“위킵의 물류시스템이 시장의 기준이 될 수 있도록 지속적으로 연구 개발할 것”

박재규 / 위킵 개발팀 이사

최근 네이버도착보장 서비스 제공을 본격화한 위킵은 AI기술을 기반으로 한 새로운 물류시스템을 선보였다. 

위킵은 그동안 다양한 물류시스템을 선보이며 풀필먼트 서비스를 제공하는 기업들 가운데 차별화를 지속적으로 해왔다. 

이번에 새롭게 선보인 시스템들 AI와 머신러닝(Machine Learning) 기술을 기반으로 수요를 예측 하고 

이를 통해 최적의 재고 관리 방법을 제시하는 시스템인 FIS와 상품을 선포장하는 Prepack시스템, 

출고 예측 정보를 통해 재고알람과 자동입고 신청하는 예비주문시스템인 Reserved Order이다. 

위킵의 시스템 개발을 주도하고 있는 개발팀 박재규 이사는 “물류에 첨단기술을 활용해 융합하는 미래형 플랫폼의 필요성과 

고비용 저효율의 하드웨어 중심의 스마트 물류보다는 소프트웨어 중심의 진화하고 성장하는 물류시스템이 성장 발전의 핵심이라고 판단하고 있다”고 

시스템 개발의 중요성을 강조했다. 

국내 대형 쇼핑몰 구축, 미국향 쇼핑몰, 글로벌 쇼핑몰 구축, 글로벌 물류시스템 구축·운영하는 총괄 업무를 담당했던 박재규 이사는 

2020년 후반 위킵에 합류해 AI 물류 FBW 풀필먼트 시스탬을 구축 운영하는 총괄 업무를 맡고 있다. 그를 만나 위킵의 새로운 시스템에 대해 자세히 들어봤다.

Q. 이번에 선보인 시스템에 대한 소개를 부탁한다.
 

FIS(Fulfillment Inventory System)는 재고관리라는 측면에서 현장이 가지고 있는 문제를 해소하기 위해 만들어졌다. 

B2C와 같은 다품종 소량의 주문에 대한 출고를 진행하는 기업들에게는 피킹 업무에 대한 노동력이 많이 소요되는 등 다양한 어려움이 있다. 

FIS는 이런 문제들을 해소하기 위해 만들어졌다. 이 시스템은 여러 판매채널에서 실시간 자동 수집된 주문 데이터를 인공지능(AI), 

머신러닝(ML)을 통해 학습하고 수요를 예측하여 최적의 재고 관리방법을 제시한다. FIS는 크게 피킹존에 대한 

자동 재고 보충지시와 자동 재고 이동 지시의 기능을 가지고 있다. 

자동재고보충 지시는 미리 수요예측 된 정보와 FIS 피킹존의 실시간 재고를 기반으로 

피킹에 필요한 재고에 대한 보충을 자동으로 지시하여 효율적인 피킹 작업을 지원한다. 

자동재고 이동지시는 수요예측 정보를 기반으로 로케이션 피킹 빈도를 체크해 등급을 평가하고 

재고를 평가 결과에 해당하는 로케이션으로 자동재고 이동 지시를 하여 피킹 동선 최적화를 지원하는 시스템이다. 

이 시스템을 통해 셀러들은 인벤토리 최적화를 통해 빠른 출고를 할 수 있으며 수요 예측 정보를 통해 입고 물량 최적화와 입고 일정을 예측해 재고를 관리할 수 있다. 

즉 고객 입장에서는 물류비를절감 할 수 있는 시스템이다.

PrePack은 구매자의 구매 형태를 분석하고 사전에 포장해 주문이 들어왔을 때 빠르게 출고 하는 시스템이다. 

현재 구매자들은 다양한 형태의 상품을 하나의 주문으로 처리해 합포장 형태로 한 번에 배송되는 것을 요구하고 있다. 

이에 따라 인공지능과 머신러닝 기술을 통해 학습한 예측 결과를 미리 정의하고 사전포장 상품의 종류와 비율을 정하고 있다. 

이를 통해 출고 요청시 빠르고 오패킹 없이 출고 할 수 있다. 특히 고객들에게는 PrePack 상품에 대한 수요예측 정보를 기반으로 

매월 FMR(FBW Monthly Report)을 제공해 마케팅에 활용될 수 있도록 서비스를 제공하고 있다. 

