메쉬코리아가 만들고자 하는 스마트 물류 솔루션, 부릉 TMS

메쉬코리아는 스스로를 종합 물류 플랫폼을 통해 성장 중인 커머스 테크 기업이라고 소개한다. 일반인에게는 그저 배달대행 서비스 ‘부릉’으로 익숙한 기업이다. 하지만 들여다보면 이조차 기술이 중심이다. 2019년 솔루션, 전담배송, 당일배송, 실시간 배송 4가지 서비스를 제공한 메쉬코리아는 현재에 이르러 풀필먼트, MFC(마이크로풀필먼트), 거점배송, 새벽배송 등 다양한 서비스를 제공 중이다.

메쉬코리아는 16일 ‘부릉 TMS로 이루는 물류의 미래’라는 주제로 웨비나를 개최했다. 이 날 발표를 맡은 메쉬코리아 김명환 최고기술책임자(CTO)와 송현석 프로덕트 오너(PO)는 물류의 디지털 트랜스포메이션의 필요성과 그 가운데 부릉 TMS(운송관리시스템)이 할 수 있는 역할을 소개했다.

우선 부릉 TMS란 메쉬코리아가 직접 개발한 AI기반 운송관리 시스템으로 물류 관리, 배차, 지표 관리를 관리자용 웹 어플리케이션을 통해 통합 관리하고 기사용 모바일 어플리케이션을 통한 실시간 물류 트래킹까지 가능하게 하는 원스톱 솔루션이다.

이날 발표를 맡은 메쉬코리아 김명환 CTO는 소비자와 요건의 다변화로 물류 현황이 다소 복잡해졌다고 설명했다. 현재 새벽배송, 퀵배송 등 소비자 니즈의 다변화, 차량 진입 제한 지역, 새벽배송 불가 지역 등 배송 요건이 다변화되었다는 것이다. 뿐만 아니라 셀러도 다양해졌다. 과거 대형 셀러는 오프라인 매장을 중심으로 운영했다면 이제 실시간 배송, 새벽배송을 이용한다. 그렇기에 셀러와 소비자를 잇는 물류도 복잡해질 수 밖에 없다는 설명이다.

메쉬코리아는 과거 빅데이터를 정의할 때 나온 요인인 3V(속도, 다양성, 규모)에서의 문제와 그 해결점을 현재의 물류 시장에서 흡수해 문제를 빠르게 해결하고자 한다는 포부를 밝혔다.

김명환 CTO는 디지털 트랜스포메이션을 이루기 위해 자원의 디지털화, 상황인식, 대응 3요소가 중요하다고 설명했다. 또한 물류 전 과정을 디지털화할 때 중요한 점은 디지털화 뿐 아니라 데이터를 앱을 통해 디지털화한 데이터를 처리하는 시스템을 갖추는 것이 중요하다고 밝혔다.

이 날 김명환 CTO는 디지털화의 핵심이 데이터 연동과 객체 매칭이라고 설명했다. DB를 각각 다른 사람이 만드는 등 DB와 DB 사이 여러 가지 이유로 객체 사이 매칭이 잘 안되는 경우가 발생한다. 이 경우 데이터의 가치가 떨어진다. 메쉬코리아는 DB 뿐 아니라 스프레드시트도 활용할 수 있게 해 데이터 매칭이 잘 될 수 있도록 집중했다고 설명했다.

또한 메쉬코리아는 데이터 기반으로 한 상황인식을 통해 객관적으로 상황을 인식할 수 있게 한다고 설명했다. 이 때 핵심은 데이터 품질관리가 중요하다고 밝혔다.

김명환 CTO는 대응에 있어 데이터 사이언스와 AI가 핵심적인 역할을 한다고 설명했다. 서면 조사에만 의거해 배차를 한 경우 비용이 10% 정도 증가하는 데 반면, 데이터분석, AI/ML를 통해  불필요한 비현실적 배차 요건을 제거한 결과, 6% 정도 비용이 감소하는 것을 확인했다고 밝혔다.

김명환 CTO는 부릉 TMS가 SaaS 플랫폼을 기반으로 서비스를 제공한다고 설명했다. 김명환 CTO는 부릉 TMS가 부릉 TMS 매니저를 통한 운송정보의 디지털화, 부릉 TMS 데이터 플랫폼에서 상황인식을 위한 데이터 관리, 그리고 부릉 TMS 엔진에서 정제된 데이터에 따른 필요한 대응을 담당해 운송 전반의 디지털 트랜스포메이션을 이룰 수 있다고 설명하기도 했다.

