컨테이너가 어디로 사라졌는지 알 길이 없던 시절이 있었다. ʵ롵ӝ드가 200만 개 컨테이너에 추적 장치를 달고, 鶹ԭ가 그 데이터를 로 끌어오면서 상황이 달라졌다. 이제 질문은 “어디 있나”가 아니라 “그래서 어떻게 할까”다.
글쓴이: 크리스토프 릭센펠트(Christoph Lixenfeld), 번역: 클로드(Claude)
컨테이너가 말을 걸어올 때: ʵ롵ӝ드와 鶹ԭ의 공급망 새 지도
카스텐 슈미트는 한동안 익숙한 무력감에 시달렸다. 함부르크 항을 떠난 컨테이너가 뮌헨에 제때 도착하지 않으면, 그가 알 수 있는 건 딱 거기까지였다. “선적됐다”는 사실과 “도착 예정”이라는 계획 사이, 그 컨테이너가 실제로 어디를 지나고 있는지는 깜깜한 어둠 속이었다. 세계 5위 해운사인 ʵ롵ӝ드에서 라이브 포지션 및 트랙 앤 트레이스 도구를 총괄하는 그에게, 이 공백은 단순한 불편이 아니라 업계 전체가 안고 있는 구조적 결함이었다.
그 결함이 얼마나 치명적인지를 모두에게 각인시킨 건 코로나19였다. 鶹ԭ SE의 디지털 채택 최고 전문가 스벤 요크 폴은 그 시기를 이렇게 회고한다. “심각한 지연이 반복되면서, 물류 프로세스가 훨씬 더 투명해져야 한다는 걸 절감했습니다.” 팬데믹은 전 세계 공급망을 뒤흔들었고, 그 여파가 채 가시기도 전에 이번엔 호르무즈 해협의 지정학적 긴장이 해상 운송을 다시 압박하기 시작했다. 기업들이 택할 수 있는 방어책은 사실상 하나뿐이었다. 재고를 넉넉히, 아니 넘치도록 쌓아두는 것. 그러나 그 안전판은 곧바로 비용이라는 청구서로 돌아왔다.
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독일 발도르프에 모인 자동차·항공 업계 조달 담당자들이 흩어진 시스템과 소수 베테랑에 의존하는 현실을 솔직하게 털어놨어요. AI 기대는 컸지만, 기본 데이터와 프로세스가 갖춰져야 진짜 힘을 발휘한다는 게 공통된 결론이었죠.
어둠 속의 컨테이너에 불을 켜다
슈미트의 팀이 택한 해법은 단순하면서도 근본적이었다. 모든 드라이 컨테이너에 위치 정보를 실시간으로 쏘아 올리는 IoT 장치를 다는 것. “팬데믹 이후 우리는 이렇게 결정했습니다. 2024년 중반까지 전체 선단의 90%에 장치를 장착했죠.” 그 결과 ʵ롵ӝ드는 전 세계 200만 개 이상의 컨테이너를 추적할 수 있게 됐고, 육상에서는 15분마다, 해상에서는 6시간마다 위치 데이터를 갱신해 고객에게 실시간으로 전달하기 시작했다. 더 이상 “선적됐다”는 말과 “도착했다”는 말 사이의 침묵은 없었다.
하지만 데이터가 아무리 정교해도, 그것이 갇혀 있는 창고 안에서는 힘을 발휘하지 못한다. 이 지점에서 폴과 슈미트의 이야기가 만난다. 두 사람은 ʵ롵ӝ드에서 진행된 鶹ԭ 전환 프로젝트를 계기로 자주 마주치게 됐고, 대화를 거듭할수록 같은 결론에 도달했다. 위치 데이터의 진짜 잠재력은 별도의 조회 화면이 아니라, 기업이 실제로 생산과 업무를 관리하는 시스템 안에서 발휘된다는 것이었다. “중간재가 정확히 언제 도착할지, 며칠이나 늦어질지 안다면 이후 생산 단계를 정밀하게 계획할 수 있습니다.” 폴의 말이다. 그렇게 두 사람은 ʵ롵ӝ드의 위치 데이터를 시스템으로 끌어오는 작업을 함께 구상하기 시작했다.
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항구에서 생산 라인까지, 데이터가 흐르는 길
그 구상은 지금 클라우드 솔루션으로 구현되어 있다. 이 솔루션은 공급망 전 구간에 걸쳐 실시간 배송 정보를 투명하게 제공할 뿐 아니라, 그 데이터를 기업의 백엔드 시스템에 네이티브하게 심어 넣는다. 예를 들어 안에 컨테이너의 현재 위치를 알려주는 자동 알림을 직접 통합할 수 있게 되는 식이다. 여기에 화주와 물류 서비스 제공업체, 운송사를 매끄럽게 연결하는 클라우드 협업 플랫폼 까지 더해지면서, 데이터는 단순한 가시성 확보를 넘어 공급망 보안을 높이고 원산지부터 완제품까지의 추적을 통해 짶속가성까지 뒷받침하게 됐다.
