[교통신문 이재인 기자] 선사와 계약을 맺고 화물선을 통해 수출입 화물을 운송하는 해상운송의 경우 경로, 날씨, 현지 부두의 상황 등 외부 요인에 의해 도착 일정이 변동되는 잠재적 위험 부담이 문제돼 왔는데, 이를 해결하고 운항 정시성을 가능케 하는 솔루션이 현장에 도입‧적용된다.
AI 인공지능을 기반으로 화물선의 도착 시간을 예측하는 ‘CJ대한통운 카고 트렉킹’ 시스템 개발이 완료된데 따른 것이다.
지난 1일 CJ대한통운은 해당 솔루션을 현장에 반영하기로 하고, AI로 화물선이 해외 현지 항구에 도착하는 일시를 예측하는 알림 서비스를 본격 가동한다고 밝혔다.
회사에 따르면 ‘CJ대한통운 카고 트렉킹’에는 18개의 기계학습 기반 예측 모델이 적용돼 있는데, 이를 통해 항해 정보, 경로, 날씨를 비롯해 화물선의 경로상 위성위치확인시스템(GPS) 정보의 유무, 화물선 이동거리 등 변수들을 적용해 분석, 도착 일시를 예측할 수 있다.
기존에는 화물선을 운영하는 선사로부터 도착일을 파악할 수는 있었으나, 정확도가 40% 정도에 그치는 등 유동성이 상당했는데, AI 시스템을 도입한 이후 85%까지 정확도는 향상됐고 도착일은 물론, 당일 오전, 오후로 보다 구체적으로 확인 가능하다는 게 회사 설명이다.
회사 관계자는 “화물선의 도착일을 보다 정확히 알 수 있게 되면 여러 잇점들이 생기는데, 해외로 원자재를 수출하는 기업의 경우 화물선이 늦게 도착해 공장이 멈추는 사태를 방지하기 위해 여유를 둬 보유하는 이른바 안전재고를 낮출 수 있다”면서 “CJ대한통운은 시스템 도입 효과로 안전재고를 기존 대비 30~40% 가량 낮출 수 있을 뿐만 아니라 안전재고 감소로 임대료, 인건비 등 보관 관련 물류비 절감과 생산 공장의 보다 정확한 제조일정 수립과 과잉생산 방지 효과가 있다”고 설명했다.
CJ대한통운은 향후 시스템 운영을 통해 축적되는 빅데이터를 기반으로 10~15% 가량 예측 정확도를 상향 조정할 방침이라고 밝혔다.
