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‘성장 동력, IT에서 찾다’··· XPO 로지스틱스의 배송 최적화 사례

2022.11.22 Paula Rooney  |  CIO
XPO 로지스틱스의 신임 CIO는 회사의 LTL(less-than-truckload) 운송 작업 처리를 위한 IT 플랫폼 고도화에 매진하고 있다. 투자의 성과는 이미 나타나고 있다. 

소량 화물 운송 서비스를 의미하는 LTL은 운송 시간, 운송 데드라인, 비용, 발자국, 팔레트 사이즈, 각종 운송 요구사항을 갖춘 여러 고객의 제품을 배송하는 화물 운송 모델이다. 고객은 다른 고객과 한 개의 트럭을 공유한다. XPO에게는 각종 정보 기술을 필요로 하는 재고 운송 최적화가 필요하다는 의미다.

이를 위해 XPO의 IT 엔진은 자체 개발된 화물 애플리케이션과 클라우드의 결합을 이용하는 한편, 데이터를 연료로 사용한다. 
 
ⓒXPO Logistics 
XPO가 RXO 중개 비즈니스를 별도의 공개 기업으로 분사하는 시점에 제이 실버클레이트는 11월 1일 XPO의 신임 CIO로 임명됐다. XPO 로지스틱스에서 10년 이상 일해온 그는 전 CIO 및 새 CEO인 마리오 하리크와 함께 30억 달러 이상을 투자해 기업의 디지털 전환을 추진해왔다. 다우(Dow), 존 디어(John Deere) 및 트랙터 서플라이(Tractor Supply)와 같은 우량 기업을 포함한 2만 5,000여 계정에 제공하는 서비스를 고도화하기 위해서였다.

RXO 중개 사업과 분리된 XPO는 이제 화물 운송사업에만 집중할 예정이다. 오펜하이머의 전무인 스캇 슈니버거는 기술에 대한 집중이 회사에 긍정적일 것으로 관측하고 있다. XPO IT의 다음 단계를 주도할 적임자로 선택된 실버클레이트 또한 XPO가 엔터프라이즈 운송 시장에서 ‘혁신자’가 되었다고 강조했다.

자체 앱 개발 및 클라우드
XPO는 매년 130억 건 이상의 운송을 처리한다. 각 트럭마다 다수의 고객 운송 건을 포함하고 있기 때문에, 12명의 데이터 사이언티스트를 포함하는 430인 이상의 IT팀은 비용, 효율성 및 손상 없는 운송을 최적화하기 위해 대규모 독점 네트워크를 구축했다. 

데이터 레이크로서의 구글 빅쿼리(BigQuery), API 게이트웨이로서의 구글 애피지(Apigee), 구글이 최근 출시한 버텍스(Vertex) AI 플랫폼을 포함한 일련의 GCP 기반 자체 개발 애플리케이션을 기반으로, 이 화물 운송 기업의 네트워크는 업계 최고 수준의 가치를 제공할 수 있도록 준비를 갖췄다고 실버클레이트는 설명한다. 

그에 따르면 컨테이너화를 위한 XPO의 GCP 및 쿠버네티스 오케스트레이션 엔진(GCP&Kubernetes orchestration engine) 사용은 일상적인 업무량 처리에 중요한 역할을 해왔다. 그러나 XPO IT 플랫폼의 진정한 차별화 요소는 화물 운송 최적화 및 통합을 위한 데이터 애널리틱스 등의 사내 앱 개발에 쏟는 XPO의 노력이다.

예를 들어, XPO는 실시간 화물 운송 기회를 포착하는 일련의 API, 동적 가격 책정 도구(a dynamic pricing tool) 등을 개발했다. 또한 이 기업은 고객을 만족시키면서도 수익을 향상시킬 수 있도록 하는 독점적 비용 모델링 기능을 개발했다. 이 기업의 플랫폼은 픽업 및 운송 경로 최적화는 물론이고 화물 통합 방법을 결정하는 과정도 돕는다.

실버클레이트는 “규모 자체가 도전 요소다”라고 언급했다. 그에 따르면 XPO의 네트워크는 매일 약 300개의 북미 서비스 센터의 배송 15만 건을 처리해 실시간으로 수백만 개의 데이터 포인트를 생성하고 있다. 이러한 데이터 포인트는 각 고객을 위한 가장 효율적인 운송 서비스 생성을 위해 분석되어야 한다. 그는 “이러한 기술 플랫폼을 위해서는 유연하고 확장가능한 아키텍처가 필요하며 클라우드가 이를 제공한다”라고 설명했다.  

실버클레이트는 또 원활한 화물 운송의 조건으로 강력한 데이터 운영에 주목했다.

