AI 도입한 물류업계 충격 변화…배송 노선 ‘반토막’에 효율 급등

넷제로 로지스틱스가 AI 도입 후 배송 노선을 절반 수준으로 줄이고 효율을 크게 높였다. [사진: 넷제로 로지스틱스]

[디지털투데이 AI리포터] 미국 물류업체 넷제로 로지스틱스가 인공지능(AI) 기반 배송 경로 최적화 소프트웨어를 도입한 뒤 하루 배송 노선을 기존 30~40개에서 16~20개 수준으로 절반 가까이 줄인 것으로 나타났다.

11일(이하 현지시간) 비즈니스인사이더에 따르면, 같은 시간 또는 더 짧은 시간 내에 기사 1인당 처리 물량은 증가했고, 새벽 분류 작업 시간과 인건비도 함께 감소했다.

코네티컷에서 라스트마일 배송을 담당하는 넷제로 로지스틱스는 2025년 5월까지 자체 운송관리 소프트웨어를 사용했지만, 비용 절감과 고객 요구를 동시에 충족하는 최적 경로를 제시하는 데 한계가 있었다. 이후 회사는 핀마일의 AI 기반 경로 최적화 소프트웨어를 도입했다. 해당 시스템은 위치, 날씨, 교통 상황, 서비스 수준 협약(SLA), 차량 사양, 기사 운행 특성, 가용 인력 등을 종합적으로 반영해 배송 경로를 실시간으로 조정한다.

마크 키우사노(Mark Chiusano) 최고경영자(CEO)는 현장에서 경로를 즉시 수정할 수 있게 되면서 도로 주행 시간이 줄고 전체 경로 효율이 개선됐다고 설명했다. 빌렘-얀 반 호에베(Willem-Jan van Hoeve) 카네기멜런대 테퍼경영대학원 교수는 도심 배송은 출퇴근, 등하교, 행사 등 변수로 인해 단순 최단거리 방식으로는 대응이 어렵다고 분석했다.

핀마일은 2022년 전기 화물자전거와 전기 밴 기반 배송으로 시작했지만, 2024년부터 경로 최적화 소프트웨어 기업으로 사업 방향을 전환했다. 리치 플리트(Rich Pleeth) CEO는 자사 AI가 주문을 받아 초기 경로를 생성한 뒤, 하루 동안 수집되는 데이터를 반영해 경로를 지속적으로 업데이트한다고 밝혔다.

이 시스템은 배송 지연이 발생하면 정차 지점을 자동으로 재배치하고, 반품 건을 실시간 경로에 반영하며, 배송 실패 가능성을 사전에 예측해 고객 안내까지 자동으로 수행한다.

소포 분류 작업도 효율화됐다. 기존에는 매일 오전 3시 이후 당일 배송 정보를 기반으로 기사들이 수작업으로 분류를 진행했으나, 지역 기준 분류 방식은 많은 시간과 인력이 필요했다.

스튜어트 하이든(Stuart Hyden) 사장 겸 최고운영책임자(COO)는 소포를 스캔하면 어느 경로에 실어야 하는지가 즉시 표시돼 분류 인건비 절감에 크게 기여했다고 설명했다.

현재 운영팀이 아침마다 AI가 생성한 초기 경로를 승인하면 해당 정보는 기사들의 스마트폰으로 전달된다. 기사들은 배송 순서를 따로 정렬할 필요 없이 지정된 가방만 확인하며 이동하면 된다. 각 정차 지점에서는 시스템이 가방 번호를 안내하고, 정확한 하차 좌표, 배송 위치 기록, 휴대전화 기압계 데이터, 배송 사진, 문 색상 정보까지 종합적으로 활용된다. 이를 통해 오배송과 미수령 신고, 배송 관련 클레임도 감소한 것으로 나타났다.

배차 담당자와 기사들은 배송 건수, 평균 하차 시간, 현장 체류 시간 등을 실시간으로 확인할 수 있으며, 이러한 데이터는 성과 관리와 운영 투명성 개선에도 활용되고 있다.