"혁신기술기업으로 변신 중"…CJ대한통운, 빅데이터로 택배 상자 재설계

입력 2022-07-25 14:39
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패키징 기술 업그레이드…평균 크기 10% 축소

▲군포 풀필먼트센터의 AGV(Automated Guided Vehicle, 고정노선 운송로봇)가 박스를 이송하고 있다.  (사진제공=CJ대한통운)
▲군포 풀필먼트센터의 AGV(Automated Guided Vehicle, 고정노선 운송로봇)가 박스를 이송하고 있다. (사진제공=CJ대한통운)

CJ대한통운이 혁신기술기업으로 도약하기 위해 첨단 기술을 꾸준히 도입 중이다. 노동집약적 단순 물류 기업에서 기술에 의한 혁신 기업으로 변신을 꾀하고 있다. 대표적인 사례가 패키징 혁신이다.

25일 CJ대한통운에 따르면, 군포 풀필먼트센터에서 운영 중인 첨단화ㆍ자동화 패키징 기술에 빅데이터 분석 역량을 결합, 기술 수준을 업그레이드했다. 이를 통해 배송 상자 크기를 평균 10% 축소할 수 있게 됐다.

'빅데이터 패키징 기술'은 상품별 체적 데이터와 주문정보를 조합해 상자 크기를 재설계한다. 주문에 맞춰 최적화된 상자를 사용하는 CJ대한통운만의 차별화된 포장 기술이다. 기존에는 모든 풀필먼트센터들이 같은 종류의 상자를 사용했으나 이제 '센터별 맞춤형 상자'를 사용할 예정이다.

CJ대한통운은 3개월간 소비자들이 주문한 상품의 종류와 수량을 바탕으로 112억 가지 경우의 수를 조합해 9종의 최적화된 상자 크기를 찾아냈다. 최적 상자는 오는 8월 군포 풀필먼트센터부터 적용한다. 현재 군포 센터에서 출고되는 상자의 약 75%는 현장에서 직접 포장되고, 나머지는 판매자가 요청한 박스로 출고된다.

배송 상자가 작아지면 불필요한 공간을 줄일 수 있다. 상품 보호를 위해 상자 안에 넣는 완충재 역시 더 적게 사용할 수 있다. 이와 함께 CJ대한통운은 시스템을 통해 소비자 주문에 맞춰 공간이 최소화되는 박스를 자동으로 선택해 물류작업에 투입하고 있다. 불필요한 과대포장을 막아 친환경 효과를 높일 수 있다.

CJ대한통운은 박스 크기 축소로 물류 효율성이 한층 더 높아질 것으로 기대하고 있다. 소비자 주문에 맞춰 포장이 완료된 박스는 풀필먼트센터에서 대형 간선 차량에 실려 전국의 택배 Hub, Sub 터미널로 발송된다. 박스 크기 축소로 차량 적재함에 실리는 박스 수량이 늘어남에 따라 1회에 더 많은 물량을 발송할 수 있다. 택배기사들이 운행하는 배송 차량의 적재 효율도 높아진다.

전자상거래 물류는 다품종·소량 단위로 들어오는 수많은 주문을 효율적으로 처리하는 것이 중요하다. 이에 대부분 물류업체는 소비자 주문에 적합한 상자를 일일이 선택해 사용하기보다는 같은 규격의 상자를 일괄 사용한다.

반면 CJ대한통운은 '스마트 패키징' 시스템을 통해 최적화된 상자를 사용함과 동시에 작업 효율성도 높였다. 사람이 직접 상자를 접지 않고 자동화 설비로 포장해 물류현장에 바로 투입한다. 작업자가 원하는 상자 크기를 시스템에 설정하고 해당 규격의 상자를 설비에 놓으면 자동으로 제함된다. 상자 안에 상품이 들어간 후 완충재 투입, 테이프 부착, 송장 부착 작업도 모두 사람 없이 진행된다.

CJ대한통운은 앞으로 곤지암, 용인 등 다른 풀필먼트센터를 대상으로 빅데이터 분석을 확대하고 각 센터의 상품에 최적화된 상자를 설계 및 적용해 나갈 방침이다.

CJ대한통운은 앞서 지난해 말 창립 91주년을 맞아 혁신기술기업으로 거듭나겠다며 미래 비전에 대해 발표한 바 있다. 이에 2023년까지 2조5000억 원을 투자해 첨단 기술과 플랫폼 확장, 전문인력 확보에 힘쓰겠다는 구상을 밝혔다. 특히 사내 물류 기술 혁신을 주도하는 조직인 'TES(Technology, Engineering, System & Solution)' 물류기술연구소 규모(150여 명)를 2023년까지 2배 이상 키울 계획이다.

남기찬 CJ대한통운 TES 물류기술연구소 경영 리더는 “체계적인 빅데이터 분석을 통해 박스 크기를 줄이고 완충재 사용량을 낮춰 물류 효율과 친환경 효과를 동시에 얻을 수 있을 것으로 기대된다”며 “혁신적인 첨단 물류기술을 활용해 판매자와 소비자들에게 차별화된 풀필먼트 서비스를 제공할 것”이라고 말했다.

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