또한 PrePack시스템을 활용하여 이벤트 등과 같은 대량 출고업무를 효율적으로 진행할 수 있어 고객들에게 좋은 반응을 얻고 있다. 

향후 PrePack은 전체 물동량에 80%정도까지 가능할 것으로 보고 있다. 

PrePack을 활용하면 출고지연이 발생하지 않고 빠른 시간에 출고를 진행할 수 있다는 장점이 있다.

Reserved order는 간단히 설명하면 AI 공급예측 시스템이라 할 수 있다. 고객들이 어떤 상품을 언제, 얼만큼 공급을 해야 하는지를 

시스템이 예측해 알려주는 시스템으로 비즈니스에 대한 의사결정과 연속성을 유지할 수 있는 장점이 있다. 

Reserved order는 공급예측 정보를 기준으로 알림서비스와 자동입고 신청서비스를 제공하고 공급망과 재고 계획 수립할 수 있도록 서비스를 제공하고 있다. 

이를 통해 고객들은 공급예측을 통한 최적화 된 재고관리를 할 수 있고 재고관리 비용감소와 재고부족에 따른 영업 손실을 최소화 할 수 있다.

Q. AI를 활용한 시스템이 이미 많은데 무엇이 다른가?
 

물류시장에서 많은 기업들이 AI를 활용한 자동화 또는 서비스를 제공한다고 이야기 한다. 

하지만 실제 AI를 활용한 서비스를 제공하는 기업은 많지 않다. 물론 AI를 활용하지 않는 것은 아니다. 

다만 그 범위가 제한되는 경우가 많다. 예를 들어 AI기술이 들어간 자동화 로봇을 도입하고 AI 물류시스템이라고 이야기 하는 방식이다. 

전반적인 물류시스템에 AI를 적용했다기 보다는 단위 기술을 부분적으로 적용하고 AI라고 표현하는 상황이다. 

또 일부 서비스에 적용해놓고 전체에 다 적용한 것처럼 이야기하기도 한다. 

물류센터에 AI를 기반으로 한 기술을 적용해 보았지만 현실적으로는 득 보다 실이 많아 활용하기 어려운 사례들 많다. 

AI 기술을 쓴 건 맞지만 결국 고객들은 AI기반 서비스에 대한 체감을 못하게 된다. 

하지만 위킵은 직접적으로 AI기술을 활용한 수요 예측을 통해 서비스를 제공하고 있으며 단위 기술이 아닌 프로세스화를 통해 서비스를 제공하고 있다. 

물론 원천기술로 따지면 다른 기업들도 만들 수 있는 서비스다. 또 데이터만 제공하면 응용해서 만들어 줄 수 있는 기업들도 많다. 

때문에 많은 기업들이 이러한 시스템을 개발할 수 있을 것이라고 생각한다. 하지만 데이터만 넣어서 만들어지는 시스템이 아니기 때문에 시간이 걸릴 수 밖에 없다. 

우리도 과정상에서 많은 시행착오가 있었다. 이 3개 시스템을 구축하는데 6개월에서 9개월 정도 걸렸지만 현장에 안정적으로 적용하는데 1년이라는 시간이 걸렸다.

Q. 3가지 모두 기본적으로 수요예측을 기반으로 한다. 수요예측은 신뢰 수준은 얼마나 되나?

현재 95%의 신뢰구간으로 수요를 예측하고 있다. AI가 머신러닝을 통해 학습할 수 있는 데이터가 오랜 시간 누적되면 오차범위가 줄어들고 신뢰도가 높아질 것으로 보고 있다. 

사실 출고가 많지 않은 경우 데이터를 축적하는데 어려움이 있다. 하지만 숫자가 적더라도 매일 출고가 이루어지는 고객의 경우 상기의 수요예측을 통한 서비스를 제공받을 수 있다. 

데이터가 적어 수요예측의 신뢰도가 낮을 것이라고 생각할 수 있지만 사실 예측 시스템이라는 것은 통계학습을 통해 추이를 보는 것이다. 

주가를 생각하면 이해가 쉬울 것 같다. 주가의 경우 대형 이슈가 아니라면 폭락 하지 않는다. 대부분은 올라가거나 떨어져도 어떤 추이를 보이면서 움직인다. 

예측시스템도 어느 날 갑자기 주문이 폭발적으로 늘어나는 경우는 많지 않다. 증감하는 추세를 예측해주는 것이기 때문에 신뢰수준은 상당히 높다고 생각한다. 

