디지털전환이 가속화되는 물류산업의 현장에서는 이제 TMS(운송관리시스템Transportation Management System)는 단순한 지원 소프트웨어가 아니라 물류효율화와 공급망 경쟁력을 좌우하는 핵심인프라로 자리잡고 있다. 데이터기반 경로최적화, 실시간 가시성 확보, ESG와 연계된 지속가능한 물류운영은 오늘날 모든 기업의 전략과제로 부상했다.
이러한 변화의 한 가운데서 박민영 인하대학교 물류전문대학원 원장은 TMS 도입과 진화가 물류혁신을 위한 출발점임을 강조했다.
박민영 원장은 인하대 아·태물류학부 교수로서 물류시스템, 교통경제, 스마트공급망 관리분야에서 20여년간 연구와 정책자문, 산업현장 혁신프로젝트 등를 병행해왔다. 미국 캘리포니아대학교 박사과정을 거쳐 한국교통연구원에서 재직했으며 물류디지털 전환과 친환경 운송체계 구축연구로 학계와 업계 모두에서 높은 평가를 받고 있다. 현재 한국로지스틱스학회 회장을 역임하며 정부와 지자체의 스마트물류·탄소중립정책자문에도 활발히 참여하고 있다.
“TMS는 단순한 운영시스템을 넘어 물류와 공급망의 두뇌가 돼야 한다”라며 데이터통합, 예측분석, ESG대응을 포괄하는 지능형 물류생태계 구축의 중요성을 역설하고 있는 박민영 원장을 만나 TMS의 기술적 진화, 국내·외 물류트렌드, 국내 물류산업이 나아가야 할 방향을 짚어봤다.
▎국내 TMS시장의 주요이슈는
국내 TMS시장의 가장 큰 문제는 화주, 운송사, 3PL, 운전자간 시스템연계 부족과 데이터표준화 미흡이다. ERP(전사적자원관리: Enterprise Resource Planning)와 WMS(창고관리시스템: Warehouse Management System)간 통합이 어려워 중소물류기업은 도입도 쉽지 않다. 화물차 안전운임제와 운전자 근로시간 규제대응 기능이 부족하며 실시간 가시성과 ETA(도착예정시간: Estimated Time of Arrival) 제공 정확성도 글로벌수준에 미치지 못한다.
글로벌시장에서는 △클라우드기반 SaaS(클라우드기반 소프트웨어: Software as a Service)서비스 확산 △AI와 머신러닝 활용한 경로최적화 △실시간 가시성 플랫폼 연동 △ESG대응 △End-to-End 공급망통합 등이 진행 중이다. 국내도 이를 반영해 AI활용 강화, 맞춤형서비스 개발, 규제대응 확대를 추진해야 한다.
▎최근 AI와 빅데이터적용이 물류효율성에 미치는 영향은
4차 산업혁명기술인 AI, 빅데이터, 머신러닝이 TMS에 도입되며 단순 배차자동화를 넘어 예측·최적화·지속가능성 관리가 가능한 지능형 의사결정 플랫폼으로 진화했다. 글로벌기업들은 TMS를 적극활용해 교통, 날씨, 도로상황을 분석해 ETA예측 정확도를 크게 높임으로써 고객문의 감소와 SLA(서비스 수준 계약) 준수율 향상을 이뤘다.
DHL은 머신러닝기반 경로최적화로 연간 운송비를 10~15% 절감했으며 Amazon은 라스트마일 배송에 AI 동적배차를 적용해 배송시간을 평균 15~20% 단축시켰다. Maersk는 IoT와 AI를 통해 화물상태를 실시간 모니터링해 손상률을 30% 이상 낮추면서 물류리스크관리도 크게 개선했다. Walmart는 수요급증 시 적정차량 배차로 긴급차량 투입비용을 25% 줄이는 성과를 냈다.
▎TMS가 지속가능성 및 에너지효율과 상관관계는
TMS는 비용절감을 넘어 친환경·저탄소 물류체계를 구축하는 핵심인프라이다. 운행거리, 연료소비, 운송모드별 탄소배출량을 자동계산해 ESG경영에 필요한 지표를 관리할 수 있다.
