안녕하세요. 국내 최대 규모 해상/항공 물류 빅데이터를 보유하고 있는 수출입 물류 플랫폼 트레드링스입니다.
전 세계적으로 물류산업이 스마트 신산업으로 성장하고 있는데요. 트레드링스는 보유하고 있는 독자적인 기술력과 데이터를 통해서 물류의 디지털 혁신을 선도하고 있어요. 물류 서비스를 구매할 수 있는 물류비 견적 서비스와 온라인 화물 모니터링 쉽고 등의 서비스를 제공해드리고 있어요.
그동안 3D산업으로 여겨졌던 물류산업에 디지털 기술을 접목하여 물류 혁신이 가속화되고 있습니다. 물류업계에서 한계라고 여겨지던 노동 문제(인력 부족 또는 업무시간 초과)와 ‘보이지 않는 화물’ 때문에 물류 산업에도 이제 디지털 전환이 필요합니다. 이전과는 달리 이제는 과도한 업무량 대신 온라인에서 한 번에 수출입 업무를 하실 수 있어요. 또한 움직이는 화물을 추적할 수도, 운송 지연을 미리 파악할 수도 있어요. 표준가격이 없는 물류비도 온라인에서 한 번에 견적을 요청하면 무료로 무려 5개를 받아볼 수 있어요.
수출/수입을 하는 데도 디지털 기술을 접목하여 이제 물류 운영의 효율화와 물류 비용 절감을 경험하실 수 있습니다. 저희 트레드링스는 물류 빅데이터 및 데이터 시각화를 통해서 공급망 가치를 높이려고 노력하고 있습니다. 지금처럼 물류대란으로 인해 수출이 어렵고 아날로그로 화물 관리를 하시고 있다면, 트레드링스를 사용해 보시는 건 어떨까요?
다음은 간단한 데이터 시각화 예제입니다.
데이터 시각화 예제 # 1 : 모바일 마스터리
거대한 물류 데이터 흐름을 활용하기 위해서 많은 회사가 모바일 장치로 전환하고 있습니다. 삼성의 Insights 블로그에 의하면 많은 조직이 제품 데이터를 캡쳐하고 지속적인 제품 제고를 보여주기 위해 센서 기반 기술의 아이디어를 수용했지만 종종 사용자가 겪는 경험과는 격차가 있다고 지적합니다. 예를 들어, IT 전문가가 데이터를 분석하는 동안 현장의 직원은 공급망 효율성을 높이기 위한 운전, 창고 보관 또는 물류비 견적 등에 대한 피드백을 받지 못하는 것입니다. 전체적으로 네트워크에 연결된 스마트폰 또는 태블릿을 통해 언제 어디서든 바로 수출입 물류 업무에 적용할 수 있는 데이터를 얻을 수 있습니다.
데이터 시각화 예제 # 2 : ‘추측’이 아닌 데이터로 분석
컴퓨터를 통한 인벤토리 추적 시스템이 등장하기 전에 기업은 ‘최상의 추측’에 따라 생산하는 것 외에는 선택의 여지가 없었으며 수요가 공급을 초과하거나 크게 부족하지 않기를 바랐습니다. 물류 역시 마찬가지입니다. 화물은 많은데 보낼 배가 없으면 난감해집니다. 가능한 선박을 찾는 일은 쉽지만은 않습니다. 또한 데이터가 없으면 내 화물이 어디에 있는지, 언제쯤 도착할 지 역시 추측할 수밖에 없었습니다. 물류업계의 가장 큰 과제는 ‘가시성’ 문제인데요. 공급망 시스템의 입력 또는 출력 값만 보는 대신 데이터 시각화 도구를 사용한다면 물류 관련자들은 Supply Chain 전체를 볼 수 있습니다. 그렇게 된다면 발생하게 될 병목 현상을 예측하고, 큰 문제가 생기기 전에 사소한 문제들을 미리 해결할 수 있습니다. 결과적으로 화물 운송 실패 확률이 낮아지게 될 것입니다. 이러한 모든 흐름을 실시간으로 추적할 수 있는 시스템을 트레드링스가 보유하고 있습니다.
결국 빅데이터는 우리에게 알려줍니다
결국 기업들은 상품을 만들고 소비자에게 전달하는 과정에서, 다른 부분에서보다는 물류비 측면에서 비용 절감을 하기 위해 노력합니다. 물류의 디지털화를 위해 들이는 노력은 그렇게 크지도, 비싸지도 않습니다. 실제로 공급망에서 빅데이터 차용 방법은 적절한 위치에서 적절한 기술을 활용하는 작은 변경으로 쉽게 수행 할 수 있습니다. 예를 들어 차량 트럭의 모바일 장치, 대형 화면의 디지털 사이니지 또는 데스크톱 대시보드에 데이터 시각화 기능을 사용하면 처음부터 끝까지 공급망 전체를 추적 가능합니다.
결론이 무엇이냐고요? 공급망은 더 이상 많은 비용을 소비하는 것이 아니라 수익을 창출할 수 있습니다. 기업들이 제대로 빅데이터를 사용한다면 엄청난 경쟁 우위를 차지할 수 있습니다. 많은 데이터를 관리할 수 있는 기업은 결국 글로벌 시장에서 리더로 자리매김할 수 있습니다. 결국 디지털 전환은 잠재적인 잠재력을 활용하기 위해 기술을 배포하여 빅데이터를 자체적으로 수용하는 것을 의미합니다.