"AI도 연결된 데이터 위에서 작동"… AX 시대 물류 경쟁력은 데이터 통합
ERP·OMS·WMS 연계로 재고 정확도 99.8% 구현… 성장기업 물류 혁신 지원
"퍼스트 클릭부터 라스트 마일까지 연결"… AI 기반 물류 플랫폼 고도화 추진
글로벌 시장에서 성장하는 K-뷰티와 패션, 건강기능식품 브랜드들이 늘면서 물류 운영의 복잡성도 빠르게 커지고 있다. 해외 판매 채널이 확대되고 주문량이 급증하는 과정에서 재고 불일치와 공급망 관리 문제는 기업 성장의 새로운 과제로 떠오르고 있다.
아이니네트웍스 박종한 대표는 이러한 문제의 해법으로 화려한 자동화 설비보다 데이터를 연결하는 ‘로지컬(Logical) 통합’을 제시한다. 물류 경쟁력은 하드웨어보다 주문과 재고, 물류 데이터를 얼마나 유기적으로 연결하느냐에서 결정된다는 것이다.
아이니네트웍스는 주문관리시스템(OMS)과 창고관리시스템(WMS), 전사적자원관리(ERP) 등 기업 곳곳에 흩어진 데이터를 하나의 흐름으로 연결해 주문부터 재고, 출고, 배송까지 통합 관리하는 물류 플랫폼을 개발하고 있다.
생성형 AI도 마찬가지다. 주문과 재고, 기업 운영 정보가 서로 따로 관리되면 아무리 뛰어난 AI를 도입하더라도 정확한 분석과 예측은 어렵다. 결국 AI 전환(AX)의 출발점 역시 데이터를 연결하는 디지털 전환(DX)에 있으며, 물류 혁신도 AI를 먼저 도입하는 것이 아니라 데이터를 하나의 흐름으로 연결하는 것에서 시작된다는 것이 그의 생각이다.
물류 경쟁력은 로봇보다 ‘로지컬(Logical) 통합’
국내 물류 환경은 미국이나 중국처럼 초대형 물류센터를 구축하기 어려운 구조인 만큼 자동화 설비보다 운영 효율을 높이는 데이터 연결이 더욱 중요하다고 그는 강조했다.
“물류센터 원가의 절반 이상이 인건비입니다. 결국 주문과 재고 데이터를 연결해 현장이 가장 효율적으로 작업할 수 있도록 만드는 것이 중요합니다.”
많은 기업들이 물류 혁신을 이야기하면 자동화 창고나 로봇을 먼저 떠올린다. 하지만 실제 비용은 데이터가 끊기는 지점에서 발생한다. 주문 정보와 재고 정보가 서로 맞지 않으면 같은 업무를 반복 확인해야 하고, 시스템 간 데이터가 연결되지 않으면 사람이 다시 확인하는 과정도 늘어난다. 이런 비효율이 시간과 비용을 증가시키고 결국 운영 경쟁력을 떨어뜨린다.
“돈은 피지컬(Physical)이 아니라 로지컬(Logical)에서 샌다.”
박 대표가 물류 혁신을 설명할 때 자주 사용하는 표현이다. 창고를 더 크게 짓거나 자동화 설비를 늘리는 것보다 주문과 재고, 물류 데이터를 하나의 흐름으로 연결하는 것이 더 큰 경쟁력을 만든다는 의미를 담고 있다.
대기업 물류센터도 다르지 않다. 창고 운영과 물류 실행, 로봇 제어 시스템이 하나의 흐름으로 연결될 때 자동화 설비도 비로소 제 역할을 한다. 중소·중견기업 역시 주문과 재고, 기업 운영 데이터를 하나로 연결하고 실시간으로 관리할 수 있는 체계를 갖추는 것이 현실적인 경쟁력이라는 판단이다.
생성형 AI도 예외는 아니다. 주문과 재고, 기업 운영 정보가 따로 관리되면 아무리 뛰어난 AI를 도입하더라도 정확한 분석과 예측은 어렵다. 결국 AX의 기반 역시 데이터를 연결하는 DX에서 시작된다.
박 대표는 “AX 시대 물류 경쟁력은 로봇이 아니라 주문과 재고, 공급망 데이터를 얼마나 유기적으로 연결하느냐에 달려 있다”고 말했다.
