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에디터가 꼽은 말, 말, 말

 

새 틀 필요한 물류, 공유경제가 대안될까

송상화 인천대 동북아물류대학원 교수

 

“공유경제형 물류서비스가 ‘허브앤스포크’의 대안으로 급부상하고 있다. 계획을 미리 세운 뒤 대규모 운송을 할 수 있는 ‘퍼스트마일’ 물류와 달리 ‘라스트마일’ 물류는 모든 것이 불확실하다. 이러한 라스트마일 물류에서 공유경제형 서비스를 도입하는 것은 어찌 보면 당연한 선택이다. 공유경제형 서비스는 이미 투자·구축되어 있는 자산을 더욱 효과적으로 사용할 수 있는 방법이다. 택시와 버스, 트럭이 운송서비스를 제공하고 있고, 그 곳곳에는 빈 공간이 많다. 공유경제형 서비스는 그 빈 공안에서 기회를 발견한다”

 

“새벽배송, 왜 수도권에서만 하나요”

이성일 마켓컬리 로지스틱스리더

 

“마켓컬리와 배민프레쉬, 더반찬, SK플래닛, GS리테일 등이 새벽배송 시장에서 활동하고 있고, CJ대한통운은 시장 요구에 발맞춰 기존 택배망과는 별도로 새벽배송 택배사업부를 만들었다. 그런데 흥미로운 사실은 이들 업체가 모두 ‘서울과 수도권’에서만 직접 배송을 한다는 것이다. 왜일까. 그 이유는 세계에서 보기 드문 인구 집적도와 구매력을 자랑하는 서울(수도권), 높은 밀도의 시장 형성으로 인한 권역 재설정의 용이성, 잘 구축된 교통 인프라로 인해 유리한 상품 소싱 등으로 압축 가능하다”

 

로봇 총사령관, 인공지능의 물류 적용

박정훈 CJ미래경영연구원 수석

 

“인공지능 하면 보통 컴퓨터로 구현된 최적화 알고리즘이나 인간과 대화를 수행하면서 정보나 지식을 제공하는 로봇의 모습을 많이 떠올린다. 그러나 이렇게만 생각하면 인공지능을 너무 단편적으로만 보는 것이다. 사실 인공지능은 사고와 추론 같은 지능 활동 외에도 시각, 청각 등 인간의 감각기관이나 발화기관과 같은 형태의 로보틱스 기술에 접목되어 기능을 발휘하기도 하고, 물리적 형태의 로봇을 자율적으로 움직이게 하는 종합 ‘컨트롤타워’의 기능을 수행하기도 한다. 인공지능 적용의 선두에 선 대표 산업으로는 제조, 유통, 헬스케어, 미디어, 자동차 등을 들 수 있다. 물류 역시 제조나 유통의 공급사슬 흐름을 담당하는 ‘키플레이어’로서, 산업과 동반 고도화되는 과정에서 로봇과 인공지능을 빠르게 도입·적용했다고 할 수 있다”

 

스타트업의 포부가 탈법의 감투가 된다면

김진상 앰플러스파트너스 대표

 

“불합리한 규제와 법에 치열하게 저항하고 그것을 개혁하려는 도전은 분명 창업가에게 필요한 자세다. 그러나 목표를 위해 물불 안 가리고 불법과 편법을 저지르는 것은 모두가 지양해야 한다. 실리콘밸리로 대표되는 스타트업 생태계는 높은 수준의 윤리경영을 추구한다고 알려져 있다. 그곳은 흔히 이타적 자본주의를 지향하는 창업가가 모여 있다고 여겨진다. 정말 그렇다면 윤리를 고민해야 한다. 혁신적인 사업모델을 추구하는 테크 스타트업에게 있어 ‘신뢰’는 사람과 돈을 끌어당기는 중요한 요인이다. 생태계에 거는 신뢰가 깨지면 생태계는 급속도로 무너진다”

 

CLO 8월호 한 눈에 보기

 

City Logistics(도심물류)

여객수단이 도심물류 새 장 열까

여객수단이 물류에 활용될 수 있을까. 일본에서 택시와 버스 같은 여객운송수단에 화물도 실어 나를 수 있도록 규제를 완화한다는 소식이 전해졌다. 국내에서도 변화가 감지된다. 일반인 배송기사를 활용하는 우버의 음식 배달서비스 ‘우버잇츠’가 올해 안 국내 서비스 론칭을 앞두고 있다. 한 물류스타트업은 ‘지하철퀵 공유망’을 구축했고, 친환경 대체운송수단으로 ‘전기자전거’ 개발에 힘을 쏟는 업체도 있다. 심지어 관광버스를 물류에 활용한다는 곳도 등장했다. 이들의 비전은 현실화될 수 있을까. 갈 길은 멀어 보인다. 그러한 도전이 예전에 없었던 것도 아니다. 오히려 도전했으나 성과를 거두지 못 해 뒷걸음질 친 사례도 있다. 그럼에도 다시 한 번 이 도전에 희망을 걸어본다. 여객수단을 활용한 도심물류, 전통 물류를 바꿀 수 있을까.

