일본, '2024년 문제' 물류DX로 극복

일본 물류 업계가 소위 '2024년 문제'로 흔들리고 있다. 2024년 4월부터 화물차 운전기사의 초과근무 상한 규제(연간 960시간)가 시행됨에 따라 운송능력이 부족해져 화물 대란이 발생할 수 있다는 우려가 확대되고 있다. 노무라종합연구소에 따르면, 이에 대한 어떤 대책도 취해지지 않을 경우, 2030년 일본 전역에서 약 35%의 화물을 배송할 수 없게 된다고 추산했다. 일본은 물류 운송 효율화로 이 문제에 대응하고자 디지털 기술을 이용한 물류DX 움직임을 활발히 하고 있다.

아래에서는 일본 물류 업계에서 추진하는 물류의 디지털화 방향을 소개한다.

작업 지시를 디지털화

일본 최대의 물류회사인 야마토운수는 수년 전부터 운영개혁에 착수해, 물류 네트워크 쇄신과 운전자의 노동 환경 개선을 목표로 하고 있다. 가장 큰 대응책은 물류 네트워크의 구조 개혁이다. 운송 경로를 재검토해 장거리를 운송하는 '간선 운송'용 트럭의 적재량을 늘리는 등 효율화를 꾀한다. 화물 1개당 비용을 절감해 안정적으로 이익이 성장할 수 있는 구조로 전환하는 것이다.

물류 네트워크 혁신을 포함한 일련의 운영 개혁에는 디지털 기술을 활용하고 있다. 기존에는 영업소나 작업자 등에게 무선과 전화로 지시를 내렸지만, 향후 무선 단말기를 활용한 지시로 바뀐다. 예를 들어 행선지별로 '롤박스'라 불리는 대차에 짐을 정리할 때, 지금까지는 직원이 전표에 기재된 배송지를 보고 직접 롤박스를 선택해야 했다. 이제부터는 단말기로 짐의 전표를 스캔하면 어떤 롤박스에 짐을 넣어야 하는지 안내가 나온다.

분류 업무를 효율화할 뿐만 아니라, 롤박스 실린 트럭 정보까지 추적할 수 있게 된다. 기존에는 대략적인 단위로만 화물 정보를 관리할 수 있었다. 기지 작업자는 트럭에서 내린 롤박스를 단말기로 스캔하면 단말기로 배송지에 대한 지시를 받을 수 있다. 간선 운송 트럭이 출발하는 출하넘버도 단말기에서 알 수 있기 때문에 작업자는 지시받은 출하넘버에 롤박스를 전달하면 된다. 기존에는 작업자가 전표를 보고 판단해야 했기 때문에 업무가 훨씬 수월해진다.

트럭 단위로 적재량을 파악할 수 있어 적재 효율을 높일 수도 있다. 또한 롤박스의 위치를 파악할 수 있기 때문에 지진 등 재해가 발생하면 일시적으로 피해 지역으로의 배송을 중단하는 등 유연한 통제가 가능하다.

이러한 오퍼레이션 개혁은 대규모로 이뤄지기 때문에, 실시가능한 곳부터 순차적으로 변경하고 있다. 2024년 2월부터 가동 중인 시즈오카현 후지시의 최신 거점에서는 분류 업무를 최소화하는 오퍼레이션을 시작했으며, 5월부터 모든 거점에서 단말기를 활용해 시스템상에서 롤박스의 위치를 관리할 수 있도록 할 예정이다.

이 밖에도 출고부터 반납까지의 상황 데이터를 바탕으로 장시간 노동을 하고 있지 않은지 트럭과 운전자의 상태를 파악하는 ‘동태관리’도 추진한다. 실태를 점검하고, 법률 위반 가능성이 있는 경우, 보다 효율적인 프로세스가 되도록 개선을 촉구한다.

화주(貨主) 기업도 효율화를 지원

물류 운송 시간이 늘어나는 한 가지 요인이 바로 대기시간 문제이다. NTT 데이터의 조사에 따르면, 운전자가 짐을 싣고 내리는 하역 작업을 하는 경우도 있어, 운전자의 전체 가동 시간 중 하역이나 검품, 분류 등의 부대 작업, 짐을 기다리는 등 운전 이외의 작업이 20% 가까이 차지한다고 한다.

