‘로이스 오팩’은 3D시뮬레이션 기반 적재 알고리즘을 통해 고객의 주문에 맞는 최적 크기의 박스를 추천하는 시스템이다. 기존에는 작업자가 주문된 상품을 보고 임의 판단해 택배박스를 선정했다면 로이스 오팩은 각 주문 건에 가장 적합한 박스를 자동으로 추천해준다.
로이스 오팩의 3D 시뮬레이션 기반 적재 알고리즘은 사전에 입력된 각 상품의 체적정보에 따라 크기와 적재 방향을 동시에 고려해 반복적인 시뮬레이션을 통해 최적의 결과를 도출하는 방식으로 작동한다. 추천 시간은 건당 0.04초에 불과해 1분당 최대 1500건에 대한 박스 추천이 가능하다. 또한 비닐 파우치, 완충재 등 포장 부자재의 체적까지 반영하기 때문에 정확도가 높다.
택배박스의 평균 포장공간비율도 대폭 감소했다. 포장공간비율이란 택배박스 안에 상품을 제외하고 남는 공간이 차지하는 비율로, 낮을수록 제품 크기에 꼭 맞는 상자를 사용해 포장재 낭비가 적었다는 것을 의미한다. 로이스 오팩 시스템을 적용해 최적화한 물류센터의 경우 완충재를 제외한 순수 상품만으로도 포장공간비율이 평균 36%까지 감소했다. 또한 로이스 오팩은 합포 속도를 0.04초로 단축하며 작업 효율을 극대화했다.
냉장∙냉동∙상온 등 개별 온도 관리가 필요한 식품군도 하나의 박스에 합포장할 수 있도록 칸막이를 추천하는 기능도 있다. 로이스 오팩은 적합한 아이스박스 뿐 아니라 칸막이를 설치하는 위치까지 단 시간에 추천해줘 작업 속도가 개선됨은 물론 상품의 변질과 파손도 방지할 수 있다.
로이스 오팩 시스템은 현재 적용한 15개 물류센터 외에도 추후 신규 구축되는 센터에는 모두 도입할 계획이다. 또한 하반기에는 CJ대한통운 고객사가 직접 박스 추천 기능을 활용할 수 있도록 시스템을 확대 구축할 예정이다. 고객사는 시스템을 통해 상품들의 체적 정보를 기반으로 적절한 크기의 박스를 추천받거나 물류센터에 도입할 박스 규격을 제안받을 수 있다.
앞서 CJ대한통운은 자체 개발한 패키징 기술 ‘박스 리빌딩’을 물류 현장에 도입한 바 있다. 박스 리빌딩은 상품별 체적 데이터와 주문정보를 조합한 빅데이터를 기반으로 물류 현장에 투입돼야 할 최적 크기의 기준박스를 찾아내는 시스템이다. 로이스 오팩은 개별 주문에 대한 박스를 추천했다면 박스 리빌딩은 물류센터에서 필요한 적정 규격의 기준 박스를 추천한다. 두 가지 시스템을 물류센터에 적용한 경우 더욱 효율적인 패키징이 가능하다.
CJ대한통운 TES물류기술연구소 김경훈 소장은 “택배 과대포장 규제 시행을 앞두고 있는 만큼 친환경 패키징에 대한 관심이 높아지고 있다”면서 “혁신물류기술을 적극 활용해 물류 프로세스를 효율화시키면서도 친환경 물류를 실현하기 위해 앞으로도 노력할 것”이라고 밝혔다.
[소비자가만드는신문=송혜림 기자]
