“파스토는 직접 풀필먼트센터를 운영하며 쌓아온 물류데이터를 바탕으로
‘로보틱스기반 피지컬 AI(Physical AI)기업’으로 확장해 나가고 있는 물류기업입니다.
AI 대전환시대 속 물류업계는 이전과 다른 변화를 맞닥뜨리고 있습니다.
향후 실제 운영효율을 끌어올리는 ‘소프트웨어 역량’이 물류기업의 성패를 가르는
핵심경쟁력이 될 것입니다. 파스토는 로보틱스와 AI기술을 통해 판매자가
물류에 대한 걱정없이 오로지 제품개발과 판매만 할 수 있는 환경을 지원해나가겠습니다 ”
최근 물류시장의 복잡성이 더욱 심해지고 있다. 소비자들은 더욱 빠른 배송을 원하며 예측할 수 없는 자잘하고 변동성이 심한 주문이 늘고 있다. 물류운영은 더 이상 인력만으로는 감당할 수 없으며 화주사들은 단순히 재고를 보관하고 포장을 대행해 주는 수준을 넘어 데이터를 기반으로 수요를 미리 예측하고 악성재고를 줄여주는 ‘물류IT 파트너’를 원하고 있다.
2016년 설립된 파스토는 물류대행 중심의 사업으로 출발해 데이터기반 풀필먼트 역량을 축적해 온 물류기업이다. 사업초기 네이버풀필먼트얼라이언스(NFA)의 핵심 파트너로 참여하며 중·소상공인인 네이버 스마트스토어 판매자를 대상으로 한 풀필 먼트서비스를 핵심적으로 선보여왔다. 최근 파스토는 ‘파스토 로보틱스’로 사명을 변경하며 물류를 지원하는 로봇·소프트웨어 공급기업으로의 도약을 선포했다.
전 산업영역에서 AI·디지털전환이 빠르게 도입되고 있다. 물류시장은 조금 더 빠르게 AI와 로봇도입이 이뤄지고 있는 추세다.
업계 한편에서는 로봇이 인간의 일자리를 빼앗을 것이라고 우려를 표하지만 실질적으로 현재의 물류업계는 극심한 인력난을 겪고 있다. 물류자동화시스템 및 로봇 도입은 더 이상 선택의 영역이 아니다. 특히 저온의 환경에서 노동을 지속하고 온도이탈 없이 안정적인 정온환경을 구축해야 하는 콜드체인물류는 첨단기술의 필요성이 더욱 커지고 있다.
홍종욱 파스토 대표를 만나 최근 물류시장 속 변화되고 있는 풀필먼트기업의 역할과 ‘파스토 로보틱스’로의 향후 비전 등을 들어봤다.
▎파스토는 어떤 기업인가
파스토는 SME(중·소상공인)를 대상으로 풀필먼트서비스를 제공하는 회사로 시작해 현재는 축적된 물류데이터를 바탕으로 ‘로보틱스기반 피지컬 AI(Physical AI)기업’으로 확장해 나가고 있는 물류기업이다.
판매자가 물류에 대한 걱정없이 오롯이 상품개발과 판매에만 집중할 수 있도록 물류의 모든 문제를 해결해 주는 것을 목표로 하고 있다.
▎타사대비 파스토의 차별성은
먼저 조건없는 수용력과 이를 통한 압도적 고객사 규모가 있다. 타 물류사들이 관리를 이유로 특정 카테고리를 선별해 고객사를 받는 것과 달리 파스토는 상온·저온을 가리지 않고 고객을 수용해 왔다. 이러한 전략이 누적돼 현재 업계 최대 수준의 화주사를 확보하게 됐다.
파스토는 창업 초기부터 고객들이 복잡한 서면계약 없이 바로 이용할 수 있는 서비스구조 고도화에 집중했다. 업계 최초로 ‘물류비 신용카드 결제’를 도입하는 등 중소판매자들이 심리적 부담없이 쉽게 물류를 외주화할 수 있는 환경을 조성해 왔다. 이를 통해 SME를 위한 풀필먼스서비스 진입장 벽을 완화시켜왔다.
