모빌리티 산업 그리고 물류 이야기

📌강사소개

김양원 멘토님 (모세)

인문학을 품은 엔지니어 출신 스타트업 대표

아이앤아이솔루션 대표(AI 솔루션)

가마치통닭 Develop Member (닭 키우고,염지까지, 배송과정 전체..)

한국 퀄컴(엔지니어)

다임러 트럭 코리아(엔지니어)

 

 

📍10대 미래 기술 유망 산업

- AI(인공지능)

- 블록체인 & NFT (블록체인 & 대체 불가 토큰)

- multi - device-experience (멀티 기기 경험)

- 메타버스(metaverse)

-education (교육)

- wellness(웰니스)

- environment(환경)

- mobility(물류, 이동수단)

- robotics(로보틱스)

- content & ervice (콘텐츠 & 서비스)

 

📍인류의 3대 비즈니스

- energy

- communication

- content & ervice

 

📌 모빌리티란

📍모빌리티란 ?

🚀 '자유롭게 이동할 수 있는 성질 또는 능력(이동성)'

모빌리티는 인간의 숙명이자 난제 => 옛날부터 동물은 서식지가 변하지 않지만 사람은 먹이를 따라 움직였다..

 

모빌리티 첫번재 시도 : 말을 통해 마차같은 자전거?를 만듬 (말을 이동수단으로만 생각하지 않음, 사고방식과 시야가 넓어졌다고 사람을 분류함)

강의 자료 발췌

📌 물류 산업

📍물류의 정의

- 물류 (물적+유통)

- 물류는 생산자와 소비자의 시간적 공간적 문제를 해결하기 위한 활동

- 생산과 소비의 연결활동으로 보관, 하역, 운송, 포장, 정보처리 등의 행위

- 제품의 생산, 판매, 반품,회수 및 폐기에 이르기까지 전략적이고 통합적인 활동

- 공급자,제조업자,물류업자,유통업자 간 물자,자금,정보를 통합하여 최적화를 만드는 것

 

📍물류의 중요성

물류는 '비용절감을 위한 최후의 미개척 분야이자, 이윤의 보고이다"

제 3의 이익원으로 경영의 핵심 및 이윤의 보고로 보기에 물류의 중요성이 크다.

실제로 마케팅을 

 

📍물류 5대 기능

운송, 보관, 하역, 포장, 정보처리(최근 니즈가 커짐)

 

✔️운송 - 단순히 어느 지점으로 이동하는 관점이 아닌, 데이터 기반 인사이트 발견이 중요함

수송(장거리) ↔️ 배송 (

 

 

데이터 물류센터? 

✔️보관(시간의 GAP 발생) :

물류센터에서 재고를 관리하고, 공간을 쌓을 때 효과적으로 운영하는것이 필요하고 고민 할 일들..(정량적)

쌀의 생산시점과 소비시점이 다른것 같이 제품의 시간적 효율을 창출하는 것이 필요하다.

 

✔️하역 :

하역의 범위 : 제품의 상하차, 제품의 입출하 검수, 피킹 및 분배업무,출하 분류 업무, 제품의 격납 및 출고

제품 상하차의 단순 활동이 아닌, 데이터 기반 인사이트 발견이 중요

 

✔️포장 

피킹 :  정확한 주문 수량에 맞춰 상품이 위치한 곳에서 상품을 가져 오는 것

패킹 : 주문자가 주문한 상품들을 모으고 적절한 포장 방법으로 포장하는 작업

' 포장이라는 단순한 개념이 아닌, 데이터 기반 효율을 찾는 인사이트 발견을 중요'

 

✔️정보처리 : 

'운송,보관,하역, 포장 등에서 발생하는 갖종 데이터의 정보처리 활동'

-> 효율성을 높이기 위해 데이터 기반 다양한 업무 개선이 이뤄지고 있음 ➡️ WMS, OMS, TMS

 

💁🏻‍♀️ 물류의 목적인 <물류 비용의 절감>,<물류서비스의 향상>을 잘할 수 있을까?

강의 자료 발췌

 

데이터 기반으로 어떻게 해결할 수 있을까?