또 고객들이 이벤트 등 관련 마케팅을 진행하게 되면 주문량이 늘어날 수 있지만 이는 Prepack시스템의 수동모드를 활용하여 해소할 수 있다.

Q. 가장 반응이 좋은 시스템은 무엇인가?
 

모든 시스템에 대해 많은 고객들이 만족을 표시하고 있지만 굳이 꼽자면 PrePack에 대한 만족도가 가장 높은 것으로 보인다. 

고객들도 좋아하지만 직원들의 업무 만족도도 높은 상황이다. 일반 고객사의 경우 다른 곳으로 재고를 옮기려고 했다가 PrePack서비스를 보고 마음이 바뀌는 경우도 있었다. 

사실 회사 입장에서는 사전포장 된 제품을 출고 전까지 별도로 보관하고 있어야 하기 때문에 공간이 추가로 필요해 비용적인 부분에서 손해를 보는 부분도 있다. 

하지만 고객서비스 차원에서 서비스를 제공하고 있다. 현재 3일 정도 출고량을 PrePack으로 작업하고 있는데 현재까지는 3일내에 95%정도 출고가 되고 있다. 

또 전체 출고량의 50%정도가 PrePack 시스템을 통해 나가고 있을 정도로 활용도가 높다.

Q. 이후 준비하고 있는 시스템은 있는지?
 

고객 서비스 측면에서 상품전시 기능을 통해 고객의 편의를 도모하고자 한다. 풀필먼트 서비스에서 가장 중요한 부분이 주문 수집이다. 

네이버나, 쿠팡, 11번가 등 판매채널을 등록해 놓으면 시스템이 알아서 주문 정보를 수집하고 그에 맞는 제품을 포장해 출고하는 것이 풀필먼트 기업의 서비스이다. 

하지만 판매채널 마다 상품을 전시하고 수량도 제어하고 이런 일들이 고객들 입장에서는 번거로울 수 있다. 

때문에 상품 전시 모델을 통해 이러한 고객의 불편함을 줄이고자 한다. 사실 현재 이 시스템은 구현이 되어 있는데 많이 적용하지는 못했다. 

앞으로 현재 주요 판매 채널과 상품전시 기능을 확대하여 연동하고 있는 모든 채널에 상품전시를 할 수 있도록 서비스를 확대할 예정이다. 

또한 주문량이 많지 않아 수요 예측이 어려운 고객사의 빠른 출고를 위해 피킹 이후 자동으로 패킹 처리 및 출고처리를 할 수 있는 FAS(Fulfillment Automation System)를 

물류자동화시스템과 연계하여 생산성을 더욱더 확보할 수 있도록 구축할 예정이다. 

일반적으로 자동화를 할 때 하드웨어를 넣고 소프트웨어를 구축하는 경우가 많은데 위킵의 경우 소프트웨어를 먼저 구현한 다음에 

이를 효율적으로 움직일 수 있는 하드웨어를 구현해야 정확한 퍼포먼스가 날 수 있다고 생각해 지금까지는 하드웨어 자동화는 진행하지 않았다. 

앞으로 관련 시스템이 구축되어 있기 때문에 자동화를 통해 더욱 효율성을 높일 수 있는 방향으로 가려고 한다.

Q. 앞으로의 계획은?
 

FBW를 위킵 파트너사들뿐만 아니라 풀필먼트 서비스를 제공하고자하는 업체, 자사물류를 운영하는 업체들도 이용할 수 있도록 오픈 솔루션을 제공하려고 한다. 

앞으로 멤버십이나 패밀리십 같은 개념으로 저희와 함께 업무를 협조할 수 있는 기업들에게 우리가 가지고 있는 시스템을 오픈하겠다는 개념이다. 

위킵이 개발한 시스템은 물류를 기반으로 한 소프트웨어이기 때문에 물류를 중심으로 하면서 주문 수집이나 택배를 연동하는 것들에 있어 강점이 있다. 

자사 물류를 하는 기업이든 물류창고를 운영하는 기업이나 필요한 기업들에게 서로 상생할 수 있는 선에서 오픈할 계획이다. 

또한 앞으로도 우리가 개발하는 물류시스템이 시장의 기준이 될 수 있도록 지속적으로 연구 개발할 계획이다.

출처 : 신인식 기자_물류신문(https://www.klnews.co.kr)