CJ대한통운 "빅데이터로 최적 박스 크기 찾았다"
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빅데이터 기반 '박스 리빌딩'로 배송박스 크기 19% 감소
부착형 코팅 라벨 대신 '먹물분사형 바코드' 직접 표기
빅데이터를 통한 '박스 리빌딩' 개념 그래픽. (사진=CJ대한통운)

[서울파이낸스 김수현 기자] CJ대한통운은 빅데이터를 활용한 기술로 최적의 박스 크기를 찾아내 친환경 효과와 물류 효율성을 동시에 달성했다고 7일 밝혔다.

CJ대한통운은 빅데이터 기반의 '박스 리빌딩' 기술을 자사 풀필먼트센터에 적용해 배송박스 크기가 평균 19% 감소했다.

'박스 리빌딩'은 CJ대한통운이 자체 개발한 기술로 상품별 데이터와 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 기술 적용이 확대했다.

배송박스 크기가 축소됨에 따라 골판지 사용량이 줄었을 뿐만 아니라 완충재나 포장테이프 등의 부자재 사용량도 줄어들었다. 운송차량에도 더 많은 박스를 실을 수 있어 1회당 배송가능한 물량도 늘어나면서 탄소배출량도 감소한다. 

CJ대한통운 배송박스 공장의 '먹물분사형 바코드' 기기가 바코드를 상자에 직접 표기하고 있다. (사진=CJ대한통운)

또 CJ대한통운은 '먹물분사형 바코드'를 도입해 코팅라벨 사용량도 4년간 6400만장을 절감했다. 

'먹물분사형 바코드'는 바코드를 별도 라벨에 인쇄해 부착하는 대신 박스에 직접 표기하는 기술이다. 지난 2019년부터 현장에 도입했다.


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