글로벌 뉴스 물류 자동화, 인간의 대체가 아닌 보조수단 될 것

JOC와 인터뷰를 진행한 기술 전문가들은 자동화는 사람의 일자리를 감소시키는 것이 아니라, 반복적인 업무와 데이터 입력에 로봇 프로세스 자동화(RPA)가 이미 폭넓게 활용되고 있는 것을 볼 때 물류 산업을 서서히 변화시키고 있다고 입을 모았다.

자동화 화물 보험 소프트웨어 제공업체 피쉬테일(Fishtail)의 CEO 마크 헬드는 이제껏 인간이 처리해왔던 물리적인 화물 이동 작업을 수행하는 자동화된 기계에 초점이 맞춰지면서 지난 몇 년 간 물밑에서 진행되어 온 중요한 변화가 외면되었을지도 모른다고 말했다.

그는 “스프레드시트부터 ERP(전사적 자원 관리), RPA에 이르기까지, 모든 세대의 기술을 보면 컴퓨터가 더 잘하는 것과 인간이 더 잘하는 것이 분명히 다르다”며 “앞으로 꽤 오랜 시간 동안 인간이 대체되지 않을 것이라는 사실은 분명하지만, 기업들은 새로운 도구를 활용하기 위해 더 적은 것으로 더 많은 것을 하고, 완전히 새로운 것을 시도하며, 비용을 절감하는 등 정교한 방식으로 변화하고 있다”고 설명했다.

물류 소프트웨어 제공업체와 투자자들은 연결된 시스템으로 구성된 글로벌 공급망이 최소한의 인간 투입으로 스스로를 규제하는 자동화된 환경이 조성되기를 꿈꾸고 있다.

“하지만 그러한 미래와 현재 사이에 RPA는 이미 눈에 잘 보이지 않는 영역에서 자리잡고 있다”고 CMA CGM 후원 기술 인큐베이터 제복스(ZEBOX)의 파트너십 책임자인 리즈 워드(Liz War)는 전했다.

학생이 심화 수업을 듣기 전에 수강해야 하는 필수 과목처럼 RPA는 인공지능과 머신러닝 모델의 근간이 되는 요소다. 예를 들어, RPA를 사용하여 데이터 입력, 정보 추출 또는 고객 서비스 문의에 대한 응답을 자동화하면 조달이나 라우팅 의사결정과 같은 보다 심화된 프로세스를 자동화할 수 있다.

워드는 RPA가 이미 공급망 프로세스를 긍정적으로 변화시키고 있는 분야로 데이터 입력, 화물 청구서 감사, 계약 조율, 결제, 견적 등 백오피스 기능에 사용되는 광학 문자 인식(OCR) 도구의 활용 증대를 꼽았다. 또한 그녀는 다양한 소프트웨어 채널들의 메시지 수집을 자동화하고 해당 메시지들과 관련된 작업의 우선순위를 자동으로 정하는 ‘커뮤니케이션 집계기(Communication Aggregator)’라는 새로운 카테고리에 주목했다.

그녀는 “자동화는 변수, 제약조건, 노드, 모드, 그리고 관계자가 적은 분야에서 성공을 거두고 있다”며, “이것이 바로 화물 중개와 거시적 수요 계획 플랫폼의 자동화가 헛된 망상인 이유다. 너무 많은 것들이 잘못 될 수 있으며, 이는 백엔드 엔지니어에게 최악의 악몽이 될 것”이라고 말했다.

그런 의미에서, 헬드는 단기적으로 자동화는 ‘인간 대 기계’보다는 ‘인간과 기계’의 문제가 될 것이라고 주장했다.