 

📍물류센터의 종류와 특징

 제품 생산 -> 소비자전달 과정 중 비용이 많이 발생할 것

ex ) 이천 쌀 생산 -> 제주도 소비자

❌ 쿠팡의 서비스는 소비자 반경 11km에 물류 센터(캠프)가 있어서 빠른 배송을 할 수 있다. ❌

DC 센터 : 재고보류형 물류센터 (상품 최소한으로 보유 해야 하는데, 안전재고 때문이다) 안전재고에 대한 고민을 데이터 분석을 기반해야함

TC 센터 : 통과형 물류센터(잠시 스쳐지나가는 형태) , 제품이 결품이 생기지 않게 해야하는 것(유통기한이 짧기에), item별 전산시스템을 만들어야함.

ex) 치킨집 - 매장에서 주문할 때 주문량을 보고 발주를 더 넣어주는 과정이 있었음. TC센터에서 닭 염지해서 보내야하는데, 우리가 봤을 때 부족할 것같을 때, 매장에 확인하거나, 데이터 기반 의사결정을 하고 난 후에 발주를 해줌. (3복에는 가늠을 할 수 없는데 미리 생산에 대한 계획과 도계에 대한것이 있었음..)

 

잡화류, 화장품은 80% DC센터에서 취급을 하는데,

유통기간이 짧은 유제품, 식자재 등은 TC 센터에서 취급을 한다.

 

 

📍콜드체인 logistics and IoT

콜드체인 물류에서 발생되는 지점은 많지만 저온으로 운반되는 과정에서 적정온도를 유지하는지, 적재를 햇을 때 온도, 문을 열었을 때 온도,물건을 뺐을때 온도를 어떻게 조절하고 데이터를 분석해서 최적으로 배송할 수 있는지 ? (배송 과정에서도 발견할 수 있음)

어떠한 형태로 나에게 배송되는지도 중요함 (배송시간 예측)

짧은 경로로 라스트마일까지 최종적으로 전달하는 과정이 유지가 되었는지, 사후관리? (데이터를 통해 인사이트 뽑아낼 수 있는게 많음)

- temperature monitoring : 

- route Optimization :

- real time tracking :

- reports :

- pilferage detection : 좀도둑 막는거?

 

📍DATA 

식품 콜드체인 물류 현황 데이터

(식당, 카페 등에 제품을 납품하는 다양한 고객사를 보유한 물류 회사의 실제 데이터 제공)

상품, 입고 및 출고, 차량 , 센터 및 배송 데이터 포함

1. 상품 정보 데이터

- A 물류사가 취급하는 다양한 상품 정보에 대한 데이터

- 상품코드,규격, 출고단위, 수량, 고객사코드,보관조건, 상품분류, 계근여부,CBM 값

2. 배송지 정보 데이터

- 상품이 배송되는 배송지 정보에 대한 데이터

- 배송, 편수, 차수, 노선

3. 출고 내역 데이터

- A 물류사의 물류를 수행하는 차량 정보에 대한 데이터

- 출고 날짜, 상품, 시간, 

4. 차량 정보 데이터

- A물류사의 물류를 수행하는 차량 정보에 대한 데이터

- 물류센터 코드, 차량코드,차종, CBM

5. 물류 센터 데이터 

- A 물류사가 보유하고 있는 물류센터의 정보와 기능에 대한 데이터

- 센터코드, 주요기능, 저장능력, SKU

 

 

 

 

📌Q&A

❓ 쿠팡이 물류센터를 많이 만들어 빠른배송을 한다고 했는데 물류센터를 많이 만드는게 더 비용이 많이 들지 않나요? 

쿠팡은 물류센터 만드는게 비싸도 고객의 빠른 문화가 더 중요하다고 생각했기 때문에 실현했고, 다른 곳에서 이익을 만들었기 때문에 충분히 비용적인 측면을 뒷받침할 수 있었다.

❓ 실제 데이터 기반 발주를 했을 때 정확도가 궁금합니다.

 데이터 기반 접목시키는 산업으로 생각하는게 좋을 것 같다.

 

 

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모빌리티 중 가장 오래되었고 IT의 도움을 많이 받을 수 있는것이 물류라고 생각하는데

이렇게 자동화 시스템이나 적재, 배송 여러곳에서 많은 데이터가 모이고 분석할 것이 많다는게 가슴을 뜨겁게한다.

데이터 볼게 많다는것은 그만큼 DX 할것이 많다는 거니까

다만 도메인 지식이 너무 없어서 물류에 대한 지식을 많이 보충하는게 우선일 것 같다.

그래야 EDA 할 때 어떤 부분에서 데이터를 활용할 수 있느니..!!

 

 

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