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주제/해외사례

탄소배출량 하나 제대로 측정하면 물류비가 30% 줄어든다고?

by GLEC(글렉) 2025. 6. 20.

안녕하세요 물류&운송산업 탄소배출량 측정 전문기업 글렉입니다. 😊

 

"탄소 측정이 돈이 되는 시대가 왔다"

얼마 전 미국의 한 물류 회사 CEO가 한 말입니다. 처음엔 믿기 어려웠는데, 실제 데이터를 보고 깜짝 놀랐습니다. 💰


진짜일까? 탄소 측정만으로 물류비 30% 절감

MIT 교통물류센터의 최신 연구 결과가 이를 뒷받침합니다. 운송 최적화 전략(경로 계획, 운송 모드 선택, 화물 통합)을 통해 공급망 배출량을 최대 28%까지 줄일 수 있다고 발표했습니다.

 

더 놀라운 건 이 과정에서 상당한 비용 절감 효과도 함께 얻을 수 있다는 점입니다. 🎯


실제 사례로 확인해보니

Ocean Spray 사례 : 일석이조의 완벽한 성공

미국의 대표적인 크랜베리 제품 회사인 Ocean Spray는 배송 네트워크 재설계와 도로에서 철도로의 운송 수단 변경을 통해 :

  • 운송 관련 CO2 배출량 20% 감소
  • 운송 네트워크 전반에서 비슷한 수준의 비용 절약 달성

Boise 사례 : 62-72%의 극적인 개선

종이 제조업체 Boise Inc.는 제품 운송을 철도로 전환하는 이니셔티브를 통해 :

  • CO2 배출량 62-72% 감소
  • 해당 운송 구간에서 상당한 비용 절약 실현

왜 탄소 측정이 물류비 절감의 핵심일까? 🤔

1. 숨겨진 비효율 발견 정확한 탄소 측정을 통해 지금까지 보이지 않았던 운송 비효율을 찾아낼 수 있습니다. 빈 차량 운행, 비최적 경로, 잘못된 운송 수단 선택 등이 바로 그것입니다.

 

2. 운송 모드 최적화

  • 항공 운송 → 해상 운송 : 배출량 95% 감소
  • 도로 운송 → 철도 운송 : 1,000마일 이상 운송 시 배출량 65% 감소

3. 실시간 모니터링 효과 IoT 센서와 텔레매틱스 장치를 활용한 실시간 모니터링으로 차량 성능, 연료 효율성, 배출량을 추적하면 즉각적인 개선이 가능합니다.


구체적으로 어떻게 30% 절감이 가능한가? 📊

경로 최적화 효과 McKinsey 분석에 따르면, 적절한 적재 및 경로 개선을 하지 않을 경우 10-30% 더 많은 차량이 필요합니다. 반대로 말하면, 최적화를 통해 그만큼 절약할 수 있다는 뜻입니다.

 

백홀 매칭 (Back-haul Matching) A지점에서 B지점으로 화물을 운송한 후, B지점에서 A지점으로 돌아오는 화물을 확보하여 '빈 차량 운행'을 줄이는 방식입니다.

 

다일 라우팅 (Multi-day Routing) 여러 날에 걸친 최적 경로를 계획하여 전체적인 운송 효율을 극대화합니다.


한국 기업들도 이미 시작했습니다

한국무역협회의 운임 공동구매 사업을 통해 중소 화주들이 10%의 물류비 절감 효과를 보고 있습니다.

D사(화장품 제조업)의 경우 전문물류기업의 특화된 풀필먼트 서비스를 활용해 약 20%의 물류비 절감을 달성했습니다.


시작이 어렵다고요? 걱정 마세요! 💪

탄소 측정 기반 물류 최적화는 생각보다 간단합니다 :

1단계 : 정확한 측정 현재 운송 경로와 수단별 탄소 배출량을 정확히 측정합니다.

2단계 : 핫스팟 발견 가장 많은 배출량이 발생하는 구간과 원인을 파악합니다.

3단계 : 최적화 실행 경로 변경, 운송 수단 변경, 적재 최적화를 순차적으로 실행합니다.


글렉과 함께라면 더 쉽게! 🚀

물류&운송산업 탄소배출량 측정 전문기업 글렉은 여러분의 탄소 측정부터 물류비 절감까지 전 과정을 지원합니다.

 

정확한 측정이 바로 비용 절감의 시작입니다. 탄소배출량 하나 제대로 재는 것만으로도 물류비 30% 절감이 가능한 시대, 지금 시작해보세요!

 

다음 편에서는 월마트가 어떻게 5년간 300억을 절약했는지 그 비밀을 공개합니다. 기대해주세요! 👀


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https://glec.io/

 

GLEC - 친환경 물류 탄소배출 관리

탄소 감축을 이끄는 물류 AI의 표준, GLEC GLEC AI는 화물차량의 IoT 장비(디지털 운행기록장치, 로드셀, 연료 수집기기 등)로부터 운행 거리, 속도, 연료 소모, 무게 데이터를 실시간으로 수집합니다.

glec.io