안녕하세요! 디지털 통합 물류 솔루션을 제공하는 로지스팟입니다. 😊
오늘은 AI 기술이 물류 산업에 어떻게 활용되고 있는지를 살펴보려 합니다.
AI는 이제 물류 산업 전반에 깊숙이 스며들며, 운영 방식을 데이터 기반의 기술 중심 구조로 빠르게 전환시키고 있습니다. 물류센터 자동화, 수요 기반 재고운영, 배송 경로 최적화까지— AI는 복잡한 물류를 더 효율적이고 유연하게 만들고 있습니다.
지금부터 국내외 주요 기업들이 AI를 통해 어떻게 물류 혁신을 실현하고 있는지, 실제 사례를 중심으로 전해드립니다.
로지스팟과 함께 그 생생한 흐름을 따라가 보세요.
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1. LG CNS – 물류센터 자동화의 기준을 다시 쓰다
LG CNS는 다양한 형태의 AI 기반 자동화 기술을 실제 물류 현장에 도입하며, 창고 운영의 혁신을 이끌고 있는 대표적인 기업입니다. 특히 AI 피킹 로봇과 ‘3D 모바일 셔틀’ 시스템은 작업 효율성과 저장 밀도를 동시에 끌어올린 사례로 주목받고 있습니다.
AI 피킹 로봇은 딥러닝 기반 비전 인식과 강화학습 기술을 활용해 다양한 형태의 상품을 정확하게 인식하고, 최적의 방식으로 집어올리는 작업을 수행합니다. 단순 박스뿐 아니라 불규칙하거나 유동적인 포장재까지 안정적으로 처리할 수 있습니다.
또한 3D 모바일 셔틀은 물류센터 상하 공간을 적극 활용한 고밀도 자동 보관 시스템으로, 상하좌우 이동이 가능한 셔틀이 수백 개 셀을 자유롭게 접근하며 공간 효율을 20%이상 개선합니다. 이러한 시스템은 실제 고객사 센터에 적용되어 빠르게 투자 대비 효과(ROI)를 입증하고 있으며, LG CNS는 현재 창고자동화 물류로봇을 앞세워 북미 시장 진출도 추진 중입니다.
– 출처: LG CNS 블로그
2. 쿠팡 – AI 기반 풀필먼트 센터
쿠팡은 ‘로켓배송’이라는 자사 물류 브랜드를 안정적으로 운영하기 위해 AI 기술을 물류 운영의 핵심 인프라로 구축하고 있습니다. 특히 대구 풀필먼트센터(FC)는 국내 유통 물류 자동화의 대표 사례 중 하나입니다.
센터에는 약 1,000대 이상의 AGV(무인운반로봇)가 도입되어, GTP(Goods To Person) 시스템을 통해 상품 선반을 자동으로 이동시켜 작업자에게 전달합니다. AGV 로봇은 바닥의 바코드를 읽으며 움직이며, 평균 2분 안에 수백 개의 상품을 작업대로 운반합니다. AGV 도입으로 직원들이 상품을 직접 들고 운반하는 부담이 사라졌습니다. 그 결과, 전체 업무량의 약 65%가 감소했으며, 피킹속도를 대폭 향상 시켰습니다.
또한 AI 기반 수요 예측 알고리즘을 통해 고객 주문 전에 상품을 미리 물류센터에 분산 배치하는 ‘예측 배송’ 시스템을 운영하고 있으며, 소팅 로봇, 자동 포장 시스템, 배송 경로 최적화 등 전 과정에 AI 기술을 접목하고 있습니다.
– 출처: 쿠팡 뉴스룸
3. 아마존 – 예측형 물류 운영의 선두주자
아마존은 Kiva Systems 인수 이후 물류 자동화에 박차를 가하며, AI를 활용한 예측 배송과 로보틱스 기반 물류 모델을 구축한 글로벌 대표 기업입니다.
현재 아마존의 주요 물류센터에는 평균 2,000대 이상의 로봇이 투입되어 창고 선반을 직접 이동시키고 있으며, 작업자는 지정된 구역에서 피킹 작업만 수행합니다. 이 구조는 효율성과 정확성을 동시에 높여줍니다.
또한 주문 데이터를 기반으로 특정 지역의 수요를 예측해 상품을 사전에 배치하는 ‘anticipatory shipping’ 시스템을 운영하고 있으며, 자체 머신러닝 플랫폼 SageMaker를 통해 배송 지연 가능성을 실시간 분석하고 대체 경로까지 자동으로 제시하고 있습니다.
– 출처: Amazon Science
4. DHL – 공급망 리스크를 예측하는 AI 플랫폼
DHL은 물류 자동화뿐 아니라, AI를 통한 공급망 리스크 예측에 집중하고 있습니다. 글로벌 리스크 분석 기업 Everstream Analytics와 함께 개발한 ‘Resilience360’ 플랫폼을 통해 기상, 정치, 교통 이슈를 실시간으로 분석하고 있습니다.
