⊙운송예측(Transportation Forecasting)
제조사와의 파트너십을 통해 계획을 수립하고 운송 상황에 대한 대략적인 예측 프로세스를 만드는 것은 과거에도 있었다. 하지만, 물류 과학 기술이 발전함에 따라 운송서비스 역시 점차 고도화 되고 있고 이에 따라 소비자들은 자신들이 제공받는 서비스에 대해 더 높은 투명성을 요구하기 시작했다. 그리고 현재 물류기업들은 운송 예측 시스템을 통해 이러한 소비자들의 니즈를 충족시키고 있다.
★CJ대한통운 카고 트랙킹’ 시스템
대표적인 예로 CJ대한통운은 올해 2월, 화물선의 도착 시간을 정확히 예측한 운송예측 시스템을 개발했다고 발표했다. ‘CJ대한통운 카고 트랙킹’이라는 이름의 이 시스템은 AI(인공지능) 기술을 기반으로 작동하는데 화물선의 이동에 영향을 줄 수 있는 항해 정보나 경로, 날씨, 이동거리 등 을 모두 자동으로 분석, 도착 시간을 예측한다.
CJ대한통운은 해당 시스템을 개발하기 위해 18개의 기계학습 기반 예측 모델을 개발해 연구해왔고 한 달간의 시범 테스트를 거쳐 본격 선보일 수 있게 됐다고 당시 설명했다. 현재 안정적으로 운영되고 있는 ‘CJ대한통운 카고 트랙킹’ 시스템은 제품이나 원자재를 수출하는 수출기업, 제조업체 등 다양한 플레이어들의 부담을 줄여주는 역할을 하고 있다.
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