콜드체인에서 데이터는 안정성과 신뢰성의 핵심기반으로 작동한다. 데이터가 정확히 수집·관리·공유돼야만 제품의 품질과 안전을 보장할 수 있으며 첨단기술과 결합되면 그 신뢰성과 투명성이 더욱 강화된다.
윌로그는 IoT센서와 지능형 소프트웨어를 결합해 물류과정을 효율적으로 관리하고 위험을 최소화하는 IoT기반 인텔리전스솔루션기업이다. 특허받은 센서가 위치, 온도, 습도, 충격 등 다양한 환경데이터를 수집하고 이 데이터를 기반으로 잠재적 문제를 예측하고 예방한다.
노종우 윌로그 데이터 총괄을 만나 물류업계에서 데이터활용 현황과 적용사례, 향후 발전방향 등을 들었다.
▎ 윌로그 솔루션 종류와 적용분야는
윌로그의 콜드체인솔루션은 세 가지 핵심구성요소로 이뤄진다. 먼저 윌로그 세이프(Willog Safe)는 특허받은 센서디바이스를 통해 운송 및 보관 중인 물품의 안전과 품질에 영향을 미치는 다양한 환경데이터를 정밀하게 수집한다. 온도, 습도, 충격, 조도, 기울기 등 다각적인 데이터를 실시간으로 제공하며 위치추적기능도 지원해 물품의 상태와 이동경로를 한 눈에 파악할 수 있다.
윌로그 컨트롤 타워(Willog Control Tower)는 물류 전반의 과정을 끊김없이 모니터링하는 소프트웨어다. 이 시스템은 수집된 데이터를 바탕으로 물품의 위치, 운송정보, 환경요인 등을 실시간으로 파악하고 위험상황을 즉시 감지해 신속하게 대응할 수 있도록 지원한다.
또한 윌로그 인텔리전스(Willog Intelligence)는 AI기반 분석모듈로 윌로그만의 알고리즘을 활용해 물류프로세스에 최적화된 맞춤형 정보를 제공한다. 이를 통해 정확한 원인분석과 예측이 가능해지며 데이터기반 의사결정과 선제적인 전략 수립이 가능하다.
윌로그 솔루션은 복합 및 국제운송, 차량 및 창고 관제, 의약품 운송·보관 등 다양한 콜드체인분야에 적용되고 있다.
▎ 물류업계에서 데이터수집 및 활용현황은
물류업계 전반에 디지털전환에 대한 관심은 높지만 실제 데이터수집과 활용체계는 아직 초기단계에 머물러 있는 경우가 많다.
특히 운송 중 제품상태에 대한 정보는 여전히 ‘블랙박스’로 남아있어 문제가 발생한 이후 원인을 추정하는 사후대응방식에 의존하고 있다.
그 원인으로는 우선 실시간 데이터를 수집할 수 있는 인프라가 부족하다. 또한 데이터를 수집하더라도 여러 시스템간 통합되지 않아 해석이 어려우며 데이터를 운영현장에 실질적으로 연결하는 분석체계가 부재해 단순한 ‘정보나열’ 수준에 그치게 된다.
윌로그는 이러한 문제를 해결하기 위해 IoT디바이스, 실시간 전송기술, 직관적인 대시보드, 고객맞춤형 인사이트 설계 등을 통합한 데이터서비스를 제공하고 있다.
▎ 데이터 가시성확보를 위한 핵심요소는
데이터 가시성을 확보하기 위해서는 데이터의 신뢰성, 실시간성, 의사결정과의 연결성 등이 중요하다.
정확하고 일관된 방식으로 수집된 신뢰성있는 데이터여야 하며 현장의 이상상황을 즉시 감지하고 반영할 수 있어야 한다. 이에 맞춰 단순히 보는 것이 아니라 그 정보를 바탕으로 실질적 조치를 취할 수 있는 의사결정과의 연결성이 중요하다.
윌로그는 센서기반 데이터수집을 통해 시간단위로 상태변화를 추적하며 이벤트기반 알림기능과 사용자중심 분석구조를 통해 ‘데이터가 곧 실행의 출발점’이 될 수 있도록 설계했다.
또한 수집된 데이터는 현장의 작업흐름, 품질기준, 관리목적에 맞게 시각화돼 제공되며 고객은 이를 바탕으로 신속한 판단을 내릴 수 있다.
▎ 물류현장에서 데이터 첨단기술의 적용사례는
윌로그는 AI와 머신러닝기술을 활용해 데이터의 이상징후를 자동으로 탐지하고 품질리스크를 사전에 인식할 수 있도록 지원하고 있다.
