새로운 분석 기법, 데이터 타입과 소스 등은 예측 물류의 계획과 시행에 많은 도움을 주고 있다. 점점 더 많은 오픈 데이터가 공개되고 공유되고 있으며, 이와 동시에 기존 데이터 소스와 새로운 데이터 소스가 혁신적인 빅데이터 기반 분석기법으로 통합되고 있다.

이를 통해 운영 효율성의 개선, 설비 가동률과 자산 활용도의 향상, 복합운송 또는 기타 스마트 물류 네트워크를 위한 운송 스케줄의 조정 및 동기화, 공급망 붕괴의 위험 감소 등이 실현되고 있다.

■ 물동량 예측과 예측적 설비 가동률 및 계획
세계경제포럼(World Economic Forum)에 따르면, 현재 사용 가능한 운송 능력의 50~60%가 낭비되고 있다고 한다. 빅데이터 기반의 예측 가동률 솔루션은 기업의 내부 출하 이력 데이터와 외부 행사, 공휴일, 날씨, 구글 검색어, 온라인 고객의 쇼핑 행태 등 서로 다른 소스에서부터 얻은 다양한 정보 데이터를 상호 연관시켜 화물의 예측 정확도를 향상시키는 것을 목표로 하고 있다.

■ 예측 배송
고객의 제품 검색, 구매 이력, 위시리스트(wish list), 심지어 화면의 커서 움직임 등의 빅데이터를 분석해 아마존(Amazon)은 고객이 주문을 하기도 전에 제품 배송을 시작하는 계획을 가지고 있다.
이를 위해 최종 목적지를 지정하지 않은 채 하나 또는 그 이상의 물품을 포장해 출하한다. 그 후 고객이 주문을 하면 최종 목적지로 배송되고, 주문이 이루어지지 않으면 목표 배송 시간 내에 있는 다른 위치로 배송된다.

■ 예측 공급망 위험 관리
예측 공급망 위험 관리는 빅데이터 알고리즘을 활용해 잠재적인 위험을 예측, 서로 다른 공급망 시나리오를 평가하는 솔루션들로 구성되고 있다. 이를 통해 서비스 공급자는 특정 고객의 요구에 가장 적합한 시나리오를 선택할 수 있고, 배송 및 제조 공정의 중단을 방지할 수 있다.

| 장점 |
■ 물류기업에게
. 예측 정확도를 향상시킨다.
. 자원과 설비 가동률(예 : 보관, 운송)을 효율적으로 관리할 수 있다.
. 예측 위험 평가를 통한 공급망의 위험을 감소시킨다.

■ 물류기업의 고객에게
. 효율적인 네트워크 계획을 통해 배송시간을 단축한다.
. 배송 과정 중 개별적으로 배송 옵션을 변경할 수 있다.

| 우려 |
예측 배송은 주로 새로운 모바일 기기, 베스트셀러 작가의 책 등 대중의 관심이 높은 제품을 도시지역에 배송할 때 사용된다. 따라서 예측 배송의 수익성은 지능형 네트워크 설계와 배후 조정에 의해 좌우된다.

B04 도시 물류(Urban Logistics)
도시 지역의 핵심 이슈는 환경적 영향(특히 오염)과 교통밀도이다. 이러한 것들이 전자상거래, 택배로부터 받는 영향이 점차 커져가면서 도시 지역의 구체적인 요구사항에 맞는 물류 솔루션을 개발할 필요성이 커지고 있다.

지난 10년 동안 세계 경제의 진원지는 개발도상국의 신흥도시로 이동했다. 앞으로 5년 내에 세계 인구의 절반 이상이 도시 지역에 거주하게 될 것이라고 한다. 현재 기존 도시와 신흥 도시 모두 유례 없는 속도의 대규모 도시화를 겪고 있다.

지속 가능하고 기후 친화적인 상품과 서비스의 공급 서클(supply circle)은 소비재와 택배 서비스에 대한 고객의 요구 등을 감안한 첨단 도시 물류 솔루션의 개발에 많은 영향을 미친다. 또한 도심 지역에 대한 오염 방지는 도시 물류와 공급 시스템 전반의 새롭고 지속가능하며 전체적인 솔루션의 선행 개발과 빠른 구현이 필요하다.

■ 도시 화물 통합
쇼핑몰, 초고층 빌딩, 병원 등 특정 지역 내의 다른 수하인을 통합 처리하는 물류 클러스터 또는 도시 통합 센터(Urban Consolidation Centers, UCCs)를 통해 도시 화물을 통합 관리한다. 영국의 히드로공항, 스톡홀름, 두바이, 쿠알라룸푸르, 이스탄불 등에서 UCCs가 운영되고 있다.

■ 도시 공급 흐름 통합
물류 및 비물류 서비스(예 : 유통, MRO, 의료, 편의 서비스)를 도시를 위한 ‘스마트 그리드(smart grid)’로 통합해 수요와 공급을 최적화한다.

■ 도시 기반시설의 활용
추가적인 물류 목적을 위해 기존 인프라를 활용한다. 예컨대 야간에 시내 주차장을 창고나 유통센터로 활용하거나 사용하지 않는 대중교통 인프라를 활용하는 것 등이 있다.

■ 분야별 도시 내비게이션 솔루션
특정 분야별 솔루션으로 도시 물동량을 처리한다.

■ 차세대 PUDOs(pickup and drop-off automation solutions)
최첨단 집하 및 배송 기능을 제공하는 자동화 솔루션이다.

| 장점 |
■ 물류기업에게
. 4PL 서비스를 제공하는 물류기업에게 새로운 운영 영역을 제공한다 : 공항, 병원, 건설 현장 등의 통합 물류 계획, 혁신적인 대여 및 공유(rent and share) 물류 솔류션, 도시 광산, 역 물류(reverse logistics) 등

■ 물류기업의 고객에게
. 계획 모델의 채택을 통해 변동성을 감소시킨다.
. 라스트 마일 배송과 관련한 외부요인이 감소한다.
. 물류 서비스의 유연성, 속도, 품질을 개선한다.

| 우려 |
. 도시의 기존 인프라를 개선하기 위한 투자가 없다.
. 혁신적이고 새로운 사업을 장려하기 위한 공공부문의 자금 조달에 한계가 있다.
. 시 당국과 연관되면 이해 관계가 복잡해진다.
. 물류 부문에 걸친 협력 의지가 부족하다.
. 새로운 운영 모델은 기존 네트워크의 물동량을 희석할 수 있다.

※ DHL의 ‘물류 트렌드 레이더 2014(Logistics Trend Radar 2014)’ 보고서에 대한 자세한 내용은 DHL 홈페이지를 통해 확인할 수 있다.