위밋모빌리티는 AI기반 배차솔루션 ‘루티(Roouty)’를 통해 복잡한 운송계획 업무를 자동화하며 기업이 경험이 아닌 데이터를 기반으로 효율적인 물류운영과 전략설계에 집중할 수 있도록 지원하는 혁신기업이다.
최근 콜드체인물류에 대응해 실시간 온도관제가 가능한 경량형 IoT솔루션 ‘루티 콜드아이(Roouty Cold Eye)’를 출시했다. ‘루티 콜드아이’는 블루투스기반 무선센서를 활용해 이동 중 온도이탈을 자동감지하며 플랫폼 내 TMS(운송관리시스템: Transportation Management System)와 연계해 즉각적인 조치를 유도한다.
위밋모빌리티 강귀선 대표를 만나 루티 TMS솔루션의 경쟁력과 혁신사례, 국내·외 TMS시장 동향 및 비전 등을 들었다.
▎위밋모빌리티는 어떤 기업인가
위밋모빌리티는 기업이 경험이나 직관에 의존하는 대신 데이터를 기반으로 판단하고 ‘운영’이 아니라 ‘전략’에 집중할 수 있는 구조를 만드는 기업이다.
과거 배차담당자의 수작업과 직관에 의존하던 운송영역을 시스템화해 자동화하는 TMS솔루션을 제공 중이다. 특히 수많은 현장 제약조건을 모두 반영해 최적의 운송전략을 설계하는 배차엔진 ‘루티’를 개발해 서비스하고 있다.
운송현장은 기사근무시간, 퇴근지, 적재량, 냉장차량 여부 등 다양한 조건이 섞인 복잡한 환경이다. 루티는 이러한 다중제약 조건을 모두 반영해 최적의 배차계획을 초고속으로 수립할 수 있다.
수백건 주문도 버튼 클릭 한번으로 수천가지 조합시뮬레이션을 거쳐 몇초 내 효율적인 계획표를 만들어내며 하루 수만건의 주문처리도 가능하다. 클라우드 기반의 표준 SaaS(클라우드기반 소프트웨어: Software as a Service)시스템으로 출발했지만 고객 데이터구조와 배송방식에 맞춰 로직과 인터페이스를 유연하게 맞출 수 있으며 기존 ERP(전사적 자원관리), OMS(주문관리시스템)와도 API(Application Programming Interface)연동을 지원해 업무효율을 극대화한다.
▎‘루티’의 핵심 경쟁력은
루티의 핵심경쟁력은 단순히 ‘경로’가 아닌 ‘전략’을 계산하고 각기 다른 고객사의 환경에 유연하게 대응하는 ‘커스터마이징형 SaaS’라는 점이다.
우선 기존 TMS가 처리하기 어려웠던 인력스케줄, 운임정산기준 등 복잡한 현장변수까지 종합적으로 계산해 최적의 해답을 제시한다. 이로 인해 운송계획 수립시간을 수시간에서 단 5초로 단축시키는 혁신적인 효율성을 제공한다.
이와 함께 모든 기업의 물류환경이 다르다는 점을 고려해 ‘커스터마이징 되는 SaaS’를 지향하고 있다. 표준화된 솔루션을 제공하면서도 고객사의 특수한 요구사항을 반영할 수 있어 SI(시스템통합)방식의 맞춤형솔루션을 높은 비용부담없이 도입할 수 있다.
또한 최근 출시한 ‘루티 애널리틱스’라는 시뮬레이터기능을 통해 단순한 운영툴을 넘어 ‘운송전략엔진’으로 진화를 꾀하고 있다. ‘루티 애널리틱스’를 통해 기업들은 실제 운영에 들어가기 전 다양한 배차전략을 미리 시뮬레이션하고 KPI(핵심성과지표)를 예측해 최적의 의사결정을 내릴 수 있다.
▎주요 고객사와 성공사례가 있다면
이미 100곳이 넘는 기업이 루티를 도입했거나 개념검증(PoC)을 완료했으며 다양한 산업군에서 성공사례를 만들어내고 있다.
구체적으로 C사의 물류센터 입고대행 운송사인 A사는 루티의 물량예측 정확도 개선기능을 통해 긴급하게 투입하는 용차사용을 59.8% 감소시켰다. 이를 통해 월간 1,000대가 넘는 차량을 줄여 비용을 크게 절감했다.
매일 변동하는 출고량으로 인해 대응이 어려웠던 한 주류제조사는 루티 도입 후 필요차량을 정확히 예측해 배차함으로써 기존대비 차량투입을 28% 줄였으며 월 1억9,700만원에 달하는 경제적 효과를 거뒀다.