그는 “몇 년 전까지만 해도, 시장 상황에 따라 화물을 사고파는 방식과 회사의 전문성을 알려주는 기술은 상상도 못 할 일이었지만, 지금 이러한 기술들은 거의 최첨단 수준”이라며 “선하증권, 송장, 기타 무역 서류에 담겨 있는 정보를 수동 입력하는 인력이 없다는 것은 상상도 할 수 없는 일”이라고 말했다. 포워딩에 주력하기 이러한 활동의 상당 부분은 포워딩 소프트웨어 공간에서 일어나고 있는데, 3PL업체가 직원들의 효율성을 높이고 운임 조회, 송장 발행 등 고객 서비스 프로세스를 신속하게 처리할 수 있는 기술에 주목하고 있기 때문이다.

일례로 “RPA는 고객 문의 응답을 자동화하고, 공급업체들과의 소통을 향상시키며, 실시간 배송 업데이트를 제공하는 데 사용될 수 있는 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있다”고 포워더들을 상대하는 화물 자동화 전문기업 엑스페독(Expedock)의 CEO 킹 알랜디 다이(King Alandy Dy)는 말했다.

알랜디 다이는 물류산업에 사용되는 자동화 도구의 개발자들이 챗봇 프로그램인 ChatGPT 등 보다 범용성 높은 도구와 접목되면서 개별 프로세스 내 RPA 사용은 계속해서 증가할 것이라고 전망했다.

그는 “기업의 공급망 데이터를 분석하고 사람이 이해할 수 있는 방식으로 질의에 답할 수 있는 AI 및 챗봇 인터페이스를 보정했다”며 “개인적으로는 이것이 향후 기업이 공급망 데이터와 상호작용하는 방법 중 하나가 될 것으로 본다”고 말했다.

알랜디 다이는 결국 그러한 능력이 미래 예측과 더불어 순간적인 의사결정을 향상시킬 수 있도록 다른 핵심 공급망 시스템에도 적용될 것이라 보았다. 또한 ChatGPT는 오랫동안 공급망 자동화의 ‘성배’로 간주되었던 이메일, 고객 평가, SNS 게시물과 같은 비정형 데이터를 활용하여 통찰력을 제공할 수 있을 것이다.

일례로 포워딩 회사 지오디스(Geodis)는 지난해 RPA 전문가와 협의를 통해 잠재 고객의 정보 요청 시 공통 질문에 대한 자동 응답을 생성하여 직원들이 문의에 응답하는 시간을 단축시켰다.

“이처럼 기존 공급망 프로세스를 획기적으로 개선할 수 있는 새로운 AI 모델의 물결이 일고 있으며, 혁신은 이제 막 시작되었다”고 알랜디 다이는 전했다. 자명한 가치 그러나 “화주들에게 있어 자동화 여정의 중요한 다음 단계는 기업용 ERP 시스템과 외부의 가시성 플랫폼을 연동하여 주문 생성 및 운송 기능을 보다 잘 조정하는 것”이라고 기술 제공업체 Gravity Supply Chain Solutions의 CEO 그라함 파커(Graham Parker)는 지적했다.

파커는 “일부 화주와 물류 서비스 제공업체들은 이미 이러한 작업을 하고 있지만 아직 턱없이 부족한 상태”라며 “자동화는 가시성뿐만 아니라 수요와 생산을 비교하는 전체 라이프사이클에서도 중요한 역할을 한다. 직관적이며 데이터 중심의 실행 가능한 통찰력을 바탕으로 하는 수요 및 주문 관리 가시성은 서로 밀접하게 연관되어 있다”고 말했다.

그는 “화주들은 ‘마지막 100야드’를 디지털화하는 것과 온라인 쇼핑에 능하지만 모든 것의 근간은 공급망이며, 공급망이야말로 기술의 폭넓은 수용과 데이터에 대한 신뢰가 필요한 영역”이라며 “이러한 플랫폼은 실제로 존재한다”고 덧붙였다.

파커는 공급망 자동화에 대한 화주들의 투자는 “데이터 입력과 스프레드시트를 만드는 과거의 업무를 대체하는 것”에 초점을 맞춰야 한다고 주장했다.