성장할수록 물류가 기업 경쟁력을 좌우한다
매출 규모가 500억~1000억 원 수준으로 성장하는 기업일수록 물류 운영은 훨씬 복잡해진다. 판매 채널과 물류 거점, 협력사가 늘어나면서 주문과 재고를 하나의 기준으로 관리하기 어려워지고, 여러 시스템에 데이터가 분산되면 운영 효율은 물론 고객 경험에도 영향을 미치기 때문이다.
이 같은 문제는 화장품과 건강기능식품처럼 생산 이력(Batch)과 유통기한을 철저히 관리해야 하는 산업에서 더욱 두드러진다. 체계적인 시스템이 갖춰져 있지 않으면 반품과 폐기 비용이 늘어나고 품질 관리에도 부담이 커질 수 있다.
여기에 국내 이커머스 시장의 특성도 더해진다. 기업들은 여러 온라인 판매 채널을 동시에 운영하고 채널마다 상품 구성과 프로모션 방식도 모두 다르다. 결국 흩어진 데이터를 하나로 연결해 관리할 수 있어야 물류 운영의 효율도 높일 수 있다.
AI 역시 이러한 기반 위에서 비로소 제 역할을 한다. 주문과 재고, 기업 운영 데이터가 하나의 흐름으로 연결되지 않으면 아무리 뛰어난 AI를 도입해도 정확한 분석과 예측은 어렵다.
“AI도 결국 데이터를 기반으로 움직입니다. 데이터가 연결되지 않은 상태에서 AI만 도입한다고 해서 물류 경쟁력이 생기지는 않습니다.”
최근 AI 도입을 서두르는 기업은 늘고 있지만 정작 데이터를 정비하는 작업은 뒤로 미루는 경우도 적지 않다. AI를 새로운 시스템으로 접근하기보다 기존에 축적된 데이터를 제대로 연결하고 활용하는 것이 먼저이며, 이러한 디지털 전환이 갖춰져야 AI도 제대로 성과를 낼 수 있다는 것이 그의 생각이다.
AI보다 중요한 것은 현장의 문제 해결
아이니네트웍스의 경쟁력은 AI라는 이름보다 현장의 문제를 얼마나 실질적으로 해결하느냐에 있다.
현재 솔루션을 도입한 기업들은 재고 정확도 99.8% 수준을 유지하고 있다. 대부분의 오차는 시스템이 아니라 현장에서 데이터를 입력하는 과정에서 발생할 정도로 데이터 관리의 정확성이 높다는 의미다.
도입 효과는 재고 정확도에 그치지 않는다. 기존에는 주간이나 월간 단위로 진행하던 재고 마감을 이제는 매일 수행할 수 있게 되면서 재무 부서는 실시간에 가까운 재고 데이터를 바탕으로 의사결정을 내리고 있다. 주문 확인과 재고 대조, 출고 검증처럼 반복적인 업무도 자동화되면서 직원들은 운영 개선이나 예외 상황 대응처럼 더 중요한 업무에 집중하고 있다.
“처음에는 시스템 변화에 대한 부담을 느끼는 경우도 있습니다. 하지만 실제 도입 이후에는 현장 직원들의 만족도가 상당히 높습니다. 시스템이 사람을 대체하는 것이 아니라 사람이 더 중요한 일을 할 수 있도록 도와주기 때문입니다.”
그가 말하는 AI 시대 물류 혁신의 본질도 여기에 있다. AI는 사람을 대신하는 기술이 아니라 사람이 더 빠르고 정확하게 판단할 수 있도록 돕는 기술이라는 것이다.
결국 AI의 성능을 결정하는 것은 모델이 아니라 데이터다. 주문과 재고, 출고 정보가 정확하게 기록되고 하나의 흐름으로 연결돼야 AI도 현장을 이해하고 의미 있는 분석과 예측을 수행할 수 있다. 새로운 AI를 도입하기보다 먼저 현장의 데이터를 제대로 관리하고 운영 체계를 정비해야 하며, 그 위에서 비로소 AX도 제대로 성과를 낼 수 있다는 설명이다.
퍼스트 클릭부터 라스트 마일까지 연결
아이니네트웍스는 현재 개발 중인 4.0 버전에 AI 기반 수요 예측과 창고 운영 최적화 기능을 적용하고 있다. 주문 데이터와 재고 흐름, 물류 운영 데이터를 기반으로 보다 정확한 예측과 의사결정을 지원하는 것이 목표다.
