운수산업에 AIㆍML 접복 본격화...시간 예측과 연료 절감 등 가능 전망

(사진=셔터스톡)
(사진=셔터스톡)

인공지능(AI)이 운송망에 변화를 일으키고 있다. 원활한 배송을 위한 출발 시간을 파악하거나 수요 매칭 효율을 높이는데 AI와 기계학습(ML)이 활용되기 시작했다. 자율주행차 등장은 차량 효율을 높이는 등 운송망 자체에 큰 영향을 미칠 것이라는 분석도 나왔다.  

빅데이터 및 솔루션 분야 뉴스 포털 데이터나미(Datanami)는 8일(현지시간) 운송망 산업에는 아직 데이터 분석 시스템이 완전히 자리잡지 못하고 있는 가운데서도 AI와 기계학습(ML)을 접목하는 변화가 일고 있다고 보도했다.

가장 두드러지는 변화로 꼽힌 것은 '물건 도착 예정 시간'을 파악할 수 있게 됐다는 점이다. 배송 시간은 날씨 문제와 자동차 사고 등 수백 가지 요소에 의해 좌우되기 때문에 정확한 예측이 어렵다.

하지만 AI와 ML은 정확한 도착 시간 예측을 위해 극복해야 할 모든 변수를 이해하는 데 점점 능숙해지고 있다. AI는 교통상황이나 날씨 등 다양한 변수를 분석해 운전자가 원활한 배송을 위해 출발해야 할 시간을 알려주거나, 특정 창구에 정확한 시간에 도착하기 위해 필요한 일정 변경 등을 권고하기도 한다.

또 운전자와 화물주 사이의 수요 매칭 효율도 높여준다. AI를 이용해 운전자가 원하는 시간과 노선을 파악하고, 운전자와 화물을 일치시키는 등 다양한 방식으로 수요 매칭 효율을 높인다.

특히, 코로나19 발병으로 운송망을 더 유연하게 운영해야 할 필요가 생기면서 이같은 수요 매칭이 더 중요해졌다. 하지만 AI의 도움으로 운송업자는 더 넓은 범위의 운전자와 소통해 연료비와 인건비를 아낄 수 있게 됐다.

'자율주행차' 등장은 그동안 없던 새로운 변화다. 데이터나미는 아직 자율주행차가 물류에 영향을 미치지는 못하고 있지만 향후 운송망 운영 방식에 큰 영향을 미칠 것으로 분석했다. 자율주행차는 운행 거리에 따른 연료량을 예상하고 조정해 차량 효율을 높일 수 있다는 설명이다.