나아가 고객사 친화적인 풀필먼트서비스 설계를 통해 차별화를 추구했다. 파스토는 다양한 쇼핑몰 채널연동과 고도화된 배송망을 구축했다. 고객이 자체 물류로는 소화하기 힘든 당일배송 및 24시간 마감체제를 제공하고 있다. 네이버 스마트스토어, 카페24, 아임웹, 메이크샵 등 판매자들이 자주 쓰는 다수의 이커머스채널과 활발한 시스템연동을 지원해 서비스 편의성을 극대화 했다.
물류특화 IT 운영역량도 파스토의 차별성이다. 여러 제조사의 로봇을 통합운영할수 있는 구조와 함께 비숙련 인력도 빠르게 적응할 수 있는 직관적인 작업환경을 구현 하고 있다.
끝으로 균일한 물류서비스환경을 구축해 서비스 품질 고도화를 추구하고 있다. 전국에서 거점센터를 운영하면서도 단순 네트워크 확장이 아니라 본사기준 서비스수준계약(SLA: service level agreement)를 엄격히 적용하고 기준 미달 시 계약을 해지하는 방식으로 품질을 유지하고 있다.
▎최근 ‘로보틱스 AI기업’으로 사업확장을 선포했는데
파스토는 8년 전 창업 초기부터 단순한 창고운영이나 풀필먼트 대행서비스에 머물생각이 없었다. 현장에서 축적한 방대한 물류데이터를 바탕으로 머신러닝과 자동화설비 사업을 전개하겠다는 것은 창업 당시부터 계획된 명확한 목표였다. 유치한 투자금의 절반 이상을 R&D에 집중적으로 투입해온 이유도 여기에 있었다. 최근 ‘파스토 로보틱스’로 사명을 변경한 것 역시 이러한 기술적 준비를 모두 마치고 본격적인 로봇·소 프트웨어 공급기업으로 사업을 전개하겠다는 의미다.
현재 물류시장은 현장 근로자 수 감소로 인해 로봇도입이 필수인 상황이다. 이러한 상황에서 파스토만의 핵심경쟁력은 지난 5년간 실제 물류현장에서 로봇을 직접 운영 하며 축적해 온 방대한 데이터와 운영 노하우에 있다. 파스토 물류센터에 처음 로봇을 도입했을 당시에는 로봇이 센터의 한 바퀴 동선을 도는데 50여분 소요됐다. 이후 수많은 데이터학습과 스케줄링 최적화를 거쳐 현재는 이를 10분 이내로 단축했다. 타사가 자동화 도입 후 안정화까지 1년 이상 걸릴 작업을 파스토는 단 1개월 만에 즉시 완료할 수 있는 실질적인 역량을 갖추게 됐다.
이러한 기술적 자신감을 바탕으로 파스토는 두 가지 명확한 방향성을 추진하고 있 다. 먼저 8월경 온톨로지(Ontology) 데이터구조를 적용해 근본부터 새롭게 설계한 ‘WMS 2.0’ 버전을 선보일 예정이다. 이 시스템은 제조사에 상관없이 다양한 기종의 자율주행로봇(AMR)과 자동화설비를 하나로 통합관제할 수 있는 글로벌 표준모델이다.
또 다른 방향성은 파스토의 고도화된 소프트웨어와 로봇결합솔루션을 외부 글로벌 물류현장에도 본격적으로 공급하는 것이 다. 지난해 이미 미국 로스앤젤레스와 보스턴, 멕시코 등에서 기술실증(PoC)을 마치며 현지의 구체적인 수요를 체감했다. 현재 미국이나 유럽시장은 보안문제로 인해 카메 라가 달린 중국산 AMR 도입을 꺼리고 있다.이는 국내 현장에서 철저한 운영검증을 끝낸 파스토의 솔루션이 글로벌시장을 선점 하기에 가장 전략적인 골든타임이라는 것을 의미한다.