닛신식품 홀딩스는 화주 입장에서 운전기사의 화물 취급과 대기 시간 단축을 위해 IT를 활용하고 있다. 2019년부터 운전자 인력 부족과 고령화 등의 물류 과제를 경영 과제로 삼고, 같은 해 7월 '물류 구조 개혁 프로젝트'를 발족해 화물 대기시간 단축을 추진하고 있다.

닛신식품은 생산 공장에서 제품을 배송하는 차량 대부분과 협력업체의 공장, 창고에 재료를 가지러 가는 차량 일부를 물류자회사인 닛신엔터프라이즈를 통해 물류업체에 맡기고 있다. 이때 창고나 공장에서 트럭의 적재 대기시간을 파악하기 위한 기록 앱을 개발해 활용하고 있다. 담당자는 트럭이 등록된 시간, 짐을 싣기 시작한 시간, 업무가 종료된 시간을 단말기의 앱에 입력하고, 이를 통해 현재 몇 대의 트럭이 대기 중인지 파악할 수 있도록 했다. 트럭을 부지 내 위치로 유도해야 할 필요가 있으면 전화로 연락한다.

대기시간과 적재시간 데이터를 축적해 월평균 대기시간과 구속시간을 분석하면 물류 업체별 혼잡 시간대도 파악할 수 있다. 이를 통해 오전이 혼잡하다면 오후 편으로 전환하는 등 운전자의 대기시간을 줄이려 노력하고 있다. 닛신식품에 따르면 분 단위의 개선 효과가 나타나고 있다고 한다.

AI와 로봇으로 작업 효율화

운전자의 화물 대기시간을 줄이기 위해서는 창고 내 작업의 효율화도 필요하다. 보관 장소에서 배송 장소로 화물을 운반하는 '피킹 작업'과 트럭에 싣는 '적재 작업' 등에 AI와 로봇을 활용해 효율성을 높이려는 움직임도 있다. 파나소닉 커넥트는 창고 내에서 발생하는 작업을 AI로 할당하는 소프트웨어 '작업 최적화 엔진(가칭)'을 개발했다. 이 소프트웨어를 사용하면 창고 관련 업무 절차를 효율화해 트럭의 적재 대기시간을 최대 50%까지 줄일 수 있을 것으로 추정하고 있으며, 2025년 상용화를 목표로 하고 있다.

작업 최적화 엔진은 자회사인 미국 Blue Yonder의 창고 관리 시스템 입출고 정보를 바탕으로 몇 명의 작업자와 몇 대의 로봇 핸드가 피킹을 해야 트럭 출발 시간을 맞출 수 있는지를 계산해 사람과 로봇에게 작업을 적절히 배분한다. 현재는 오사카에 있는 파나소닉 커넥트의 사이토 부품 센터에 엔진 도입을 검토하고 있다.

사가와큐빈과 SG홀딩스, 스미토모상사는 AI 탑재 적재 로봇을 실증하는 공동 프로젝트를 시작했다. AI 로보틱스 소프트웨어 개발사인 미국의 Dexterity와 협력해 일본 물류 업계 최초로 최적의 적재 작업을 위한 로봇을 개발한다. 실증 실험은 2023년 12월부터 1년간 진행되며, 비용은 약 6억 엔이 소요된다.

실험에서는 Dexterity가 개발한 적재 로봇에 운송 품질과 처리 속도 등 사가와큐빈이 요구하는 요건에 맞는 AI를 탑재하며, 화물 상황을 고려한 적재 로봇으로 개발 및 테스트를 진행한다. 새로 개발한 적재 로봇은 대규모 물류센터 등에 설치해 실제 운영에서 검증할 예정이다.

AI로 배송계획을 작성

적재율을 높이는 방안 중 하나로 공동 배송이 있다. 여러 기업이 같은 트럭을 이용함으로써 적재율을 높이고 물류비 절감도 기대할 수 있는 것이다. NEC는 2023년 9월부터 2024년 3월까지 가오, 닛츠NEC로지스틱스, 미쓰이창고 서플라이체인솔루션, 요코가와전기 등과 함께 공동 배송 플랫폼을 개발해 운영 실증 실험을 시작했다. 2024년도 내 서비스 정식 개시, 2027년경까지 150개사 이상의 참여를 목표로 하고 있다.