이 변화의 수혜자는 한둘이 아니다. 슈미트는 그 목록을 이렇게 짚는다. “물류 관리자들이 가장 직접적인 혜택을 봅니다. 컨테이너가 어디 있고 언제 도착할지 정확히 알아야 하니까요.” 그 뒤를 창고 계획 담당자들이 잇는다. 재고를 너무 낮추지도, 그렇다고 불필요하게 쌓아두지도 않는 그 아슬아슬한 균형점을 이제는 데이터로 찾을 수 있게 됐다. 운송사들은 경로를 더 효율적으로 짤 수 있게 됐고, 나아가 이 데이터는 결제 프로세스를 간소화하는 데까지 손을 뻗고 있다.
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기업의 의사결정 중 절반 이상이 여전히 며칠씩 걸린다. 鶹ԭ가 그리는 은 이 시간을 순간으로 줄인다. 프로세스 지식,데이터,거버넌스라는 세 원칙 위에서 재무부터 산업별 AI까지, 결정의 속도가 어떻게 달라지는지 들여다본다.
혼란이 증명한 것
이론이 현실의 시험대에 오른 건 최근 중동의 갈등이 격화되면서였다. “엄청난 수의 컨테이너가 페르시아만에서 사우디아라비아를 가로질러 홍해의 제다 항까지 운송된 뒤, 그곳에서 다시 선적되고 있습니다.” 슈미트가 설명한다. “우리 추적 솔루션 덕분에 저는 제가 택한 육상 경로와 컨테이너의 현재 위치를 끊임없이 확인할 수 있습니다.”
그러나 실시간 위치를 아는 것과, 막상 컨테이너가 발이 묶였을 때 대응하는 것은 다른 차원의 문제였다. 페르시아만에 15,000개의 컨테이너가 발이 묶이자, 평소처럼 전화로 들어오는 문의만으로는 도저히 감당이 되지 않았다. ʵ롵ӝ드는 예약 여부와 상관없이 모든 고객에게 라이브 포지셔닝 서비스를 전면 개방하는 승부수를 던졌다. 예상치 못한 위기 대응에서 나온 이 결정은, 뜻밖에도 앞으로 나아갈 방향을 스스로 증명해 보였다. “이 해결책이 앞으로 고객들의 프로세스는 물론 우리 자신의 프로세스까지 얼마나 단순화할 수 있는지, 그 잠재력을 보여줬습니다.”
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왶는 복잡한 문제를 관리하고 탄소 배출량 감소, 삼림 벌채 방지, 순환경제 촉진에 실질적인 해결책을 제공합니다. 단순한 규제준수를 넘어 짶속가성을 경쟁 우위로 전환하고, 환경 보호와 비즈니스 성장을 지원합니다.
다음 질문은 “어디에 있나”가 아니라 “그래서 어떻게 할까”
두 사람이 그리는 다음 단계는 위치를 아는 것에서 한 걸음 더 나아간다. 폴은 이렇게 그림을 그린다. “앞으로 鶹ԭ 사용자들은 배송이 지연될 때 어떤 선택지가 있는지, 어떤 대체 운송 수단을 쓸 수 있는지를 소프트웨어에 직접 물어볼 수 있게 될 겁니다.” 슈미트는 구체적인 시나리오로 이를 뒷받침한다. 선박이 지연돼 예정된 철도 연결편을 놓쳤다면, 시스템이 예측 서비스를 통해 트럭을 통한 후속 운송이 가능한지, 그렇다면 여정이 얼마나 더 걸릴지를 곧바로 알려주는 식이다. 여기에 鶹ԭ 클라우드 포트폴리오의 대표 AI 브랜드인 이 결합되면서, 사용자는 AI에게 구체적인 행동 방안을 제안해달라고 요청할 수 있게 된다.
슈미트는 마지막으로 이 모든 노력의 본질을 담담하게 정리한다. “장거리로, 특히 해상으로 상품을 운송할 때 지연을 완전히 배제할 수는 없습니다. 하지만 우리가 할 수 있는 건, 통제할 수 없는 일이 벌어졌을 때 느끼는 그 무력감과 아무것도 할 수 없다는 느낌을 없애주는 것입니다.”
