CJ대한통운이 인공지능(AI)과 빅데이터, 자동화, 로봇 등 최첨단 기술을 발판 삼아 물류 초격차를 달성하겠다고 예고했다.
효율을 극대화하고 친환경 등 신사업에까지 적극 뻗어나가겠다는 포부다.

김민수 CJ대한통운 AI·빅데이터담당 경영리더(상무)는 오는 22일 본지 주최 미래기업포럼에 참석해 물류기업에서의 기술혁신 사례를 설명한다.

CJ대한통운은 AI와 빅데이터, 자동화 설비를 앞세워 ‘디지털 물류 전환’에 집중했다.
2021년 머신러닝 모델로 36개월여간 데이터 약 50억건을 분석해 개발한 AI기반 물량 예측엔진 ‘이커머스 주문량 예측 시스템’이 대표적인 사례다.
매일 변동되는 택배 수량 추정치를 기반으로 최적의 트럭·하역 인력 배치 모델을 구현하는 엔진으로 물류센터 운영비용을 최적화할 수 있었다는 설명이다.

‘디팔레타이저’ 시스템도 주효했다.
팔레트에 적재된 박스를 로봇으로 컨베이어벨트에 옮기는 시스템이다.
AI 딥러닝 기술이 적용된 로봇이 박스의 부피를 인식하고 한 번에 들어올릴 수 있는 물량을 판단하고 최적의 작업순서를 찾아 수행한다.

CJ대한통운은 AI기술을 물류센터 업무에만 적용하지 않았다.
폐기물 최소화부터 차세대 화물 플랫폼까지 아우르며 신성장동력 사업 발굴에 적극 활용했다.
AI를 적용한 ‘스마트 패키징’은 친환경 분야 AI 활용 사례로 꼽힌다.
‘최소 포장 알고리즘’으로 합포장 과정에서의 적정 포장 수준을 제시했다.
플라스틱 소재 테이프를 제거하고 포장 시간을 대폭 줄인 테이프형 송장도 개발했다.

택배 물류센터 등 거점 간 이동에 자율주행 트럭도 활용하고 있다.
자율주행 스타트업 마스오토와 손잡고 지난 3월부터 시범사업을 시작했다.
11t 대형트럭이 CJ대한통운 인천장치장센터에서 옥천허브터미널까지 218㎞의 간선노선을 주 6회 운행하는 식이다.
지난해 출시한 디지털 운송 플랫폼 ‘더 운반’으로는 화주와 차주를 직접 연결해 불투명한 수수료 관행을 개선했다.
여기에 물류 빅데이터, 날씨나 유가 및 계절 요인 등의 외부정보를 학습한 AI를 통해 최적 운임도 찾아냈다.

CJ대한통운 ‘기술 경영’의 핵심은 TES물류기술연구소다.
2020년 출범 이후 각종 자동화 설비와 기술 기반 운영 시스템을 설계했다.
이같은 경험을 바탕으로 고객사 물류 관련 컨설팅 사업도 펼쳤다.
이를 위해 꾸준히 인재도 영입했다.
지난해에만 김 리더와 김정희 데이터·솔루션그룹장, 로봇과 AI 전문가인 구성용 TES물류기술연구소 선행기술담당을 영입했다.