상품 빅데이터 기반 박스 평균 크기 19% 축소코팅라벨 대신 ‘오징어먹물식’ 박스 바코드 사용
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CJ대한통운이 빅데이터를 활용해 최적의 박스 크기를 찾고, 접착식 라벨을 없애는 등 혁신적인 아이디어를 선보이며 친환경 효과와 물류 효율성을 동시에 높이고 있다.CJ대한통운은 빅데이터 기반의 ‘박스 리빌딩’ 기술을 자사 풀필먼트센터에 적용, 배송박스 크기가 평균 19% 감소하는 성과를 거뒀다고 7일 밝혔다. 또 접착식 라벨 대신 박스에 직접 바코드를 표기하는 ‘먹물분사형 바코드’를 통해 코팅라벨 사용량도 4년간 6400만장을 절감했다고 했다.CJ대한통운이 자체 개발한 패키징 기술 ‘박스 리빌딩’은 상품별 체적 데이터와 주문정보를 조합한 빅데이터를 기반으로 최적 크기의 박스를 찾아내 물류 현장에 투입하는 시스템이다. 불필요한 과대포장이 방지돼 친환경 효과를 높일 수 있다. 지난해 군포 센터에 성공적으로 도입한 후 곤지암·용인 등 5개 센터로 확대했다.배송 박스 크기가 축소됨에 따라 골판지 사용량이 줄었을 뿐 아니라 내부 빈 공간에 넣는 완충재나 포장테이프 등의 부자재 사용량도 줄었다. 운송 차량에도 더 많은 박스를 실을 수 있어 1회당 배송 가능한 물량도 확대, 탄소배출량을 줄일 수 있다. 빅데이터를 분석해 물류현장에 적용, 친환경 효과를 거두는 동시에 운영 효율성까지 높인 것이다.지난 2019년부터 현장에 도입한 ‘먹물분사형 바코드’는 상품의 종류와 수량을 확인하기 위한 바코드를 별도 라벨에 인쇄해 부착하는 대신 박스에 직접 표기하는 기술이다. 실제 먹물은 아니지만 오징어가 먹물을 뿜듯이 잉크를 분사한다고 해서 물류현장에서는 ‘오징어먹물 바코드’라는 별칭으로 불린다.이를 통해 CJ대한통운이 절감한 코팅라벨 6400만장의 총면적은 44만8000㎡로 축구장(7140㎡) 63개에 달하는 규모다. A4 용지 1장이 라벨 16개 크기와 유사하고 A4 용지 1만장 생산에 30년생 나무 한 그루가 필요하다는 점을 고려하면 총 800그루의 30년생 나무를 살린 셈이다. 여기에 라벨 제작에 필요한 플라스틱 필름 코팅과 접착제로 인한 탄소 배출량까지 감안하면 직간접적 친환경 효과는 이보다 훨씬 높아진다.CJ대한통운은 과대포장을 방지하기 위해 ‘친환경 스마트 패키징’ 시스템을 개발, 현장에 적용하고 있다. 주문상품의 모양과 부피에 맞는 최적 크기의 박스를 투입하고, 3D 스캐너로 빈 공간을 측정해 필요한 완충재 사용량을 계산해 자동으로 넣어주는 시스템이다. 작업자가 상품 크기를 육안으로 살핀 후 박스나 완충재를 임의로 사용할 경우 발생하는 과대포장을 예방한다.CJ대한통운 관계자는 “불필요한 과대포장을 금지하는 자원재활용법 개정안이 내년 시행을 앞둔 등 친환경 패키징에 대한 사회적 관심이 높다”며 “빅데이터와 혁신기술을 적극 활용해 패키징뿐 아니라 물류 프로세스 전반에 걸쳐 친환경적 요소를 강화해 나갈 것”이라고 말했다.