CJ대한통운은 2026년 10월 26일 물류센터 입고상품을 거래처와 매장별 주문 수량에 맞춰 분류하는 차세대 DAS(Digital Assorting System)를 개발했다고 발표했다. 이 시스템의 대상은 센터에 들어온 여러 종류의 상품을 목적지별로 나누는 작업이다. 소비자 주문을 상자에 넣고 봉함하는 출고 포장 공정과는 구분해야 한다.
회사가 설명한 변화는 고정된 동선을 따라 작업자가 차례로 분류하던 방식에서, 작업자별 태블릿과 표시기가 달린 이동식 카트를 이용해 여러 사람이 동시에 분류하는 방식으로 바뀐다는 점이다. 기존에는 한 구간의 작업이 밀리면 다음 작업자가 기다리고, 본 분류 전에 동선별로 상품과 수량을 미리 나누는 단계도 필요했다. 새 방식은 여러 SKU를 한 카트에 싣고 상품별 위치와 수량 안내를 받으므로 이 사전 분류 단계를 줄이려는 설계다.
바코드 확인과 라벨 출력은 분류 흐름에 붙는다
보도자료에 따르면 작업자가 상품 바코드를 스캔하면 태블릿과 카트 표시기에서 상품 정보와 적재 위치를 확인한다. 이동식 프린터로 작업 현장에서 라벨을 출력하며 검수와 분류도 같은 흐름에서 진행할 수 있다. 이것은 작업자가 별도 장소로 이동하거나 정보를 기억해 위치를 판단하는 부담을 덜기 위한 구성이다. 다만 회사 발표에는 라벨에 인쇄되는 필드, 라벨 재질, 부착 위치, 인쇄 검증 방식이 구체적으로 제시되지 않았다. 따라서 운송장, 소비자 배송 라벨 또는 특정 규제 표시로 단정할 수 없다.
포장 실무에서 중요한 접점은 분류 완료 상품이 다음 취급 단계로 넘어갈 때 식별 정보가 맞는지 확인하는 일이다. 라벨을 가까운 곳에서 바로 출력하면 이동은 줄일 수 있지만, 상품 바코드와 분류 지시, 실제 적재 위치, 출력된 라벨 사이의 일치 여부는 운영 데이터로 검증해야 한다. 잘못 읽은 바코드나 중복 출력, 카트 교체가 발생했을 때 어떤 확인 절차를 거치는지도 공개 자료만으로 알 수 없다. 이는 새 시스템에 결함이 있다는 뜻이 아니라 도입 검토자가 물어야 할 운영 조건이다.
약 14%는 전망치다
CJ대한통운은 상품 분류 생산성이 약 14% 향상될 것으로 기대한다고 밝혔다. 이는 실제 도입 현장의 사후 측정치나 업계 공통 성능 수치로 발표된 것이 아니다. 어떤 센터, SKU 구성, 작업자 수, 기준 기간을 적용했는지도 공개 보도자료에는 없다. 따라서 개선 폭은 현장별 입고 물량과 주문 편중, 이동 거리, 예외 처리량에 따라 달라질 수 있다.
검증하려면 동일한 작업 범위를 기준으로 시간당 정확히 분류한 수량, 사전 분류에 쓰인 시간, 대기시간, 오분류와 재작업을 함께 기록해야 한다. 처리량만 높아져도 오류나 재작업이 늘면 전체 흐름의 효과는 달라진다. 상품 종류가 많은 센터일수록 도움이 클 것이라는 회사 전망 역시 실제 운영 데이터로 확인할 항목이다.
이번 발표의 핵심은 입고상품의 거래처·매장별 분류를 작업자 간 동시 진행으로 재설계하고, 현장 라벨 출력을 결합했다는 것이다. 포장업체나 화주가 도입 효과를 판단할 때는 출고 포장 자동화로 확대 해석하지 말고, 자기 센터의 분류 경계와 라벨 확인 절차부터 맞춰보는 편이 정확하다.
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PackingMaster는 종이 포장과 제지·컨버팅 공정, 물류 현장의 접점을 검토합니다. 공개 발표에서 확인된 사실과 현장 운영으로 확인해야 할 성능을 구분해 정리합니다.
참고 자료
- CJ대한통운, 물류센터 입고상품 분류 효율성 높인 ‘차세대 DAS’ 개발 (2026-10-26, 회사 발표).
- 물류신문, 차세대 DAS 개발 보도 (2026-10-26, 보조 보도; 수치와 기능 설명은 회사 발표에 따름).