대표적으로 이상탐지모델을 통해 온도, 습도, 충격, 위치정보 등 다양한 환경 데이터의 변동패턴 중 정상범위를 벗어난 데이터를 자동으로 감지하고 담당자에게 실시간 알림을 전송함으로써 신속한 대응을 가능하게 한다.
또한 패턴기반 리스크예측모델을 도입해 운송이력 데이터를 분석하며 특정조건에서 손상이나 클레임이 발생할 확률이 높은 구간을 사전에 예측함으로써 물류과정에서의 위험을 미리 파악하고 예방할 수 있다.
HMM(Hidden Markov Model)기반 품질추정모델도 적용하고 있다. 센서로그를 기반으로 품질이상 가능성을 추정하며 이를 대응시점에 맞춰 시각화해 제공한다. HMM은 관측가능한 데이터를 바탕으로 보이지 않는 상태를 추정하고 예측해 의사결정에 활용하는 통계적 모델이다. 예를 들어 집 안에서 반팔과 반바지 차림의 행인들을 관찰해 바깥 날씨가 덥다는 사실을 간접적으로 추정하고 이를 바탕으로 외출 시 옷차림을 결정하는 일상적 의사결정 과정에 비유할 수 있다.
이러한 개념을 콜드체인 모니터링에 적용하면 센서디바이스가 측정한 온·습도 데이터를 통해 제품이 실제로 온·습도 스트레스를 얼마나 받았는지 간접적으로 추정할 수 있다. 이를 바탕으로 제품의 품질을 예측하고 보다 과학적이고 체계적인 의사결정을 내릴 수 있다.
이처럼 윌로그의 AI·머신러닝기반 기술들은 현장담당자의 개입없이도 상황판단을 가능하게 하며 사람의 경험과 기계의 연산력을 결합한 데이터기반 판단체계를 구축해 콜드체인 품질관리의 새로운 패러다임을 제시하고 있다.
▎ 데이터와 현장경험 조화 필요성과 시너지 효과는
AI와 머신러닝의 성능은 양질의 학습데이터에 의해 결정된다. 그러나 물류현장은 단순히 숫자만으로 설명할 수 없는 수많은 ‘맥락변수(Context, Narrative)’를 내포하고 있다. 이에 따라 현장의 정성적 지식, 즉 스몰데이터는 알고리즘의 해석정확도를 높이는 중요한 역할을 한다.
예를 들어 특정 시간대에 반복적으로 발생하는 충격이벤트가 실제로는 작업자 이동이나 시설작동으로 인한 정상활동일 수 있다. 이를 구분하지 못하면 AI는 오탐(False Positive)을 발생시키고 사용자신뢰를 잃게 된다.
윌로그는 이를 해결하기 위해 고객사 품질팀, 물류팀과 협업을 통해 알고리즘을 지속 개선하고 현장의 경험을 AI모델에 반영하는 과정을 체계화하고 있다.
▎ 윌로그 데이터 인텔리전스솔루션의 차별성은
윌로그솔루션의 가장 큰 차별성은 ‘실시간 상태 기반 의사결정 지원 시스템’을 제공한다는 점에 있다.
기존의 단순 위치기반 트래킹이나 사후 리포팅시스템과 달리 윌로그는 물류창고와 같은 고정설비뿐만 아니라 내륙 및 국제운송구간의 이동 중 화물을 중심으로 한 데이터수집 구조를 갖추고 있다.
이를 통해 운송과정 전반에 걸쳐 다양한 환경데이터를 실시간으로 확보할 수 있으며 이상상황이 발생할 경우 즉각적으로 이벤트알림을 전송해 신속한 대응이 가능하도록 지원한다.
또한 고객사별 KPI(핵심성과지표: Key Performance Indicator)에 최적화된 분석지표를 제공함으로써 각 기업의 물류운영 목표와 성과를 체계적으로 관리할 수 있게 했다.
여기에 더해 과거-현재-미래 데이터를 연결하는 예측모델을 내장해 단순한 현황파악을 넘어 문제발생 가능성을 미리예측하고 선제적으로 조치할 수 있는 기반을 마련했다. 이러한 통합시스템을 통해 고객사는 제품상태를 단순히 관찰하는 수준을 넘어 데이터기반으로 실행가능한 체계를 구축할 수 있으며 물류품질과 안전성, 그리고 운영효율성까지 한층 더 강화할 수 있다.