 

포장(Packaging)

[실험] ‘포장의 미학’, 신선식품 새벽배송 3사 비교

지난 4월 마켓컬리가 신선식품 배송에 종이박스를 사용한다는 소식이 전해졌다. 문득 궁금해졌다. 이커머스 시장의 성장세가 가파르다 하고, 특히 신선식품 시장의 성장이 눈에 띈다고 한다. 신선식품을 전문적으로 다루는 스타트업도 등장했다. 그렇다면 그들의 포장은 어떨까. 치열한 경쟁에서 살아남기 위해서는 포장도 특별해야 할 것 같았다. 그래서 소위 ‘신선식품 이커머스 3사’라 불리는 마켓컬리, 배민프레시, 헬로네이처에서 직접 새벽배송 상품을 주문해 보았다. 포장하기 까다로운 제품들로만 골라 담았다. 그리고 주문 다음날 사무실 앞으로 3개의 박스가 도착해 있었다. 과연 그 박스 안에서 무엇이 우리를 기다리고 있을까. 연세대 패키징학과 이강대 교수와 함께 신선식품 이커머스 3사의 포장을 분석해본다.

 

지방혁신(Local Innovation)

곡소리 나는 제주 물류 이야기

편집장으로부터 제주 물류에 대해 써보라는 미션이 떨어졌다. 제주 물류가 뭘까. 제주 물류라는 것이 있다면 서울 물류나 부산 물류도 있다는 말일까. 제주 물류만의 특수성이 있다면 그것은 어디에서 기인하는 것일까. 다짜고짜 제주에서 식품 유통업을 하는 지인에게 전화를 걸어, 제주 물류 상황을 물었다. 지인으로부터 ‘죽어지켜(죽겠다)’라는 답변이 돌아왔다. 단발마 같은 그 곡소리의 출처를 찾아 제주 물류를 파헤치기 시작했다. 우선은 제주 물류를 개괄적으로 살펴봤다. 그리고 선사, 물류사, 유통사로 흐르는 구조를 거꾸로 뒤집어 선사와 물류사의 이야기를 차례로 들어봤다. 그러자 지인이 곡소리를 내뱉은 이유가 조금은 알 것도 같았다. 대한민국 남쪽, 고립된 섬 제주, 필연적으로 ‘바다’에서 시작되는 제주 물류 이야기를 들어보도록 한다.

 

동물물류(Animal Transport)

정유라의 말은 어떻게 국내로 들어왔을까

여기, 대한민국을 발칵 뒤집어 놓은 말 한 마리가 있다. ‘라우싱’, 정유라가 삼성으로부터 받았다는, 몸값이 수억 원에 이른다는 바로 그 말이다. 그런데 지난 6월 라우싱이 국내로 들어왔다. 화물이야 화물선이나 화물 수송기에 실려 이동한다지만, 라우싱처럼 살아있는 동물(생동물)은 어떤 방식으로 바다를 건너게 되는 걸까. 게다가 정유라는 애완견 15마리를 운송하는 데도 약 6천만 원을 썼다 한다. 호기심에 불이 붙었다. 그렇잖아도 최근 반려동물을 데리고 해외여행을 가는 사람의 수가 늘고 있다고 한다. 심지어 반려동물과 함께 여객칸에 탑승하는 승객도 많다고 한다. 그래서 파헤쳐봤다. 우리가 사랑하는 ‘예삐’와 ‘뽀삐’는, 동물원에서 볼 수 있는 커다란 돌고래나 판다는, 정유라의 말 ‘라우싱’은 어떤 경로를 거쳐 국내로, 혹은 국외로 이동하게 되는 것일까.

 

규제(Regulation)

상인과 소비자 두 번 죽이는 전안법 파헤치기

‘동대문 상인을 몰살하는 전안법, 인증 하나만 받아도 보세면티가 7~8만 원? 대기업만 ‘개이득’, 소상공인은 몰락, 소비자가 길거리에서 구매하는 옷 가격은 오른다….‘ 올해 초 뜨거운 감자였던 ‘전안법(전기용품 및 생활용품 안전관리법)’과 관련해 떠돌던 이야기다. 하지만 현 시점 전안법에 대한 관심은 식어버렸고, 정부도 이와 관련해서 이렇다 할 입장을 내지 않고 있다. 그러나 여전히 중소상인들은 잘 안 보이는 곳에서 전안법의 개정 혹은 폐지를 외치고 있다. 전안법이 애초 제정 취지와 달리 소비자를 제대로 보호하지 못 할 뿐 아니라 산업 경쟁력도 약화시킨다는 주장과 함께. 이렇게 여러 모로 말썽인 전안법, 구체적으로 무엇이 문제고, 어떤 방향으로 개정돼야 할지 현장의 이야기를 들어본다.

 

빅데이터(Big Data)

빅테이터 분석, ‘최적화’ 위한 여정의 시작

중고등학교 수학시간, 최적해를 구하는 법을 배웠던 기억을 떠올려보자. 결정변수와 제약조건, 목적함수를 설계한 뒤 x와 y로 구성되는 수식을 풀면 최적해가 뚝딱 나왔다. 하지만 현실은 이와 다르다. 결정변수와 제약조건, 목적함수를 설계하는 것 어느 하나 간단하지 않다. 그렇다면 어떻게 해야 할까. 빅데이터가 도움이 될 수 있을 것 같다. 가령 빅데이터는 과거 판매내역을 분석하고 현재 상황과 비교해 고객 니즈가 반영된 결정변수 선택을 가능케 해준다. 축적된 데이터와 논리적 분석을 통해 현실감 있는 제약조건을 설계할 수 있도록 돕고, 명확한 목적함수를 설정할 수 있도록 한다. 하지만 이 과정에서도 빠질 수 없는 것은 결국 사람. 빅데이터와 최적해, 그리고 인간이 상관관계를 살펴본다.