물류 분야에서 탄소 저감 필요성이 제기되며 업계에도 친환경 물류체계 구축을 위해 노력을 기울이고 있다.
연간 도로 화물운송의 온실가스 배출량은 지난 2018년 기준 약 2800만톤(t) 수준으로 수송 분야 탄소 배출량의 30%를 차지한다.
우리 정부가 2050 탄소중립을 선언하고 ‘2030 온실가스 감축목표’를 대폭 상향하며 수송 분야에서의 탄소배출을 빠르게 감축할 필요성이 떠올랐다.
이러한 정책에 따라 AI를 활용한 물류 시스템 혁신 등 새로운 시스템들이 도입되고 있다.
CJ대한통운은 '수송복화 알고리즘 시스템'을 도입했다.
수송복화 알고리즘 시스템은 허브터미널, 서브터미널, 물류센터, 물류거점 등을 오가는 수송차량의 출발지, 도착지, 이동거리, 차량크기, 화물정보, 화물 이동량 등 빅데이터를 분석해 가장 효율적인 운송 네트워크와 운영정보를 제공하는 시스템이다.
빅데이터 기반 수송연계(Match Back) 알고리즘을 통해 11톤, 25톤에 이르는 대형트럭의 이동을 최적화해 출발지와 도착지, 차량크기, 화물정보 등을 종합 분석한 뒤 화물 없이 빈 상태로 운행하는 거리를 최소화, 수송차량이 이동하는 전체 이동거리를 줄임으로써 탄소 배출량을 감소시키는 방법으로 떠올랐다.
SK텔레콤은 AI로보틱스 소프트웨어 개발 전문기업 씨메스 100억원의 신규 투자를 포함한 AI 로봇 물류분야 사업 협력을 위한 업무협약을 맺었다.
씨메스(CMES)는 AI와 3D 머신 비전 기술을 통해 로봇 자동화 공정을 혁신하고 다양한 산업 분야에서 로봇 대중화를 이끌고 있는 AI 로봇비전 스타트업이다.
이번 협약을 통해 SK텔레콤은 자사가 보유한 비전 AI기술과 씨메스의 3D 비전, 로봇제어 기술을 결합해 AI 물류 로봇 공동사업을 본격화할 예정이다. AI 물류 이·적재 로봇은 현재 비정형 상품 분류 시 99.9%이상의 정확도를 보이며 글로벌 경쟁력을 확보하였다.
또한 SK텔레콤과 씨메스가 개발한 AI 물류 이·적재 로봇은 시간당 물류 상자 600개 이상 처리가 가능해 최근 사회적 이슈로 대두되고 있는 물류 택배 노동자의 과로 문제와 물류 노동자 부족 현상 해소에도 도움이 될 전망으로 ESG 가치 제고에도 기여할 것으로 기대된다.
해외에서도 물류 업계에서 탄소 중립을 위한 노력이 활발하게 이루어지고 있다.
세계 최대 물류업체 아마존과 UPS 등은 친환경 배송을 위해 전기 화물자전거를 도입했다. 자전거 도로를 이용할 수 있으며 트럭이 진입하기 힘든 보행자 구역에도 쉽게 진입 가능해 효과적이다.
또한 스위스에서는 지하 물류터널 프로젝트 'CST(Cargo Sous Terrain)'가 연내 시작될 예정이다. 지하 물류터널 프로젝트는 지하에 물류 전용 터널을 뚫어 무인 로봇이 24시간 화물을 옮기는 시스템이다. 먼저 스위스 취리히에서 70km 구간으로 오는 2031년 가동을 목표로 한 바 있다.
이 프로젝트가 2045년 성공적으로 완료될 경우 트럭의 수가 지금의 60% 선까지 줄어들 수 있을 것으로 전망된다.
[데일리e뉴스= 김병호 기자]
