단축으로 이어진다.

적재 효율 향상에서는 복수의 기업들이 트럭을 공유하는 공동 배송이나, 카메라 화상을 통해 적재율을 산출하는 기술 등이 있다.

수송 시간 단축에서는 배차 및 배송 계획의 최적화와 근태 관리의 가시화가 있다. 최근, IT 대기업들이 AI(인공지능) 등을 이용해 배송 계획을 최적화하는 시스템을 잇따라 제공하기 시작했다.

정밀한 배송 계획을 수립하기 위해서는 운전자의 근로 시간 실적 데이터가 필요하기 때문에 근태 관리를 가시화하는 시스템이 도움이 된다.

다음 회에서는 이 3개의 대책을 실천하는 기업과 IT 솔루션의 최전선을 소개한다.

PART 2. 대기시간을 단축
화주도 효율화를 지원

운전자의 대기 시간을 어떻게 단축할 것인가? 운전자가 수송 화물을 기다리거나 화물 적재 작업에 투입됨으로 인해 발생되는 시간 낭비를 없애려는 움직임이 잇따르고 있다. 닛신식품은 화주로서 창고 업무 개선을 추진하고 있다.

PART 3. 공동화로 적재율 향상
AI로 배송 계획 작성

트럭의 적재 효율은 평균 약 40%로 낮다. 적재 효율을 높이기 위해 공동 배송을 이용하는 움직임이 확산되고 있다. AI를 활용해 최적의 배송 루트를 찾아내는 움직임도 나오고 있다.

 -- 끝 --

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움직이기 시작하는 물류DX -- 수송망에서 대기시간까지, 2024년 문제 극복
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Part2. 대기시간 단축 추진, 화주도 효율화 지원
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