Chris Choi

UPS, Big Data로 배송 적시성 확보하기

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택배 트럭 한 대의 배송지는 지역에 따라 차이가 있겠지만 많게는 백 군데가 넘는다고 합니다. 한 장소에서 다른 장소로 이동할 때도 여러 개의 경로가 가능한데, 택배 트럭의 하루 경로는 수 많은 경우의 수가 존재합니다. 효율적인 경로를 선택하는 것은 택배 회사와 기사에게는 물론, 고객에게도 매우 중요한 부분입니다.

또 하나 택배 서비스가 고려해야 할 것은 자동차의 이상 유무의 예측입니다. 한창 배달 중에 자동차가 고장이 난다면 오늘 화물을 받아야 할 고객들은 제 때 받지 못할 수도 있습니다.

미국의 택배 업체인 UPS Unified Parcel Service 는 Big Data 분석을 이용해 위와 같은 문제들을 해결해 가고 있습니다.

UPS and Big Data_Image 1

[Image 1. UPS의 배송 트럭 출처: UPS]

ORION

UPS는 ORION On-Road Integrated Optimization and Navigation 이라는 Platform을 보유하고 있습니다. 최적화된 경로를 계산한 후 트럭 별 배송 위치를 지정하고, 도착 예정 시각까지 제공하는 역할을 합니다. 이를 위해 UPS의 차량에는 GPS Tracking 기기들이 설치되어 있습니다. 배송 적시성 확보를 위해 UPS의 차량들은 좌회전을 하지 않는다는 말을 합니다. 좌회전을 하려면 신호를 기다리며 대기해야 하는 시간이 발생할 수 있으며, 이 시간이 쌓이면 배송이 지연될 수 있다는 것입니다. 따라서 좌회전 보다는 직진이나 우회전을 주로 하도록 경로를 지정합니다.

ORION의 Algorithm은 천 페이지에 달하는 코드로 구성되어 있으며, 20만 개 이상의 대체 경로를 평가합니다. 한 위치에서 다른 위치로 갈 때도 몇 가지 경로가 가능한데, 수 십 군데의 배송지를 하나의 경로로 연결하기 위해서는 엄청난 계산이 필요할 것입니다. 수 많은 경우의 수들을 비교하고, 그 중에 최고의 경로를 뽑아 내는 작업이 Algorithm의 핵심일 것입니다.

그 결과로 2010년에서 2012년 사이에 3백만 갤런의 유류 소비를 줄였고, 3만톤에 달하는 이산화탄소 배출을 줄였습니다.[1] 감이나 경험 대신 데이터에 기반해 작업을 수행함으로써 얻을 수 있는 수익입니다.

차량에는 여러 가지 센서를 부착했습니다. 엔진, 브레이크 등 주요 장치에 설치된 센서는 실시간으로 정보를 서버로 전달합니다. 기존 패턴과 다른 이상 징후가 포착되면 차량이 고장 나기 전에 미리 수리를 할 수 있습니다. 이전에는 2~3년마다 한 번씩 필요 부품들을 교체하는 방식이었으며, 이 과정에서 불필요한 교체도 있었다고 합니다. 데이터에 기반한 예측을 통해 신규로 구매한 차량들의 문제도 발견할 수 있었습니다.[2]

UPS My Choice

정확도가 높은 배송 예측이 가능해지면서 UPS는 My Choice라는 서비스를 제공할 수 있게 되었습니다. My Choice는 Mobile App을 통해 배송 시각이나 배송지를 변경하는 서비스입니다. 고객들의 요청을 받으면 기존에 결정된 경로는 실시간으로 조정됩니다.

UPS and Big Data_Image 2

[Image 2. UPS My Choise 출처: UPS]

Implication

UPS의 사례를 통해 물류 산업의 혁신을 봅니다. 물류 산업의 혁신에 IT가 큰 역할을 할 수 있다는 것을 보여 주는 대목입니다. 이것은 미국만의 이야기는 아닐 것입니다. 한국에서도 여러 물류 기업들이 UPS와 같은 Big Data 활용을 통한 물류 경쟁력 제고의 방법을 고안해 보기를 기대합니다.

References

[1] “ORION Fact Sheet”, UPS

[2] 『빅 데이터가 만드는 세상』, 빅토르 마이어 쇤버거, 케네스 쿠키어, 21세기북스, 2013

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Written by Chris Choi

October 15, 2014 at 12:07 am

Posted in Transportation

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