▎ 윌로그 솔루션 도입 후 고객사 변화는
윌로그 솔루션을 도입한 고객사들은 다양한 방면에서 뚜렷한 변화를 경험하고 있다. 우선 제약 및 바이오물류분야 고객사에서는 운송 중 품질이탈 사례가 30% 이상 감소해 사후 클레임 발생률도 현저히 줄어드는 효과를 얻었다.
또한 실시간 대시보드기반 보고기능을 통해 품질팀과 물류팀간 협업이 한층 원활해졌고 내·외부 커뮤니케이션 신뢰도 역시 크게 향상됐다. 무엇보다 센서기반 알림기능 덕분에 과거에는 1~2일이 지나서야 인지할 수 있었던 문제를 이제는 발생 직후 즉시 감지하고 바로 조치할 수 있게 되면서 문제대응 시간이 획기적으로 단축됐다.
이처럼 윌로그 솔루션을 통한 ‘데이터기반 경영’은 단순한 기술도입을 넘어 고객사의 운영철학 자체를 변화시키는 계기가 되고 있다.
▎ 향후 물류업계에서 데이터기반 혁신방향을 예측한다면
앞으로 물류업계는 단순히 ‘가시성’만을 확보하는 것으로는 더 이상 차별화를 이룰 수 없는 시대에 접어들고 있다. 이제는 실시간 데이터기반의 ‘예측’과 ‘실행’ 역량이 핵심경쟁력으로 부상하고 있어 물류현장에서는 다양한 변화가 예상된다.
우선 실시간 데이터기반 의사결정 자동화가 본격적으로 도입되면서 사람이 일일이 데이터를 분석하지 않아도 시스템이 스스로 판단을 내리고 실행안을 제시하는 구조가 자리잡을 전망이다.
또한 물류데이터뿐만 아니라 기상, 교통, 설비운영 등 다양한 외부 데이터를 복합적으로 연계해 보다 정교하고 신뢰도 높은 판단이 가능해질 것으로 보인다.
이와 함께 현장의 물류전문담당자들을 위한 AI Copilot시스템이 등장해 AI기반 운영지원 도구가 전문가의 의사결정을 보조하고 최적화하는 역할을 하게 될 것이다. 윌로그는 이러한 미래를 대비해 현장적용성이 높은 데이터모델과 고객맞춤형 분석시스템을 지속적으로 고도화하며 변화하는 물류업계의 새로운 패러다임을 선도하는 데 주력하고 있다.
윌로그는 ‘측정하지 않는다면 개선할 수 없다’는 문제의식에서 출발했다. 기술보다 더 중요한 것이 ‘현장의 맥락을 이해하려는 진심’이라고 믿는다.
앞으로도 윌로그는 IoT와 AI기술을 바탕으로 물류현장의 경험과 데이터를 연결해 실행력있는 인사이트를 제공하고 고객과 함께 성장하는 데이터 인텔리전스파트너가 될 것이다.
▎ 물류업계의 첨단기술 적용 및 발전을 위해 제언한다면
물류기술 혁신을 가속화하기 위해서는 제도적, 기술적, 산업적 측면에서의 체계적인 기반 마련이 필수적이다.
우선 제도적 기반으로는 IoT 스마트물류설비에 대한 세액공제 확대와 실증 프로젝트에 대한 정부지원이 더욱 강화돼야 한다. 이러한 정책적 지원은 기업들이 신기술도입에 따른 초기비용 부담을 줄이고 실제 현장에서의 실증을 통해 혁신기술의 효과를 검증할 수 있는 환경을 조성하는 데 큰 역할을 한다.
기술적 기반 측면에서는 공통된 데이터표준과 API연계 규격을 도입해 시스템 간 호환성을 확보하는 것이 중요하다. 데이터표준화와 연동체계 구축은 다양한 물류시스템과 플랫폼이 유기적으로 연결돼 정보흐름이 원활해지고 전체 공급망의 효율성이 극대화되는 기반이 된다.
산업적 기반으로는 중소·중견 물류기업들도 손쉽게 접근할 수 있는 SaaS기반 솔루션의 확산과 데이터활용 역량 강화를 위한 교육확대가 필요하다. SaaS솔루션은 초기 투자 부담이 적고 최신 기술을 빠르게 도입할 수 있어 산업 전반의 디지털 전환을 촉진하는 데 효과적이다.
특히 기술도입의 효과성과 경제성을 입증할 수 있는 ‘레퍼런스 기반 확산 전략’이 매우 중요하다. 이러한 제도적, 기술적, 산업적기반이 유기적으로 갖춰질 때 물류산업 혁신은 한층 더 가속화될 것으로 기대된다.
