(사진=현대글로비스)
적재계획은 선박에 화물을 어떻게 배치할지 사전에 설계하는 작업으로, 운송 효율과 안전을 좌우하는 핵심 공정이다. 회사가 개발한 AI 기반 적재계획 수립 알고리즘에 선적 차량의 종류와 수량, 선적·양하지 정보 등을 입력하면 기항 순서와 화물의 중량, 높이 등을 종합적으로 고려해 최적의 선적 위치를 자동으로 도출한다.
자동차운반선 한 척에는 다양한 목적지로 향하는 수천 대의 차량이 동시에 실린다. 적재계획이 부정확할 경우 중간 기항지에서 내려야 할 차량이 다른 목적지 차량에 가로막혀 대량 하역과 재적재가 반복되는 상황이 발생할 수 있다. 이는 곧 운송 지연과 추가 비용으로 이어진다. AI 기반 적재계획 기술을 활용하면 이러한 비효율을 사전에 차단할 수 있다는 설명이다.
중장비 등 고중량 대형 화물의 경우 선박 각 층(DECK)의 높이와 하중 한계를 고려해 하층부에 배치하도록 설계된다. 이를 통해 선박의 무게 중심을 고르게 분산시키고 항해 중 선박이 안전하게 균형을 유지할 수 있는 감항성을 확보한다. 감항성 역시 적재계획 수립 과정에서 주요 고려 요소다.
해당 알고리즘은 특허 출원을 완료한 자체 데이터 설계 기술을 기반으로 한다. 자동차운반선 내부를 층과 구역별로 세밀하게 분리해 구조적 특성과 이동 가능성을 데이터 모델로 구현했으며 이를 통해 AI가 차량 이동 경로와 배치 가능 위치를 판단하도록 했다. 선박 내부의 복잡한 구조를 AI가 이해할 수 있도록 정리한 뒤, 차량 동선 충돌 여부, 높이·중량 조건 충족 여부, 하역 순서 적합성 등을 자동 검토해 최적의 적재계획을 도출하는 방식이다.
자동차운반선은 선박마다 내부 구조가 다르고 화물 구성도 매번 달라 일률적인 기준 적용이 어렵다. 한 번 운송 시 6000대 이상의 차량이 실리기 때문에 그동안 많은 전문 인력이 투입돼 상당한 시간을 들여 적재계획을 수립해 왔다.
실제 해당 기술로 수립한 적재계획에 따라 선적과 양하 작업을 수행한 결과 적재계획 수립 소요 시간은 기존 약 27시간에서 절반 수준으로 줄어든 것으로 나타났다. 향후 기술이 고도화되면 소요 시간이 90% 이상 감소할 것으로 회사 측은 전망하고 있다.
현대글로비스 관계자는 “운용 중인 모든 자동차 운반선에 해당 기술을 순차적으로 적용할 예정”이라고 밝혔다.
