물류 효율성 극대화 : A.I. Route Optimization

물류 산업 참여자 간의 유연한 협업을 통해 기존에는 제공하지 못하던 새로운 차원의 물류 서비스를 제공한다. 기존의 물류 환경에서는 협업이 어려워 사용자 관점에서 비효율적인 방식으로 화물이 운송/보관되는 경우가 빈번하게 발생하였다. 한 도시 내에서 물건을 보낼 때도 도시 밖의 물류센터를 거쳐서 배송되거나, 택배를 수거하는 시간에 맞춰 집에서 대기하고 있어야만 하는 것들이 대표적인 예이다. 다양한 참여자들과 함께 목적에 맞는 유연하고 유동적인 물류 서비스를 제공함으로써 이런 문제를 해결할 수 있다. 이를 위해 dKargo는 정확한 정보공유와 협업을 통하여 최적의 경로를 구축하고 이를 통해 물류 서비스가 이뤄지는 물류 네트워크를 구축하려 한다.

기존의 물류 서비스는 주로 하나의 회사를 통해 처음부터 끝까지 이루어지거나, 밀접하게 연관된 소수의 참여자를 통해서 이루어졌다. 이러한 방식은 하나의 회사가 자신이 강점 분야뿐만 아니라 약점인 분야까지 전부 책임져야 하는 문제를 내포하고 있다. 이는 구간별로 더 효율적인 참여자가 존재하지만, 상대적으로 비효율적인 참여자를 통해 비효율적인 서비스가 이루어지며 이로 인해 비용은 상승하고 사용자들은 나쁜 서비스를 경험하게 된다.

dKargo는 물류의 각 구간을 가장 효율적인 참여자에게 맡김으로써 전체적인 물류 네트워크의 효율을 높일 수 있다. 물류 서비스의 사용자는 블록체인에 기록된 각 참여자의 정보를 바탕으로 가장 최선의 물류 네트워크 경로를 확인할 수 있다. 이를 통해 자신의 목적에 맞는 가장 효율적인 방식으로 화물이 운반되도록 할 수 있다. 이때 각각의 물류 서비스 제공자는 자신이 강점을 갖는 분야에 집중할 수 있게 되고 한정된 자원을 더욱 효율적으로 사용할 수 있게 된다. dKargo는 모든 참여자가 자신의 강점을 더욱 강화하기 위해 노력할 수 있도록 하며, 이를 바탕으로 전체 물류 네트워크의 효율성을 높일 기회를 제공한다.

물류 산업은 규모의 경제가 중요한 대표적인 산업으로 회사별로 처리하는 물량의 규모가 커질수록 비용이 낮아지는 특성이 있다. 그러므로 지금까지의 물류 사업자들은 이러한 규모의 경제 실현을 목표로 더 많은 물량을 처리하기 위해 경쟁해왔다. 하지만 현실적으로 개별 사업자가 확보할 수 있는 물량의 규모에는 한계가 존재한다. 여전히 운송 차량을 가득 채우기 위한 긴 배차 간격으로 인해 운송 시간이 길어지거나, 운송 차량을 가득 채우지 못해 공간을 남긴 채로 출발할 수밖에 없는 상황이 벌어지고 있다. 이러한 비효율적인 운영은 결과적으로 단위 비용의 상승과 나쁜 사용자 경험을 초래하고 있다.

따라서 dKargo는 다양한 참여자들 간의 협업을 통해 같은 구간의 물동량을 모아 규모의 경제를 극대화함으로써 이러한 문제를 해결하려 한다. dKargo 상에서 각각의 참여자는 공개원장의 데이터를 기반으로 서로의 계약정보를 확인하고, 필요에 따라 각자가 가진 운반 물량을 거래함으로써 각 구간의 물동량을 최적화할 수 있다. dKargo 플랫폼에서는 참여자의 자원 데이터, 실시간 트레킹으로 발생되는 물류 데이터를 머신러닝의 학습데이터로 활용해 참여자의 자원을 최대로 활용할 수 있게 한다. 이를 통해 개별 참여자는 구간별 물동량 확보를 위해 필요한 시간을 최소화할 수 있고, 궁극적으로 기존의 방식으로는 경험할 수 없는 규모의 경제를 이룰 수 있다. 이렇게 dKargo는 물류 서비스의 비용을 극적으로 줄일 수 있도록 하며 동시에 불필요한 소요 시간을 제거하여 더 좋은 사용자 경험을 제공할 수 있도록 한다.