이를 통해 고객사는 예상치 못한 운송 지연에 선제적으로 대응할 수 있으며, 대체 루트를 자동으로 안내받거나, 재고 운영 계획을 빠르게 조정할 수 있습니다. DHL은 KPI 기반의 리스크 경보 기능도 제공하며, 고객의 공급망 회복력을 높이는 파트너 역할을 강화하고 있습니다.
– 출처: DHL Logistics Trend Radar
5. Flexport – AI로 진화하는 디지털 포워더
Flexport는 디지털 포워딩 플랫폼 기업으로, AI 기반의 예측 분석과 자동화를 통해 글로벌 공급망의 복잡성을 효과적으로 해소하고 있습니다. 전통적인 해운 물류에서 흔히 발생하는 경로 비효율, 예상치 못한 지연, 복잡한 문서 처리 등의 문제를 해결하기 위해 실시간 데이터 분석과 머신러닝 기술을 적극적으로 도입했습니다.
특히 Flexport의 AI 플랫폼은 수천 건의 운송 데이터를 학습하여 각 화물의 실제 도착 시간(ETA)을 정확하게 예측하고, 항만 혼잡, 날씨 변화, 통관 지연 등으로 인한 잠재적 리스크를 미리 파악합니다. 이러한 예측 결과는 실시간 대시보드와 알림 시스템을 통해 고객에게 제공되어, 공급망 상황에 신속하게 대응할 수 있도록 지원합니다. 또한 AI는 화물 적재 효율을 분석해 공간 활용을 최적화하고, 탄소 배출량 예측 기능으로 환경을 고려한 ESG 기반의 운송 시나리오 설계까지 가능하게 합니다.
AI 기반의 경로 추천, 실시간 트래킹, 문서 자동화 기능이 통합된 Flexport의 플랫폼은 비용 절감과 리드타임 단축, 그리고 공급망 가시성 향상이라는 세 가지 목표를 동시에 달성하고 있습니다. 이러한 기술력은 전자상거래, 제조업, 리테일 등 다양한 산업 분야의 글로벌 운송을 최적화하는 데 기여하며, AI 기술로 발전한 디지털 포워더의 새로운 기준을 제시하고 있습니다.
– 출처: Redress Compliance, AI Case Study: Flexport (2025.03.05)
6. 로지스팟 – AI 라우팅 최적화로 B2B 물류 효율 향상
지금까지 살펴본 국내외 선도 기업들의 사례에서 알 수 있듯이, AI 기술은 물류 운영의 전 과정을 혁신하며 명확한 비용 절감과 품질 향상이라는 실질적인 성과를 이끌어내고 있습니다.
로지스팟 역시 이러한 흐름에 발맞춰, AI 기술을 고객의 B2B 물류 운영에 실질적으로 적용하고 있습니다.
로지스팟의 AI 라우팅 최적화 솔루션은 다음과 같은 핵심 기능을 통해
실행력과 효율성을 동시에 강화합니다.
1. 다양한 시나리오 대응:
단일 센터→다중 착지, 복수 센터↔다중 착지, 다회전(Multi-Trip) 등
복잡한 운송 시나리오를 AI 기반 알고리즘으로 최적화
2. AI 최적화 엔진
단순한 경로 계산을 넘어, AI 엔진이 교통 상황, 차량/화물 조건, 고객 SLA, 규제 기준 등 복합적인 제약 조건을 실시간으로 연산해 최적의 운송 결과 도출(최저 비용, 최단 리드타임, 운전자 업무 균등화 등)
3. 자동 배차 시스템
Rule 기반 조건 설정으로 차량 및 드라이버 자동 할당하여 운영자는 예외 상황만 관리
→ 운영 효율성 극대화
4. 시스템 연동 지원
로지스팟 Open REST API 제공 → 고객의 ERP, TMS, WMS와 손쉬운 연동 가능
5. 유연한 제약 조건 설정
냉동, 위험물, 권역, 적재중량 등 고객 맞춤 제약 조건 반영 가능
6. KPI 대시보드 제공
-운송량/운영 현황: 총 운송건수, 물량, 평균 주문 규모
-비용 지표: 총 운송비, 건당 운송비
-차량 효율: 차량별 평균 배송 수, 평균 적재율
-운송 품질: 정시 배송률(OTD) → 실시간 시각화 기반 의사결정 & 개선 지원
정교한 알고리즘으로 더 똑똑한 물류 운영
데이터 기반의 의사결정으로
더 빠르고, 더 경제적이며, 더 지속가능한 물류 운영이 가능합니다.
로지스팟과 함께라면, 물류 담당자의 하루가 달라집니다.
지금, 로지스팟에서 AI 기반 물류 혁신을 직접 경험해보세요!
