김명환 메쉬코리아 "데이터·AI로 물류 혁신 이끈다"

데이터화·인식·적용 단계 통해 물류 시스템 효율성 제고

“과거 변동성이 낮았던 물류 체계는 소비 패턴 변화에 따라 속도, 다양성, 스케일이란 세 가지 도전에 직면했다. 운송 수단과 배송 주기 등 소스를 데이터화하고, 축적 데이터를 토대로 상황을 인식한 후 적용(액션)하는 방식으로 문제를 해결한다.”

김명환 메쉬코리아 최고기술책임자(CTO)는 9일 서울 코엑스에서 열린 ‘인공지능(AI) 서밋 서울 2021’ 행사에서 이렇게 말하며, 데이터와 AI를 통해 물류 플랫폼의 디지털 트랜스포메이션(전환) 혁신을 이끌겠다고 밝혔다.

김 CTO는 ‘유통물류의 디지털 전환과 AI 활용’을 주제로 한 발표에서 “물류의 디지털 전환 혁신은 데이터 관리와 처리 과정에서 시작한다”며 “정제된 데이터로 상황을 인식하며 현장 애로사항을 개선하는 형태”라고 말했다.

김명환 메쉬코리아 최고기술책임자. (사진=지디넷코리아)

배달대행 산업을 예로 들면, 조리가 지연될 경우 배달원(라이더)의 업무 효율화가 저하될 수 있다. 음식이 제때 나오지 않아 대기 시간이 길어진다면 라이더의 배달건수는 줄어들게 된다.

이런 상황이 빈번해지면, 라이더는 자연스레 해당 음식점에 늦게 도착할 수밖에 없다. 이 사례들을 데이터로 관리한 후 반복된 상황을 인식한다면, 라이더와 자영업자 간 의견 차이를 최소화해 배달 능률이 오를 것이라고 김 CTO는 설명했다.

상황 인식이 끝나면, 실제 적용 단계다. 여기엔 AI 기술을 더한다. 가령 배송 차량을 배차할 때, 저장된 데이터에 AI를 곁들이면 불필요한 배차 요건이 제거돼 곧 비용 효율화로 이어질 것이란 분석이다.

메쉬코리아는 이처럼 데이터 분석과 AI를 활용한 디지털 전환을, ‘부릉 TMS’로 실현하고 있다. 메쉬코리아의 주문, 배송, 유동 인구 등 데이터를 바탕으로 배달업체와 라이더를 연결하는 자체 시스템이다.

김 CTO는 “데이터 관리도 중요하다”며 “굿데이터(good date)를 확보하기 위해 데이터를 하나하나 감지하는 게 아니라, AI로 잘못된 정보를 바로잡는 방법으로 시간을 단축할 수 있다”고도 했다.

아울러 AI 발전을 위해선 데이터 품질 관리와 기민한(agile) 반복(iteration) 과정을 거쳐, 예측하기 어려운 부작용들을 줄여나가야 한다고 강조했다. 김 CTO는 "AI는 생산성 향상과 데이터 품질 제고 등 디지털 전환 곳곳에서 활용될 것"이라고 덧붙였다.