원동력으로서의 데이터
실버클레이트는 “이제 XPO의 비즈니스는 확실히 데이터 기반이다. 우리의 디지털 전환 및 여정에 대해 생각해보면, 많은 부분은 우리가 데이터를 분석하는 방법에 기초하고 있다”라고 설명했다. 

XPO의 경우, 관련 데이터 볼륨은 상당하다. 실버클레이트 CIO는 “트럭에 GPS 위치정보 및 텔레매틱스를 갖추고 있어 도로 위 엔진에 대한 정보가 들어온다. 서비스 센터의 모든 직원이 휴대용 장치를 가지고 있고, 모든 화물에는 바코드가 부착되어 있다. 통합된 상태로 들어오는 이러한 모든 데이터 포인트를 구글 빅쿼리에 입력하고 있다”라고 이야기했다. 

XPO 로지스틱스의 대규모 데이터 분석가 및 프로그래머 팀은 자체 웹 포털을 개발했다. 이 포털을 통해 고객은 운송을 요청하고 픽업 및 배송 날짜를 추적하며 상태 업데이트를 제공받는다. 또 비용을 지불할 수 있다. XPO는 고객의 내부 시스템과의 연결 및 통합을 위해 구글의 API 엔진과 함께 IoT 구성 요소 및 자체 개발 애플리케이션을 활용한다. 또한 회사의 데이터 사이언티스트는 구글 버텍스 AI 플랫폼을 사용해 머신러닝 모델을 구축했다.

실버클레이트는 “동적 LTL 모델을 실행하려면 다양한 포인트에서 화물 관련 데이터를 통합하고 목적지에 연결되는 도로를 분석할 수 있어야 한다. 동적 네트워크를 보유한다는 것은 화물이 네트워크를 통해 가야 하는 최적의 경로와 밀집도를 계산하는 머신러닝 모델을 갖추고 있다는 의미다”라고 이야기했다.  

그에 따르면 XPO의 동적 네트워크 덕분에 인간 분석가들은 적재 방법을 계획하는데 시간을 소비하는 대신 트레일러 적재에 집중할 수 있다.

실버클레이트는 “매일 우리는 무엇을 픽업하는지 살펴보고 있다. 최소 마일 수에서 밀집도를 극대화하면서도 최상의 서비스를 제공할 수 있도록 머신러닝을 활용한다. 머신러닝 모델이 특정 방식으로 적재하는 방법을 안내할 수 있는 휴대용 장치에 지시사항을 전달한다”라고 설명했다. 

또한 고객은 더 높은 수준의 세부 정보를 통해 배송을 추적할 수 있다. XPO가 API를 사용해 데이터 레이크에서 맞춤화 된 데이터 요청에 접근하여 특정 고객의 상품이 어디에 있는지, 상품이 도착하기까지 얼마나 걸릴지에 대한 실시간 피드백을 제공하기 때문이다.

실버클레이트는 “현재 고객이 배송 번호를 입력할 때 각 팔레트의 위치 및 상태를 자세히 볼 수 있도록 하는 조각 수준의 추적 기능을 갖춘 유일한 운송 기업 중 하나가 우리라고 생각한다”라고 언급했다. 

결실을 맺다
하리크와 현재 실버클레이트의 리더십 아래 XPO의 디지털 전환은 기업의 성장에 핵심적인 역할을 했다. 10월에 종료된 3분기에 XPO의 총 비즈니스에서 LTL 부분은 12억 달러의 수익을 창출했는데, 이는 전년 동기 대비 12% 증가한 수치다. 

XPO는 SEC에 제출한 파일에서 자사 기술이 성장 및 운영 효율성의 주요 원동력이며, 디지털 전환에 따른 비용 최적화가 2021년부터 2027년까지 추정된 연간 성장률 11%~13%의 3%에서 4% 사이를 기여할 것으로 예상한다고 분석했다.

IDC의 클라우드 인프라 서비스의 연구 부사장인 데이브 매카시는 향후 5년간 주요 비즈니스 전환을 계획하는 대략 기업의 25%는 이러한 목표 성취를 위해 클라우드 서비스를 활용할 것으로 전망했다. 그러나 클라우드를 잘 활용하기 위해 자체적인 애플리케이션 및 애널리틱스를 개발하는 XPO와 같은 기업이 특히 높은 성과를 거둘 것이라고 그는 덧붙였다.

매카시는 “대기업에게 이는 데이터 플랫폼, 머신 러닝, 애널리틱스에 숙련된 인력뿐만 아니라 소프트웨어에 대한 상당한 투자를 의미한다. 자동화를 통한 운영 효율성 및 고객 경험 향상 가능성은 경쟁 우위 창출 및 유지를 위한 필수 요소로 간주되고 있다”라고 설명했다. ciokr@idg.co.kr
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