CJ대한통운, AI 활용 화물선 도착시간 예측 시스템 개발

▲CJ대한통운 카고트래킹 시스템 화면 이미지. (사진제공=CJ대한통운)

CJ대한통운은 국내 종합물류업계 최초로 인공지능(AI) 기술을 통해 화물선의 도착 시간을 예측할 수 있는 ‘CJ대한통운 카고 트렉킹’ 시스템을 개발해 운영에 들어갔다고 1일 밝혔다.

CJ대한통운은 제조업체, 수출입업체로부터 화물을 위탁받아 최종 목적지까지 운송을 대행하는 복합운송서비스를 제공하고 있다.

국제 해상운송의 경우 CJ대한통운이 선사와 계약을 맺고 화물선을 통해 운송하게 된다.

CJ대한통운이 개발한 시스템은 화물선이 해외 현지 항구에 도착하는 일시를 AI 기술을 통해 예측한다.

CJ대한통운은 이를 위해 18개의 기계학습 기반 예측 모델을 개발했다. 이 모델들에 항해 정보, 경로, 날씨를 비롯해 화물선의 경로 상 위성위치확인시스템(GPS) 정보의 유무 등 변수들을 적용해 분석, 도착 일시를 예측할 수 있다.

기존에는 화물선을 운영하는 선사로부터 도착일을 파악할 수 있었지만, 정확도가 40% 정도였다.

하지만 CJ대한통운 카고 트렉킹 시스템을 도입한 이후 정확도는 85%까지 두 배 이상 향상됐다.

화물선의 도착일을 정확히 알 수 있게 되면 여러 이점이 생긴다.

해외로 원자재를 수출하는 기업의 경우 화물선이 늦게 도착해 공장이 멈추는 사태를 방지하기 위해 여유를 둬 보유하는 이른바 안전재고를 낮출 수 있다.

안전재고 감소로 임대료, 인건비 등 보관 관련 물류비의 절감이 가능하고 생산공장의 정확한 제조일정 수립과 과잉생산 방지 효과도 기대된다.

시스템 운영을 통해 축적되는 빅데이터를 기반으로 10~15%가량 예측 정확도를 더 향상할 수 있다고 CJ대한통운은 설명했다.

CJ대한통운 관계자는 “기술 경쟁력을 곧 물류 경쟁력으로 인식하고, 첨단 미래물류 기술의 개발 및 도입을 통해 물류 초격차 역량 확보에 적극적으로 노력하고 있다”고 밝혔다.