생성형 AI와 다양한 디지털 채널이 확산되면서 소비자가 상품을 구매하는 방식도 빠르게 바뀌고 있다. 이에 따라 물류 플랫폼의 역할 역시 크게 달라질 것으로 내다봤다. 소비자가 상품을 검색하고 주문하는 ‘퍼스트 클릭(First Click)’부터 최종 배송인 ‘라스트 마일(Last Mile)’까지 모든 과정이 하나의 데이터 흐름으로 연결되는 시대가 오고 있다는 것이다. 물류 플랫폼도 단순히 창고나 배송을 관리하는 시스템을 넘어 공급망 전반을 실시간으로 연결하고 최적의 의사결정을 지원하는 운영 플랫폼으로 진화할 것으로 전망했다.
“앞으로 AI가 주문량을 예측하고 재고를 추천하며 물류 운영까지 지원하는 시대가 오겠지만, 그 기반은 결국 연결된 데이터입니다. 데이터가 하나로 이어져야 AI도 제대로 판단할 수 있습니다.”
아이니네트웍스가 지향하는 방향은 거대 플랫폼과 경쟁하는 것이 아니라, 서로 다른 시스템을 사용하는 중소 물류기업과 제조기업도 데이터를 하나로 연결해 효율적으로 운영할 수 있는 표준 플랫폼을 만드는 것이다.
박 대표는 AI 시대일수록 중요한 것은 더 많은 로봇이나 자동화 설비가 아니라, 현장의 데이터를 제대로 활용할 수 있는 환경이라고 강조했다. 데이터가 하나로 연결돼 있어야 AI도 정확한 판단과 예측을 할 수 있기 때문이다.
그는 “앞으로 물류의 경쟁력은 얼마나 많은 기술을 도입했느냐가 아니라, 데이터를 얼마나 잘 연결하고 활용하느냐에서 결정될 것”이라고 말했다.
AI가 산업을 빠르게 바꾸고 있지만 물류의 본질은 달라지지 않았다. 주문과 재고, 공급망 데이터를 하나의 흐름으로 연결해 더 빠르고 정확하게 의사결정할 수 있는 환경을 만드는 것, 그것이 박 대표가 말하는 AX 시대 물류 혁신의 출발점이다.
출처 : https://www.venturesquare.net/1095365/
"AI도 연결된 데이터 위에서 작동"… AX 시대 물류 경쟁력은 데이터 통합
ERP·OMS·WMS 연계로 재고 정확도 99.8% 구현… 성장기업 물류 혁신 지원
"퍼스트 클릭부터 라스트 마일까지 연결"… AI 기반 물류 플랫폼 고도화 추진
글로벌 시장에서 성장하는 K-뷰티와 패션, 건강기능식품 브랜드들이 늘면서 물류 운영의 복잡성도 빠르게 커지고 있다. 해외 판매 채널이 확대되고 주문량이 급증하는 과정에서 재고 불일치와 공급망 관리 문제는 기업 성장의 새로운 과제로 떠오르고 있다.
아이니네트웍스 박종한 대표는 이러한 문제의 해법으로 화려한 자동화 설비보다 데이터를 연결하는 ‘로지컬(Logical) 통합’을 제시한다. 물류 경쟁력은 하드웨어보다 주문과 재고, 물류 데이터를 얼마나 유기적으로 연결하느냐에서 결정된다는 것이다.
아이니네트웍스는 주문관리시스템(OMS)과 창고관리시스템(WMS), 전사적자원관리(ERP) 등 기업 곳곳에 흩어진 데이터를 하나의 흐름으로 연결해 주문부터 재고, 출고, 배송까지 통합 관리하는 물류 플랫폼을 개발하고 있다.
생성형 AI도 마찬가지다. 주문과 재고, 기업 운영 정보가 서로 따로 관리되면 아무리 뛰어난 AI를 도입하더라도 정확한 분석과 예측은 어렵다. 결국 AI 전환(AX)의 출발점 역시 데이터를 연결하는 디지털 전환(DX)에 있으며, 물류 혁신도 AI를 먼저 도입하는 것이 아니라 데이터를 하나의 흐름으로 연결하는 것에서 시작된다는 것이 그의 생각이다.
물류 경쟁력은 로봇보다 ‘로지컬(Logical) 통합’
국내 물류 환경은 미국이나 중국처럼 초대형 물류센터를 구축하기 어려운 구조인 만큼 자동화 설비보다 운영 효율을 높이는 데이터 연결이 더욱 중요하다고 그는 강조했다.
