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| 실시간 재고 관리 시스템에서 물류 흐름과 비용 데이터를 시각화하고 있는 모습 출처: Dreamstime (real-time-inventory-management-system-highlighting-warehouse-logistics-data-analytics-348576792) |
2025년 현재, 글로벌 물류업계는 복합적인 리스크에 대응하고 수익성을 극대화하기 위해 물류 운영 구조의 전면적인 재편에 나서고 있다. 특히 고객, 상품, 경로 단위로 실제 운송 비용을 분석하는 ‘Cost-to-Serve’ 개념이 업계 전반에서 핵심 전략 도구로 자리 잡고 있으며, 인공지능과 머신러닝 기술을 활용한 예측 분석과 결합되면서 물류 효율화 흐름에 박차를 가하고 있다.
전통적인 물류 손익 구조는 전체 평균 운송 단가나 지역 단위 통계에 의존해왔다. 그러나 Cost-to-Serve는 고객의 주문 빈도, 취급 상품의 부피와 중량, 배송지 난이도, 반품률 등 실질적인 비용 요소를 세분화해 손익을 개별적으로 계산하는 방식이다. 이를 통해 수익성이 낮은 고객이나 물품에 대해서는 계약 조건을 조정하거나 사업 구조를 재편하는 의사결정이 가능해졌다.
KPMG는 최근 보고서를 통해 이러한 흐름을 “물류 산업의 재무적 진단 도구가 전략 운영의 중심으로 전환되는 과정”이라고 분석했다. Cost-to-Serve는 단순히 숫자를 쌓는 데 그치지 않고, 실제 운영 의사결정과 연결되는 실용적 분석 도구로 진화하고 있다는 설명이다.
여기에 인공지능과 머신러닝 기술이 도입되면서, Cost-to-Serve 기반 분석은 정적인 분석을 넘어 예측과 대응 중심의 시스템으로 발전하고 있다. 기업들은 실시간 주문 흐름, 고객 행동 데이터, 외부 시장 조건 등을 종합해 가장 비용 효율적인 배송 루트와 차량 배치 전략을 수립하고 있다.
월스트리트저널은 최근 보도에서 미국과 유럽의 대형 물류기업들이 AI 기반 경로 최적화 시스템을 도입한 결과, 연간 수백만 달러의 운송비를 절감하고 있다고 전했다. 또한 반품 회수 동선까지 자동화한 시스템을 적용해 회수 단가를 두 자릿수 비율로 낮춘 사례도 보고됐다.
이러한 비용 구조 최적화 흐름은 외부 리스크에 대한 대응 전략과도 밀접하게 연결돼 있다. 정치적 불안정, 관세 정책 변화, 기후 위기, 노동력 부족, 사이버 보안 위협 등 다양한 변수들이 물류 네트워크에 연쇄적인 영향을 미치고 있기 때문이다.
글로벌 컨설팅업계는 이러한 상황을 ‘불확실성 시대의 운영 탄력성 확보’로 요약한다. 기업들은 단순한 비용 효율성뿐만 아니라, 물류망이 위기 상황에서도 빠르게 복원될 수 있는 회복력과 적응력을 함께 확보해야 하는 과제에 직면해 있다. 특히 중동, 동남아시아, 중남미 지역에서는 정치적 리스크와 기후 위험이 동시에 작용하며 네트워크의 지속 가능성을 위협하고 있다.
이에 따라 많은 글로벌 기업은 각 지역의 리스크 지수, 인프라 안정성, 사이버 보안 수준, 복구 소요 시간 등을 계량화해 물류 네트워크를 재조정하고 있다. 과거에는 최단 시간 배송이 핵심 경쟁력이었지만, 이제는 예측 가능성과 복원력, 비용 효율성의 균형이 새로운 경쟁 기준으로 자리 잡고 있다.
물류업계의 이러한 구조 전환은 향후 수년간 지속될 가능성이 높다. 단순히 기술을 도입하는 수준을 넘어, 조직 전체의 운영 전략과 유기적으로 연결되는 방식으로 비용과 리스크를 통합적으로 관리해야 하는 시대가 본격화되고 있기 때문이다.