그는 “이러한 요소들이 자동화되고 나면, 화주들은 분기별이나 연간 검토가 아니라 실시간 데이터를 활용해 언제든지 핵심성과지표(KPI)를 추적하고 물류 서비스 제공업체를 평가할 수 있다”고 말했다. 이어 그는 시스템 간 데이터 자동화는 AI 도구가 “위험이 분명히 나타날 때와 위험을 선제적으로 파악할 수 있도록 하는 중추적인 역할도 한다”고 덧붙였다.

파커는 이러한 접근법의 이점은 투자수익률 측면에서 “자명하다”면서, “자동화를 통해 화주들은 초과 재고를 줄이고 데이터의 재입력에서 발생하는 오류를 피할 수 있을 것”이라고 덧붙였다.

하지만 파커는 기업들이 세부적인 혜택보다는 자동화의 신속한 채택에 더 초점을 맞추어야 한다고 주장했다. 자동화의 장기적인 이점은 “사업 전반에 걸쳐 완전히 연결되고 자동화된 데이터”에서 비롯되기 때문이다.

피쉬테일의 CEO 헬드는 화주와 물류업체들의 자동화 수용에 있어 가장 큰 제약은 완전히 망가지지 않은 프로세스를 “고치려 하지 않는 것”이지만, 그럼에도 불구하고 물류업계가 자동화가 성공할 수 있는 방식으로 변화할 준비가 되었다고 보고 있다고 밝혔다.

그는 “향후 몇 년 동안 가장 기대되는 일은 기업과 기술이 마침내 일관성 있는 통합을 이루기 시작했다는 것”이라며 “진정한 자동화의 구현에 있어 가장 큰 제약은 기술적인 문제가 아니라, 동일한 데이터가 전혀 다른 관계자들에게 전혀 다른 것을 의미할 수 있다는 사실이다. 일례로 어느 회사의 컨테이너는 또 다른 회사에 대량 주문을 의미할 수 있는 반면, 그 회사의 고객에게는 송장 한 두개를 의미할 수 있다”고 설명했다.

Automation is slowly transforming the logistics industry, not in the ominous job-killing sense, but in the already widespread adoption of robotic process automation (RPA) for repetitive tasks and data entry, according to a variety of technology experts that spoke with the Journal of Commerce.

Marc Held, CEO of automated freight insurance software provider Fishtail, said the attention paid to automated machines that can perform physical freight movement tasks normally handled by humans might be obscuring a more important evolution that has been underway in the background for years.

“With every generation of technology — from spreadsheets to ERPs [enterprise resource planning systems] to RPA — it becomes more and more pronounced that there are some things that computers are really good at, and some things that humans are really good at,” he said. “It’s pretty clear that people won’t be replaced for quite some time, but we are starting to see some pretty subtle ways that businesses are transforming to take advantage of these new tools — doing more with less, doing completely new things, and shaving off cost.”

Logistics software providers and investors harbor dreams of autonomous environments in which global supply chains composed of connected systems regulate themselves with minimal input from people.

But between now and that future state, RPA is already taking root in areas that are hiding in plain sight, said Liz Ward, head of partnerships at ZEBOX, the CMA CGM-backed technology incubator.

Similar to the prerequisite courses a student must take before moving on to more advanced classes, RPA is a foundational element of artificial intelligence (AI) and machine learning models. Using RPA to automate data entry, information extraction, or responses to customer service enquiries, for example, can lead to automation of more advanced processes such as procurement or routing decision-making.

Ward cited increased use of optical character recognition (OCR) tools for back-office functions, including data entry, freight bill audit, contract reconciliation, payments, and quoting, as an area in which RPA is already changing supply chain processes for the better. She also noted an emerging category she dubbed “communication aggregators,” platforms that automate the collection of messages across different software channels and automates the prioritization of tasks associated with those messages.

“Automation is thriving in areas where there are fewer variables, constraints, nodes, modes, and people involved,” she said. “All the reasons why things like freight brokerage and macro demand planning platforms are kind of automation pipedreams. Too much stuff can go wrong, making it a back-end engineer’s worst nightmare.”