“물류센터 원가의 절반 이상이 인건비입니다. 결국 주문과 재고 데이터를 연결해 현장이 가장 효율적으로 작업할 수 있도록 만드는 것이 중요합니다.”
많은 기업들이 물류 혁신을 이야기하면 자동화 창고나 로봇을 먼저 떠올린다. 하지만 실제 비용은 데이터가 끊기는 지점에서 발생한다. 주문 정보와 재고 정보가 서로 맞지 않으면 같은 업무를 반복 확인해야 하고, 시스템 간 데이터가 연결되지 않으면 사람이 다시 확인하는 과정도 늘어난다. 이런 비효율이 시간과 비용을 증가시키고 결국 운영 경쟁력을 떨어뜨린다.
“돈은 피지컬(Physical)이 아니라 로지컬(Logical)에서 샌다.”
박 대표가 물류 혁신을 설명할 때 자주 사용하는 표현이다. 창고를 더 크게 짓거나 자동화 설비를 늘리는 것보다 주문과 재고, 물류 데이터를 하나의 흐름으로 연결하는 것이 더 큰 경쟁력을 만든다는 의미를 담고 있다.
대기업 물류센터도 다르지 않다. 창고 운영과 물류 실행, 로봇 제어 시스템이 하나의 흐름으로 연결될 때 자동화 설비도 비로소 제 역할을 한다. 중소·중견기업 역시 주문과 재고, 기업 운영 데이터를 하나로 연결하고 실시간으로 관리할 수 있는 체계를 갖추는 것이 현실적인 경쟁력이라는 판단이다.
생성형 AI도 예외는 아니다. 주문과 재고, 기업 운영 정보가 따로 관리되면 아무리 뛰어난 AI를 도입하더라도 정확한 분석과 예측은 어렵다. 결국 AX의 기반 역시 데이터를 연결하는 DX에서 시작된다.
박 대표는 “AX 시대 물류 경쟁력은 로봇이 아니라 주문과 재고, 공급망 데이터를 얼마나 유기적으로 연결하느냐에 달려 있다”고 말했다.
성장할수록 물류가 기업 경쟁력을 좌우한다
매출 규모가 500억~1000억 원 수준으로 성장하는 기업일수록 물류 운영은 훨씬 복잡해진다. 판매 채널과 물류 거점, 협력사가 늘어나면서 주문과 재고를 하나의 기준으로 관리하기 어려워지고, 여러 시스템에 데이터가 분산되면 운영 효율은 물론 고객 경험에도 영향을 미치기 때문이다.
이 같은 문제는 화장품과 건강기능식품처럼 생산 이력(Batch)과 유통기한을 철저히 관리해야 하는 산업에서 더욱 두드러진다. 체계적인 시스템이 갖춰져 있지 않으면 반품과 폐기 비용이 늘어나고 품질 관리에도 부담이 커질 수 있다.
여기에 국내 이커머스 시장의 특성도 더해진다. 기업들은 여러 온라인 판매 채널을 동시에 운영하고 채널마다 상품 구성과 프로모션 방식도 모두 다르다. 결국 흩어진 데이터를 하나로 연결해 관리할 수 있어야 물류 운영의 효율도 높일 수 있다.
AI 역시 이러한 기반 위에서 비로소 제 역할을 한다. 주문과 재고, 기업 운영 데이터가 하나의 흐름으로 연결되지 않으면 아무리 뛰어난 AI를 도입해도 정확한 분석과 예측은 어렵다.
“AI도 결국 데이터를 기반으로 움직입니다. 데이터가 연결되지 않은 상태에서 AI만 도입한다고 해서 물류 경쟁력이 생기지는 않습니다.”
최근 AI 도입을 서두르는 기업은 늘고 있지만 정작 데이터를 정비하는 작업은 뒤로 미루는 경우도 적지 않다. AI를 새로운 시스템으로 접근하기보다 기존에 축적된 데이터를 제대로 연결하고 활용하는 것이 먼저이며, 이러한 디지털 전환이 갖춰져야 AI도 제대로 성과를 낼 수 있다는 것이 그의 생각이다.
AI보다 중요한 것은 현장의 문제 해결
아이니네트웍스의 경쟁력은 AI라는 이름보다 현장의 문제를 얼마나 실질적으로 해결하느냐에 있다.