이 시스템은 공동 배송 그룹을 만드는 '그룹화', 공동 배송 계획을 만드는 '플래닝', 배송 업무를 지원하는 '오퍼레이션'의 3가지 기능으로 구성된다.

<NEC ‘공동배송 플랫폼’의 기능>

[자료원: 닛케이컴퓨터]

먼저 등록기업이 그룹화 기능을 이용해 공동 배송이 가능한 기업 그룹을 만든 후, 플래닝에서 화물을 혼재한 운행계획 등을 수립한다. 이때 플랫폼에 탑재된 AI가 기업 간 조건을 조정해 계획에 반영한다. 마지막 오퍼레이션에서는 공동 배송 물량 등의 정보를 공유할 수 있다. 이렇게 각 사의 트럭 적재 효율을 높이는 것이다.

2024년 3월 기준, 자동차 부품, 식품, 의료기기 제조업체 등 총 10개사 이상이 참여했다고 한다. 전국 물류 루트는 300개 이상이며, 공동 배송 그룹도 10개 이상 구성됐다.

히타치제작소는 배송 계획을 최적화하는 물류 플랫폼 'Hitachi Digital Solution for Logistics(HDSL)'을 제공한다. HDSL의 특징은 현장과 경영의 두 가지 관점에서 배송 계획을 효율화할 수 있다는 점이다. 현장 관점에서는 차량 위치를 실시간으로 파악하는 동태 관리를 실현한다. 동태 관리로 얻은 실적 정보를 바탕으로 경영 관점에서 분석하거나 AI를 활용해 최적화된 경로 계획을 수립할 수 있다. 계획과 실제 운행 데이터를 비교할 수 있어 계획 대비 진행 정도 등을 파악할 수 있다.

시사점

후생노동성이 2022년 1월 발표한 보고서에 따르면, 코로나19 사태 이전인 2019년도 연간 노동시간이 3300시간 이상인 화물차 운전자는 26.6%에 달했다. 사실상 4분의 1 이상의 운전자가 새로운 제도에서 위반 대상이 된다는 계산이다. 새로운 규제에 대응할 경우 일본 국내 영업용 트럭의 화물 운송력은 2019년도 대비 약 14% 부족할 것으로 NX종합연구소는 예상하고 있다.

가장 큰 문제는 일본에서 코로나19로 인한 외출 자제 등을 계기로 EC(전자상거래) 시장이 급속히 확대돼 개인용 소량 택배 등이 급증하고 있는 점이다. 경제산업성의 조사에 따르면, 2022년 일본의 BtoC-EC시장은 22.7조 엔 규모(전년 대비 9.91% 확대)로 성장했으며, BtoB-EC시장 역시 420조 엔으로 전년 대비 12.8% 확대됐다. 또한 EC화 비율은 BtoC-EC에서 9.13%, BtoB-EC에서 37.5%로 증가 추세에 있어 상거래의 전자화는 계속해서 진행 중에 있다. 물류DX가 선택이 아닌 필수인 이유다.

물류 2024 문제를 위한 IT 측면의 대책은 크게 3가지로 분류할 수 있다. ‘운전자의 대기 시간 단축’, ‘트럭 적재 효율 향상’, ‘운송 시간 단축’이다. 상기에 언급한 사례들 역시 이 3가지 측면을 중심으로 DX화를 추진하고 있다.

IT를 활용한 하역 작업 단축 및 효율화 지원, 카메라 영상을 활용한 적재율 계산 기술, AI 등을 활용한 배송 계획 최적화 시스템, 나아가서는 정교한 배송계획 산출을 위한 운전자 근태관리 시스템 등이 이제 막 시작 지점에 있는 일본 물류DX를 지원하고 있다. R전문조사기관의 T 연구원은 "물류 DX는 이제 선택이 아닌 필수다. 각 물류회사는 규모에 상관없이 디지털 효율화에 나서고 있어 시장은 더욱 확대될 것"이라고 강조한다. 다만 사회적으로 큰 주목을 받고 있는 만큼 시장 경쟁은 치열해지고 있어, 관련 제품 기업은 확실한 차별화와 철저한 현지화를 통한 경쟁력을 어필하는 것이 중요하다.



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