In that sense, Held said automation in the near term will be much more a matter of “human and machine” than “human versus machine.”

“Years ago, it would’ve been unthinkable to have technology that tells you how you should be buying and selling freight based on market conditions and what your company specializes in, but now it’s pretty much state of the art,” he said. “It would’ve been unthinkable to not have teams of people manually keying in the information that lives in bills of lading, invoices, or other trade documents.” Focus on forwarding Much of this activity is taking place in the forwarding software space, as third-party logistics providers look to technology to increase employee efficiency and expedite customer service processes such as rate queries and invoicing.

For example, RPA can generate human-like text that can be used to automate responses to customer inquiries, improve communication with suppliers, and provide real-time updates on shipments, noted King Alandy Dy, CEO of freight automation specialist Expedock, which caters to forwarders.

Alandy Dy said this use of RPA in discrete processes will continue to increase as developers of automation tools purpose-built for the logistics industry intersect with more general tools like the chatbot program ChatGPT.

“We have calibrated an AI, chatbot-like interface that can inspect a business’s supply chain data and answer queries in human-understandable responses,” he said. “Personally, we believe that this will be one of the ways that businesses will interact with their supply chain data in the future.”

Alandy Dy expects such capability to eventually be applied to other core supply chain systems in ways that will improve forecasting and in-the-moment decision-making. ChatGPT might also be able to provide insights from unstructured data sources such as emails, customer reviews, and social media posts — long seen as a “holy grail” in supply chain automation.

Forwarder Geodis, for example, worked with an RPA specialist last year to create automated responses to common questions in requests for information from prospective customers, decreasing the amount of time its employees spend replying to those inquiries.

“There’s a wave of these new AI models that can drastically improve existing supply chain processes, and the innovation is just beginning,” Alandy Dy said. ‘Self-explanatory’ value But for shippers, the crucial next step in the automation journey is linking enterprise ERP systems with external visibility platforms, allowing for better alignment of order generation and transportation functions, said Graham Parker, CEO of technology provider Gravity Supply Chain Solutions.

“Some shippers and logistics service providers are doing this already, but nowhere near enough,” Parker said. “Automation plays a role not just in the visibility but also in the lifecycle, looking at demand versus production. Demand and order management visibility with intuitive, data-driven actionable insights go hand in hand.

“Shippers are great at digitizing the last 100 yards and online shopping, but the backbone of everything is the supply chain, and this is where there needs to be greater adoption of technology and trust in the data,” he added. “These platforms exist.”

Parker said shipper investment in supply chain automation should have a singular focus: to make “data keying and spreadsheet crunching a thing of the past.”

Once those elements are automated, shippers can track key performance indicators (KPIs) using live data and assess their logistics service providers at any time, rather than in quarterly or annual reviews, he said. Automation of data between systems also plays a pivotal role in allowing AI tools to “identify risk as it becomes apparent versus plan, and often ahead of time,” he added.

The benefits of such an approach are “self-explanatory” in terms of return on investment, Parker said, adding that automation should enable shippers to reduce excess inventory levels and avoid errors from re-keying data.

Parker, however, said companies should be focused more on quickening adoption of automation, rather than granular benefits, because the longer-term benefits come from “fully connected automated data throughout the entire business.”

Fishtail’s Held said adoption of automation among shippers and logistics providers has mostly been limited by a reluctance to “fix” processes that aren’t completely broken, but he believes the industry may be readying to change in ways that will allow automation to flourish.

“What I’m most excited about in the coming years is that we’re starting to finally see companies and technologies integrate in a more coherent manner,” Held said. “I’d argue that the main limiting factor for true automation isn’t really the technology but the fact that the same piece of data may represent completely different things to completely different parties. A container for one company may be seen as a bunch of orders for another company, which may be seen as one or two invoices from that second company’s customer.”