파스토는 향후 기업공개(IPO)를 통해 확보한 자금을 투입해 미국, 유럽, 동남아 등 글로벌진출에 박차를 가할 계획이다. 단순히 물리적인 거점을 늘리는 것에 그치지 않고 베어로보틱스 등 다양한 제조사의 하드웨어에 파스토의 소프트웨어를 결합한 구독형 솔루션을 전 세계에 공급하고자 한다.
▎물류시장의 현황을 평가한다면
최근 물류시장은 심각한 인력부족 현상이 나타나고 있으며 이에 따른 자동화 전환이 급속도로 일어나고 있다. 이커머스 물동량은 지속적으로 증가하고 있으나 현장근 로자는 감소하고 고령화되고 있다. 더 이상 수작업과 단순 육체노동에 의존해 대규모의 파편화된 물량을 처리하는 방식은 한계에 직면했다.
이에 따라 기업들은 자율주행로봇(AMR) 과 스스로 환경을 인식하고 판단하는 피지컬AI를 물류현장에 적극 도입하는 추세다. 카메라와 센서로 작업환경을 파악하고 제각각인 화물크기에 맞춰 움직이는 지능형 로봇기술은 작업자의 육체적 부담을 줄이고 생산성을 높이는 필수 설비로 자리 잡고 있다.
물류센터 인프라의 수요 역시 뚜렷하게 재편되고 있다. 팬데믹시기에 무작정 공간만 넓혀 지어진 기존 창고들은 좁은 진입로와 비효율적인 동선 탓에 최근의 빠르고 고도화된 배송수요를 감당하지 못하고 있다. 이 때문에 지속적으로 공실이 늘어나는 실정이다.
반면 로봇과 트럭이 원활하게 이동할 수있는 최적의 구조나 첨단 IT시스템을 갖춘 스마트물류센터로는 오히려 화주들의 수요가 쏠리고 있다. 단순히 화물을 보관할 ‘창고 면적’을 빌려주던 양적 확장의 시대는 끝났 다. 이제는 현장에 투입된 다양한 로봇과 방대한 데이터를 통합관제해 실제 운영효율을 끌어올리는 ‘소프트웨어 역량’이 향후 물류 기업의 성패를 가르는 핵심경쟁력이 될 것이다.
▎냉동·냉장풀필먼트의 특징이 있다면
상온물류가 제품의 효율적인 보관과 신속한 이동에 집중한다면 냉동·냉장 풀필먼트는 온·습도 유지조건이 추가된 매우 정밀하고 난이도가 높은 물류영역이다. 두드러지는 차이점은 크게 설비, 리스크의 크기, 작업환경 등으로 나눠볼 수 있다.
먼저 특수설비와 에너지소모의 차이다. 일반 물류와 달리 저온물류는 온도유지를 위해 창고와 배송차량 내부에 특수한 냉장·냉동설비와 단열재가 필수적으로 요구된다. 이 때문에 초기 투자비용이 클 수밖에 없다. 또한 24시간 내내 특정 온도를 일정하게 유지해야해 상온창고대비 전기사용량이 2.5배에서 3배가량 더 소모된다.
또한 콜드체인물류는 작은 오차도 허용 되지 않는 높은 관리리스크를 지니고 있다. 상온제품은 온도변화에 상대적으로 유연하지만 신선식품이나 바이오의약품은 단 2시 간의 미세한 온도이탈만으로도 막대한 가치의 상품이 전면 폐기될 수 있는 위험을 안고 있다. 이에 따라서 단순한 위치추적을 넘어 보관부터 운송에 이르는 전 과정에서 온도와 습도를 실시간으로 모니터링해야 하는 세밀함이 요구된다.
콜드체인물류를 보관하고 분배하는 냉동창고는 대개 -30℃에서 –18℃에서 이르며 작업자들의 체력소모가 극심한 환경이다. 콜드체인풀필먼트센터는 작업자와 장비에게 가혹한 물리적환경이 될 수밖에 없다. 이로 인해 상온센터대비 저온센터는 작업생산성이 30~40%가량 낮아질 수밖에 없으며 인력확보와 유지에도 큰 어려움을 겪는다. 사람뿐만 아니라 일반적인 물류장비의 배터리나 부품 역시 영하의 온도에서는 성능이 급격히 저하돼 특수한 방한처리와 설계를 해야한다. 결국 냉동·냉장풀필먼트는 이처럼 환경 적, 물리적 제약이 많은 까다로운 영역이다.
