이 시스템은 기계학습 기반의 예측 모델 18개에 화물선의 항해 정보와 경로, 위성위치확인시스템(GPS) 유무, 이동 거리, 날씨 등 여러 변수를 적용해 항구에 도착하는 시기를 계산한다.
날짜에 더해 오전이나 오후 도착을 알 수 있다.
CJ대한통운 관계자는 "기존에 화물선을 운영하는 선사로부터 도착일을 파악하는 경우 정확도는 40% 정도였다"며 "이번 시스템을 도입한 이후 날짜 예측 정확도가 85%까지 2배 이상 올랐다"고 말했다.
CJ대한통운은 지난해 11월부터 약 한 달간 시범 기간을 거친 후 올해부터 본격적인 시스템 운영을 시작했다.
CJ대한통운의 고객사는 이 시스템을 통해 도착시간을 확인할 수 있다.
이 시스템을 통해 화물선의 도착일을 정확히 파악하면 화물선이 늦게 도착하는 경우 공장이 멈추는 것을 방지하기 위해 보유하는 안전재고를 기존 대비 30~40% 줄일 수 있다고 CJ대한통운은 설명했다.
안전재고를 줄이면 임대료, 인건비 등 물류비를 아끼고 과잉생산을 방지할 수 있다.
CJ대한통운 관계자는 "향후 시스템 운영을 통해 축적된 빅데이터를 기반으로 예측 정확도를 10~15%가량 더 향상할 것"이라고 말했다.
/연합뉴스