설치물류를 운영하는 전자제품제조사인 C사는 루티를 통해 운송기사별 경로를 최적화했다. 그 결과 기사별 수당편차를 줄여 업무만족도를 높였으며 평균이동시간을 11.8% 감소시켜 배송효율성을 향상시켰다.
▎콜드체인 특화 솔루션인 ‘루티 콜드아이’ 특장점은
‘루티 콜드아이’는 콜드체인의 핵심인 실시간 가시성과 신속위기 대응에 특화했다.
차량에 설치된 경량 IoT센서가 0.1도 단위의 미세한 온도변화까지 실시간으로 감지해 관제플랫폼으로 전송한다. 설정된 온도범위를 벗어날 경우 관리자에게 즉시알림을 발송해 운송 중 발생할 수 있는 품질저하 리스크를 사전에 차단한다. 또한 별도의 통신설정없이 즉시 사용가능한 IoT기반 무선센서를 활용해 도입 및 유지보수비용 부담을 최소화했다.
데이터기반 품질관리로 운송 전과정의 온도데이터가 자동으로 기록 및 저장돼 문제발생 시 원인추적이 용이하며 고객에게 신뢰도 높은 데이터를 제공할 수 있다. 이는 제품의 품질보증체계를 강화하는 데 핵심적인 역할을 한다.
▎데이터 수집 및 활용방안은
루티는 고객 운영데이터인 주문내역, 차량정보, 기사스케줄 등을 기반으로 AI 모델을 지속학습해 경로최적화와 ETA 예측정확도를 높인다. 분석된 데이터는 차량별, 기사별, 지역별 효율평가와 개선점 도출에 쓰이며 KPI(핵심성과지표) 중심 맞춤형 보고서제공으로 의사결정 지원이 가능하다.
또한 최근 출시한 ‘스마트 주행’ 기능처럼 GPS 위치정보를 기반으로 배송지 도착여부를 자동판단해 주문을 처리하는 등 수집된 데이터를 활용해 운전자의 편의성과 운영효율을 높이는 새로운 기능을 지속적으로 개발하고 있다.
▎최근 국내·외 TMS시장 동향은
현재 글로벌 TMS시장은 클라우드기반 SaaS전환과 AI·머신러닝을 활용한 자동화 및 예측기능이 핵심경쟁력으로 부상하고 있다. 물류창고분야에선 로봇자동화가 비용절감에 크게 기여하고 있지만 전체 물류비의 60%를 차지하는 운송분야는 아직 디지털화 수준이 낮고 전통적인 수작업에 의존하는 부분이 많다. 특히 운송분야는 자율주행기술이 적용되기 전인 유인운송 중심으로 사람의 경험과 노하우에 의존해 배차오류와 비용손실이 빈번하게 발생하는 상황이다.
이러한 환경 속에서 TMS도입은 운송효율을 극대화하고 오류를 줄이는 중요한 해결책이다. 위밋모빌리티는 복잡한 다중배차와 다회전 운송 등 다양한 알고리즘을 활용해 최적화를 지속적으로 고도화하고 있으며 AI기반 배차전략과 실시간 가시성 확보에 집중하고 있다.
또한 전통적인 내연차량에서 전기차트럭으로 변모하는 흐름에 맞춰 콜드체인 관제, 원격제어, 배터리 활용 기술 등을 연구개발 과제로 추진 중이다.
국내 TMS시장 역시 기존 초대형기업 중심 SI방식에서 벗어나 중소기업도 접근할 수 있는 SaaS모델이 확산되고 있다. 그러나 여전히 비용부담과 디지털전환의 벽이 높아 정부지원과 정책적 배려가 필요하다. 물류비 증가와 산업 내 효율성 요구가 커지는 만큼 행정적·재정적 지원을 통해 더욱 많은 기업들이 디지털공급망으로 진입할 수 있도록 해야 한다.
▎향후 사업전략과 비전은
단기적으로 AI기반의 예측솔루션 고도화에 집중할 계획이다. 과거와 현재의 데이터를 분석해 미래 물류수요를 예측하고 이를 기반으로 선제적인 배차계획을 수립하는 ‘예측기반 물류최적화 솔루션’을 발전시킬 계획이다.
중장기적으로는 ‘데이터기반 통합물류 효율화 플랫폼’으로 성장하는 것을 목표로 하고 있다. TMS를 넘어 WMS(창고관리시스템), SCM(공급망관리) 등 물류 전 과정을 아우르는 데이터를 연결하고 분석해 물류생태계 전반의 비효율을 제거하고 최적의 가치를 창출하는 핵심플랫폼으로 자리매김하고자 한다.
또한 국내 시장에서의 성공을 발판으로 동남아시아 등 글로벌시장 진출을 적극적으로 추진해 전 세계의 물류혁신을 선도하는 기업으로 도약할 것이다.