현장에 로보틱스나 AI도입을 추진하는 것도 단순히 작업속도를 높이기 위한 것이 아니라 사람이 견디기 힘든 가혹한 환경을 기계가 돕게 하고 정밀한 통제로 리스크를 줄여 나가기 위한 자연스러운 흐름이다.
▎AI적용, 디지털전환이 콜드체인물류분야에 끼칠 영향은
AI와 디지털전환(DX)은 콜드체인물류를 기존의 수작업과 경험에 의존하던 방식에서 벗어나 데이터기반으로 정확하게 예측 하고 관리하는 환경으로 바꿔나가고 있다.
가장 실질적인 변화는 현장운영의 최적화다. AI가 매일 쏟아지는 방대한 물류 데이터와 현장상황을 실시간으로 분석해 최적의 작업동선과 스케줄을 제안하고 있어 작업 지연을 줄이고 치명적인 온도이탈 위험을 사전에 낮출 수 있다.
특히 현장에서는 카메라와 센서로 상황을 스스로 인식하고 판단해 움직이는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’와 로보틱스기술의 융합이 중요한 변화를 이끌고 있다. 영하의 가혹한 저온환경에서 사람이 직접 감당해야 했던 고강도의 육체노동이나 까다로운 비정형 화물취급을 로봇이 안전하게 분담해 주는 형태다.
이를 통해 현장근로자는 혹독한 환경에서의 육체적 부담을 덜고 더 안전한 여건 속에서 로봇과 전체 시스템을 원활하게 통제 하고 관리하는 역할에 집중할 수 있게 된다. 결과적으로 AI와 첨단기술은 작업자를 돕는 든든한 조력자로서 콜드체인물류의 전반적인 안정성과 생산성을 획기적으로 높여줄 것이다.
▎올해 매출목표 및 중장기 비전은
올해 내부적으로는 연 매출 1,300억원 달성을 목표로 하고 있다. 현재의 안정적인 물동량 증가흐름을 이어간다면 연간기준 전사 손익분기점 도달도 충분히 가능할 것으로 보고 있다.
파스토의 궁극적인 지향점은 아마존웹 서비스(AWS)처럼 온라인판매자들을 위한 물류IT 및 로보틱스인프라를 제공하는 글로벌 기술기업으로 성장하는 것이다.
이 비전의 핵심은 고객인 이커머스 판매자 중심 솔루션 설계에 있다. 파스토가 물류 로봇을 도입하고 데이터를 고도화하는 이유는 화주사들이 복잡한 물류와 배송문제 에서 벗어나 상품기획과 판매에만 집중할수 있는 환경을 만들기 위해서다. 창업초기부터 유지해 온 고객중심 철학을 바탕으로 판매자들이 보다 효율적으로 비즈니스를 확장할 수 있도록 지원하고자 한다.
나아가 앞으로는 고객사가 대화형 AI를 통해 물류와 판매데이터를 기반으로 실질적인 의사결정에 활용할 수 있는 수준까지 서비스를 고도화해 나갈 것이다. 이를 통해 판매자의 성장을 지속적으로 지원하는 기술파트너로 자리매김하고자 한다.
▎마지막으로 하고 싶은 말이 있다면
파스토는 초창기부터 ‘Customer Cen‑ tric(고객 중심), Day 1(초심), Dream(꿈)’이 라는 슬로건을 강조해왔다. 서비스확장과 기술 고도화에 따라 사명에는 변화가 있었지만 파스토가 추구하는 목표와 방향은 처음과 다르지 않다.
앞으로도 파스토는 ‘물류의 모든 문제는 파스토가 해결해 고객이 판매에만 집중할 수 있게 한다’는 목표를 로보틱스와 AI기술을 통해 이어가겠다.