현재 솔루션을 도입한 기업들은 재고 정확도 99.8% 수준을 유지하고 있다. 대부분의 오차는 시스템이 아니라 현장에서 데이터를 입력하는 과정에서 발생할 정도로 데이터 관리의 정확성이 높다는 의미다.
도입 효과는 재고 정확도에 그치지 않는다. 기존에는 주간이나 월간 단위로 진행하던 재고 마감을 이제는 매일 수행할 수 있게 되면서 재무 부서는 실시간에 가까운 재고 데이터를 바탕으로 의사결정을 내리고 있다. 주문 확인과 재고 대조, 출고 검증처럼 반복적인 업무도 자동화되면서 직원들은 운영 개선이나 예외 상황 대응처럼 더 중요한 업무에 집중하고 있다.
“처음에는 시스템 변화에 대한 부담을 느끼는 경우도 있습니다. 하지만 실제 도입 이후에는 현장 직원들의 만족도가 상당히 높습니다. 시스템이 사람을 대체하는 것이 아니라 사람이 더 중요한 일을 할 수 있도록 도와주기 때문입니다.”
그가 말하는 AI 시대 물류 혁신의 본질도 여기에 있다. AI는 사람을 대신하는 기술이 아니라 사람이 더 빠르고 정확하게 판단할 수 있도록 돕는 기술이라는 것이다.
결국 AI의 성능을 결정하는 것은 모델이 아니라 데이터다. 주문과 재고, 출고 정보가 정확하게 기록되고 하나의 흐름으로 연결돼야 AI도 현장을 이해하고 의미 있는 분석과 예측을 수행할 수 있다. 새로운 AI를 도입하기보다 먼저 현장의 데이터를 제대로 관리하고 운영 체계를 정비해야 하며, 그 위에서 비로소 AX도 제대로 성과를 낼 수 있다는 설명이다.
퍼스트 클릭부터 라스트 마일까지 연결
아이니네트웍스는 현재 개발 중인 4.0 버전에 AI 기반 수요 예측과 창고 운영 최적화 기능을 적용하고 있다. 주문 데이터와 재고 흐름, 물류 운영 데이터를 기반으로 보다 정확한 예측과 의사결정을 지원하는 것이 목표다.
생성형 AI와 다양한 디지털 채널이 확산되면서 소비자가 상품을 구매하는 방식도 빠르게 바뀌고 있다. 이에 따라 물류 플랫폼의 역할 역시 크게 달라질 것으로 내다봤다. 소비자가 상품을 검색하고 주문하는 ‘퍼스트 클릭(First Click)’부터 최종 배송인 ‘라스트 마일(Last Mile)’까지 모든 과정이 하나의 데이터 흐름으로 연결되는 시대가 오고 있다는 것이다. 물류 플랫폼도 단순히 창고나 배송을 관리하는 시스템을 넘어 공급망 전반을 실시간으로 연결하고 최적의 의사결정을 지원하는 운영 플랫폼으로 진화할 것으로 전망했다.
“앞으로 AI가 주문량을 예측하고 재고를 추천하며 물류 운영까지 지원하는 시대가 오겠지만, 그 기반은 결국 연결된 데이터입니다. 데이터가 하나로 이어져야 AI도 제대로 판단할 수 있습니다.”
아이니네트웍스가 지향하는 방향은 거대 플랫폼과 경쟁하는 것이 아니라, 서로 다른 시스템을 사용하는 중소 물류기업과 제조기업도 데이터를 하나로 연결해 효율적으로 운영할 수 있는 표준 플랫폼을 만드는 것이다.
박 대표는 AI 시대일수록 중요한 것은 더 많은 로봇이나 자동화 설비가 아니라, 현장의 데이터를 제대로 활용할 수 있는 환경이라고 강조했다. 데이터가 하나로 연결돼 있어야 AI도 정확한 판단과 예측을 할 수 있기 때문이다.
그는 “앞으로 물류의 경쟁력은 얼마나 많은 기술을 도입했느냐가 아니라, 데이터를 얼마나 잘 연결하고 활용하느냐에서 결정될 것”이라고 말했다.
AI가 산업을 빠르게 바꾸고 있지만 물류의 본질은 달라지지 않았다. 주문과 재고, 공급망 데이터를 하나의 흐름으로 연결해 더 빠르고 정확하게 의사결정할 수 있는 환경을 만드는 것, 그것이 박 대표가 말하는 AX 시대 물류 혁신의 출발점이다.
출처 : https://www.venturesquare.net/1095365/