우선 운송을 위한 부릉 TMS 데이터 플랫폼은 마스터 데이터, 기사를 통해 들어오는 데이터, 고객사를 통해 들어오는 주문데이터 등을 연동하고 공공데이터, 지도데이터, 부릉 내부의 데이터를 종합적으로 활용하기 위한 플랫폼이다. 데이터를 관리하기 위한 거버넌스 플랫폼으로서도 역할한다고 덧붙였다. 잘못된 설정이나 요건을 실제 상황과 비교하고 마스터 데이터와 다른 데이터의 정합성을 비교하는 등 데이터 관리로의 역할까지 맡는다고 설명했다.

또한 부릉 TMS 엔진은 노선을 계획하고 운송업무를 차량에 할당할 수 있게 한다. 이 때 주어진 날짜에 배차하는 것 뿐 아니라 분석을 통해 차량을 추가하고 빼는 등 계획까지 가능하게 한다고 설명했다.

함께 발표를 맡은 송현석 PO는 부릉 TMS의 장점을 ▲Plug-In 배차엔진 ▲노선+변동배차 ▲데이터 정제를 통한 의사결정 환경 제공 ▲ 손쉬운 보고체계 ▲비용절감 5가지로 꼽았다. 우선 기존 TMS 배차요건에서 고객사가 원하는 특수요건을 반영하는 플러그인(Plug-In) 배차엔진이다. 특수 요건을 반영하는 데에는 한 달 정도 걸린다. 또한 노선에 그 날 그날 변동되는 배차를 자동적으로 반영한다는 점도 장점으로 꼽았다. 기사들이 손 쉽게 보고를 할 수 있는 시스템을 강조하기도 했다. 기존에는 주문별로 보고하는 방식이었다면 편리성을 높이기 위해 여러 주문을 한 번에 묶어 한 번에 배송을 완료 처리할 수 있는 기능을 제공한다는 설명이다. SaaS 형태로 제공돼 라이선스 비용, SI 비용 등이 들어가는 구축형 TMS와 비교했을 때 비용 절감이 가능하다는 점도 장점이라고 밝혔다. 부릉 TMS의 비용은 사용량 기반으로 적용된다.

이 날 김명환 CTO는 부릉 TMS의 미래 계획까지 설명했다. 디지털 트랜스포메이션을 넘어서 AI 트랜스포메이션을 실현하겠다는 계획이다.

우선 데이터의 정제/관리 측면에 있어 빅데이터를 넘어서 굿데이터의 시대가 도래한 지금, 운송 마스터 데이터를 정제하고 품질관리에도 AI를 적용하고 있다고 설명했다. 예를 들어 부릉 TMS는 GPS 정보를 바탕으로 오타로 인해 잘못 입력된 주소값을 보정하고 있다.

또한 고객이 물류에 대해 잘 모르더라도 시뮬레이션이 가능하도록 개발하고 있다고 설명했다. 예를 들어 동선이 겹치지 않았으면 좋겠다, 와 같이 고객이 바라는 정성적인 요건을 플러그인 방식으로 원하는 요건을 쉽게 조절해 대응할 수 있게 한다는 것이다. 또한 앞으로 구별하고자 하는 것 중 하나는 고객의 피드백에 의한 튜닝을 제안한다는 것이다. 만약 고객에게 어떤 결과가 더 마음에 드냐고 제안한 후, 고객이 고른 결과에 따라 AI가 설정값 변경을 제안할 수 있도록 준비 중이라고 설명했다.

이에 더해 대응에 최적화된 지표를 설정할 수 있도록 준비 중이라고 밝혔다.  배차 계획이 효율적인지, 휴무 관리는 효율적인지 알 수 있도록 지표를 고도화하고 있다고 설명했다. 예를 들면 예상되는 생산성과 용차 투입량은 얼마고 실제 결과가 어떠하며 어떤 부분에서 차이가 발생하는지 원인을 찾아주는 시스템을 개발 중이다.

배차 전략을 위한 AI로의 발전도 계획 중이다. 이용하고자 하는 센터 위치의 최적화, 지역에 따른 센터 분배의 최적화, 차량 구성의 최적화까지 돕는 AI가 되겠다는 설명이다.

한편, 이 날 발표를 맡은 송현석 PO는 앞으로의 부릉 TMS 로드맵을 밝히기도 했다. 시스템 구현 측면에서는 현재 싱글픽 멀티드랍 형태로 운영되는 노선 시스템을 멀티픽 멀티드랍이 가능하도록 개발/IOS 앱 개발/시스템 정산 및 권한 도입/ 배차 시뮬레이션 엔진 개발을 진행 중이라고 설명했다. 또한 고객 확대 측면에서 라이트 버전을 통한 중소기업 고객층 확대/엔진 API  분리 제공/ 고객사 특화된 TMS 개발 및 제공을 계획하고 있다.

 

 글. 바이라인네트워크

<성아인 기자> aing8@byline.network