[기업분석] 모션투에이아이(Motion2AI)

저는 인공지능 스타트업인 모션투에이아이에 합류하기 전에 CJ대한통운에서 근무한 적이 있고요.

이때 인공지능(AI) 기술과 물류산업의 연관성을 많이 고민했습니다.

지금도 물류산업의 인공지능 기술과 소위 말하는 머신러닝, 립러닝 이런 기술들은 아직 생소한데 오늘 여러분들께 소개해 드릴 기술은 작지만 강한 기술을 발휘할 수 있고,

앞으로 물류산업에서도 많이 활용이 될 수 있는 동적자원 관제에 관한 기술을 소개해 드리고 이 기술을 활용한 고객사의 사례들를 소개해 드리도록 하겠습니다.

인공지능과 물류는 이제 많은 부분에 있어서 산업에 스며들고 있습니다.

가트너가 매년 2020년, 2021년 이렇게 물류산업에서 촉망을 받는 기술과 그리고 가장 많이 도입되고 있는 기술 이런 것들을 하이퍼 사이클(Hyper Cycle)이라고 하는 그래프를 통해를 발표를 해오고 있는데요.

2020년에 발표한 물류산업에 SCM(공급망관리)에 가장 많이 시도되고 있는 기술들을 보면. 

IoT(사물인터넷)과 관련된 애플리케이션(앱) 그리고 물류센터 내에서 유튜브에서 여러 분들이 한 두 정도는 보셨을 법한 물건을 짚는 로봇들 그리고 많은 센서들을 통해서 수집되는 정보들을 디지털화하는 그런 시도들이 이뤄지고 있습니다.

그리고 물류기업에서 한 사람, 특정인만 볼 수 있었던 이런 서비스들을 웹 형태로 다양한 사람들이 볼 수 있는 그런 기술들이 선보여지고 있습니다.

그리고 오늘 소개해 드릴 저희 동적자원 관제와 관련이 된 부분이기도 한 물류센터 내에 자원을 계획하고 스케줄링하는 그런 기술들도 이제 물류기업들이 시도하는 기술이라고 볼 수 있겠습니다.

이렇게 물류산업이 인공지능과 관련이 된 IoT와 관련이 된 그리고 최근에 많이 이야기하고 있는 디지털트랜스포메이션을 할 수 있었던 이유는 과거에 우리가 비싸게만 생각할 수밖에 없었던 고가의 센서들이 저렴해졌기 때문입니다.

그래서 인공지능 기술을 물류기업도 생각해볼 수 있는 단계에 접어들었고요.

인공지능이라고 하면 없던 세상에서 무언가 새로운 게 생기는 것이 아니고, 여러분 회사에서 가지고 있던 다양한 데이터들 그리고 저렴하게 전시회에 가서 구매할 수 있는 이러한 다양한 센서들을 통해서 수집되는 정보들이 있기 때문에 우리가 인공지능을 도입을 할 수 있게 된 것이죠.

저희는 저렴한 비용으로 물류센터 내에 동적자원을 수집할 수 있는 IoT 센서와 이러한 센서에서 수집이 된 정보들을 가지고 자원에 대한 운영 효율 그리고 안전까지 도모할 수 있는 그리고 분석과 실행까지 지원할 수 있는 솔루션을 제공하고 있습니다.

실제 물류산업에 있어서 인공지능의 도입을 전망한 보고서를 제가 인용해 보면 2026년까지 SCM 솔루션 분야에 있어서 인공지능과 관련된 시장이 17조원 가량으로 성장할 것으로 전망을 하고 있고요.

그 중에서도 특히 클라우드 베이스로 서비스를 제공할 수 있는 SCM과 관련된 시장이 급성장 할 것이라고 예상을 하고 있습니다.

그리고 엣지컴퓨팅 센서이긴 하지만 이 센서 안에 컴퓨터가 내장되어 있는 솔루션과 같은 시장이 약 6조원 가량으로 성장을 할 것으로 예상을 하고 있습니다.

그래서 모호하고 불확실한 인공지능이라고 하는 개념이 이제 물류산업 내에서도 SCM 분야에서도 이제 적극적으로 전개될 것으로 예상이 되고 있습니다.

인공지능과 관련된 스타트업들은 우리가 주변에서도 많이 볼 수가 있는데 특히 운송과 보관을 주로 하는 물류 분야에 있어서도 인공지능 스타트업들이 많이 약진을 하고 있습니다.

대표적으로 운송과 관련이 된 스타트업은 여러분들이 보시는 자율주행과 관련이 된 스타트업들이 많이 있고요.

특히 자율주행 기술들은 이제 무인 트럭으로 적용하고자 하는 이런 시도들이 많은 선진 사례를 통해 여러분들도 보실 수 있었습니다.

또 하나는 물류와 간접적인 영향력을 갖고 있는 유통 분야에 있어서 얼마만큼의 제품이 팔릴 것이고, 어떤 제품을 준비하면 좋을 것인지 그리고 어떤 제품이 잘 나갈 것인지 이런 것들이 매우 중요해졌습니다. 

따라서 유통 분야에 있어서는 인공지능 기법을 도입해서 수요 예측을 하는 이런 스타트업들이 많이 나타나고 있고요.

마지막으로 이렇게 수요가 급증하고 변화가 크고 그리고 고객의 요구가 다양한 상황에서 물류센터 또한 운영에 대한 경쟁력을 확보해야 하기 때문에 운영에 대한 고도화의 관점에서 많은 자동화 기술들 그리고 최적화 기술들, 

그리고 무인화에 대한 시도를 하기 위한 로봇 기술들이 도입이 되고 있고 이러한 기술들을 많은 스타트업들이 관련 분야에 진출을 하고 있습니다.

우리가 물건을 나르는 로봇이라고 하면 대표적으로 (아마존) 키바를 많이 연상을 하시는데, 키바는 이제 아마존이 인수를 해서 여러분들이 더 알고 싶어도 알 수가 없지만,

키바와 유사한 솔루션을 제공하는 많은 로봇 솔루션 공급사들이 있는데, 대표적으로 긱플러스라고 하는 업체가 최근에 발표한 자료를 보면,

이제 물류기업들이 기존에 운영을 해왔던 방식 즉 인력과 수작업에 의존했던 방식으로 물류센터의 생산성 향상에는 한계가 있다라고 인식을 하고 이들이 제공하는 로봇 솔루션을 조금 더 고도화 할 수 있는 방법을 찾고 있습니다.

물류기업이 본인(긱플러스)들이 공급한 로봇을 조금 더 똑똑하고 효과적으로 쓸 수 있도록 딥러닝 기반에 재고 최적화 이런 것들을 연구를 하고 있고요.

BMW 같은 경우도 생산공정 내에서 다양한 로봇들을 활용을 하고 있습니다.

각각의 공정별로 기능이 다르기 때문에 다섯 가지 형태의 로봇이 현재 사용이 되고 있는데 이러한 로봇들이 효과적으로 협업할 수 있도록 분야에 있어서,

최적화가 될 수 있는 그리고 시너지를 낼 수 있는 방법을 찾기 위해 엔비디아와 함께 인공지능 기술을 개발하고 있습니다.

이밖에도 전통적인 물류기업이라고 할 수 있는 XPO 그리고 다른 많은 물류기업들이 인공지능 기술 그리고 데이터 분석을 통해서 성과관리 또는 예측 이런 것들을 시행하고 있습니다.

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