AI기반 동적경로계획으로 불필요한 운행을 줄여 연료사용량을 10~12%까지 절감한다. 적재율을 최적화해 공차율을 낮추고 전기·수소트럭 배차를 지원해 친환경운송 확산에 기여한다.
운송사별 에너지효율 KPI(핵심성과지표)를 관리해 ‘그린인센티브’를 촉진하고 순환경제 구현을 위한 리버스 로지스틱스 최적화도 가능하다. 탄소배출 저감과 에너지효율 제고 및 폐기물감소 같은 지속가능한 물류혁신을 가능하게 한다.
▎콜드체인 물류분야에서 TMS의 중요성은
콜드체인물류는 온도민감제품을 적정상태로 운송해야 하므로 일반물류보다 정밀한 관리가 필수적이다. TMS는 제품품질과 안전, 신뢰확보를 위한 핵심인프라 역할을 한다. IoT센서와 연계해 실시간 온도, 습도, 충격데이터를 수집하며 기준온도 이탈 시 즉시알람과 대체경로 투입으로 품질손상 위험을 최소화한다.
국제 식품안전기준과 의약품유통규제인 GDP, HACCP 준수를 자동지원하고 운송데이터를 기록해 법적인증에 활용한다. 실시간 화물위치와 상태정보를 공유해 화주와 고객신뢰를 높이며 냉장·냉동차량 운영비절감과 멀티드랍 최적화를 통해 비용과 에너지효율도 개선한다. 이로써 콜드체인산업 경쟁력 강화와 글로벌공급망 신뢰성 확보에 결정적 기여를 할 수 있다.
▎콜드체인 전용 TMS기능과 적용사례는
콜드체인 특성상 온도, 시간, 안전규제가 엄격해 일반 TMS와 구별되는 전용기능이 필요하다. 실시간 온도, 습도, 충격 모니터링을 위해 IoT센서, RFID, 데이터로거와 연동하고 온도이탈 시 즉각 운전자와 관제센터가 대응할 수 있게 설계된다.
글로벌제약사는 초저온 백신유통에 이 시스템을 도입해 WHO, FDA 규제에 대응하며 Nestlé와 Walmart는 IoT기반 냉장트럭 TMS로 신선식품 폐기율을 15~20% 줄였다. 국내 택배와 3PL기업들도 새벽배송에 콜드체인 TMS를 적용해 고객에게 실시간 배송정보와 온도모니터링 결과를 제공한다.
▎국내 물류공급망의 효과적 운영을 위한 과제는
수도권에 집중된 물류인프라를 전국으로 균형있게 확충하며 온라인유통 증가에 대응한 라스트마일 배송효율화가 필요하다. 국내 물류비는 GDP대비 OECD 평균보다 높아 철도, 해운 등 운송모드 전환과 공동물류 활성화, 표준화 추진이 시급하다.
화주, 운송사, 창고간 데이터공유가 부족하며 AI기반 수요예측도 미흡하다. 블록체인과 IoT를 활용한 고부가가치물류와 콜드체인 신뢰성 강화, 화물차운전자 근로환경 개선, 물류표준화, 규제개선 등도 과제로 꼽힌다.
친환경 운송수단 보급과 충전인프라 구축, 순환경제 포장재 확산, 글로벌공급망 복원력 강화 및 다변화 전략확립도 중요하다. 결국 디지털기반 통합관리체계 구축과 친환경전환, 정책·제도적기반 강화가 핵심이다.
▎국내 TMS기업들이 글로벌경쟁력을 갖추기 위한 방안은
기술혁신과 서비스차별화, 글로벌네트워크 확대, 규제 및 표준준수가 관건이다. AI와 빅데이터기반 최적화 알고리즘 고도화, 클라우드 네이티브 SaaS서비스 확대, IoT와 블록체인 연계가 필수적이다.
해외 운송기업과 API·EDI 연동을 강화하며 다국어, 다통화 지원으로 현지화된 서비스제공, 글로벌 3PL과 전자상거래 플랫폼 협업확대가 경쟁력을 높인다. 국제표준과 개인정보보호법, 친환경규제 대응 기능을 내장하며 중소기업 맞춤형 모듈형 구독서비스와 물류비절감 컨설팅을 제공하는 것도 차별화전략이다. 신흥시장 공격, M&A 및 합작법인 설립, ‘글로벌물류 테크기업’ 브랜드화도 중요하다.
