몇십 년 전쯤 저는 한 가지 뉴스를 접하게 된 것 같습니다. 그것은 21세기의 문제에 대한 해결책을 찾기 위해 당시 정부에 의해 임명된 전문가 위원회의 보고서에 관한 것이었습니다. 그 위원회의 보고서의 내용이나 조사 결과는 기억나지 않지만, 일부 위원들이 조사 결과를 발표하면서 한 말은 내 기억에 영원히 남아 있다. 그대로 표현하지는 않았지만 이런 식이었습니다.
“우리가 이 임무를 맡았을 때, 우리는 그룹에 무엇을 기대하는지, 어떤 종류의 솔루션을 찾고 있는지 완전히 확신할 수 없었습니다. 애초에 우리는 해결책을 찾도록 요청받은 문제가 무엇인지조차 알지 못했습니다. 처음에는 이 작업이 어려워 보였습니다. 우리가 서로 교류하기 시작하면서 우리는 끊임없이 진화하는 사회의 문제와 폭발적인 기술 발전이 제공할 수 있는 해결책을 이해하기 시작했습니다. 우리 모두는 어린아이가 되었고, 우리 모두가 이상한 나라의 앨리스가 된 것 같았다고 해도 과언이 아닙니다.”
글쎄요, 이 말은 오늘날에도 유효하다고 생각합니다. 급속한 발전(사실상 거대한 도약)으로 기술은 발전했으며 이미 오늘날 전 세계에서 비즈니스를 수행하는 방식을 크게 변화시켰습니다. 우리가 즉시 생각할 수 있는 몇 가지 변화는 쇼핑, 여행, 외식, 의사 소통 및 기타 많은 가정 활동입니다. 수십 년 전만 해도 터무니없는 것으로 여겨졌던 아이디어 중 일부는 오늘날 현실이 되었습니다. 최근의 팬데믹 기간 동안 기술은 사람들을 구하고 사람들이 일하고 비즈니스를 수행하는 방식을 극적으로 변화시켰습니다. 적응하는 데 조금 늦었지만 Shipping 역시 새로운 기술 개발을 확실히 수용했습니다.
해운 산업의 디지털화는 추진력을 얻을 것이며 대부분의 프로세스에서 인간의 개입을 없앨 가능성이 높습니다. 바다에서 경력을 쌓기 시작한 초기 단계에서 저는 일본 선박이 추진력을 보완하기 위해 컴퓨터로 제어되는 접을 수 있는 돛을 사용하는 것을 보았습니다. 전 세계 정부가 화석 연료 사용을 단계적으로 폐지하겠다는 확고한 입장을 고수하고 있는 상황에서 이러한 종류의 대안이 곧 등장할 것이 분명합니다. 화석 연료를 완전히 없애지는 못하겠지만, 화석 연료 소비와 그에 따른 탄소 발자국을 줄일 수 있을 것입니다. 기계 진단은 완전히 디지털화되어 제어 센터에서 원격으로 처리됩니다. 알고리즘은 아마도 전체 데이터를 훨씬 더 효율적이고 신속하게, 그리고 더 중요하게는 정확하게 분석할 것입니다. 이러한 분석은 관련 기계 또는 시스템을 보다 최적화적이고 경제적이며 친환경적인 방식으로 작동할 수 있습니다. 분석 기반 동적 유지 관리 계획은 현재의 고정 시간 간격 기반 계획을 대체할 가능성이 높습니다. 후자가 오늘날에도 널리 퍼져 있지만 인간 개입의 요소로 인해 일관성이 없고 판단 오류가 발생하기 쉽습니다. 인간의 개입이 적으면 더 안전한 환경을 만들 수도 있습니다.
동적 유지보수 계획은 온보드 예비 부품 재고와 연결될 때 예비 부품 목록을 실행하고 수정 또는 예방적 유지보수를 예약하기 전에 필요한 예비 부품을 주문합니다. 이를 통해 재고 폐사를 효과적으로 줄이고 관련 비용을 절감할 수 있습니다. 예비 부품을 조달하고 선박에 배송하는 것과 관련된 물류도 극적인 변화를 겪게 될 것입니다. 효율적인 알고리즘은 요구 사항을 결정하고, 주문을 하고, 해당 주문을 추적하고, 중앙 창고로 보내고, 선박의 거래 패턴을 추적하고, 효율적이고 경제적으로 배송을 준비합니다. 드론을 통한 선박 배송은 예외가 아닌 규칙이 될 수 있습니다.
해운 산업의 가장 중요한 부문인 선원은 일상적으로 수행해야 하는 작업에서 매우 큰 변화를 볼 수 있을 것입니다. 오늘날 존재하는 계층 구조는 무의미해질 수 있습니다. 모든 선원은 아마도 몇 가지 새로운 기술로 자신을 재정비해야 할 것입니다. 현대의 일부 전통적인 관습은 결국 불필요하게 될 수 있습니다. 기계 작동 및 유지 보수, 항해 관행과 같은 작업도 지각 변동을 겪을 수 있습니다. 지구의 외딴 곳에 위치한 지휘 본부는 아마도 세계의 수로를 가로질러 배를 항해하는 임무를 맡게 될 것입니다. 배에 타고 있는 항해 장교들은, 만일 있다면, 아마 단순한 관찰자나 조력자가 될 것이다. 대도시의 혼란스러운 거리를 달리는 자율주행차가 더 이상 허황된 꿈이 아니라면, 해운업과 같이 규제가 엄격하고 규율이 엄격한 산업에서 자율주행 선박은 ‘언제’의 문제일 뿐입니다.
경험, 건강, 기술 세트, 역량 수준, 심리 측정, 지구력, 선박 유형에 대한 노출 등과 같은 모든 선원의 데이터는 알고리즘에 의해 분석됩니다. 필요한 경우 각 후보자의 사용 가능한 데이터를 분석하고 해당 직무에 가장 적합한 사람을 선택합니다. 여기에서도 인간의 개입은 역사가 될 수 있습니다. 승무원 변경 계획, 여행 준비, 추가 교육 요구 사항, 인증 요구 사항, 예방 접종, 다양한 유형의 작업에 필요한 PPE 등과 관련된 물류는 인공 지능에 의해 처리될 가능성이 높습니다.
많은 해안 기반 산업과 마찬가지로 해운과 관련된 사람들의 직업 범위와 요구 사항은 매우 역동적일 가능성이 높습니다. 이것은 아마도 지속적인 학습과 기술 업그레이드로 이어질 것이며, 경우에 따라 완전히 재창조될 것입니다.
가능성은 무궁무진합니다. 기술은 빛의 속도로 발전하고 있습니다. 선박을 상품의 대량 운송을 위한 불필요한 수단으로 만드는 것에서 그치지 않고, 진화하는 기술은 가장 중요한 산업의 역학을 크게 바꾸거나 재정의할 수 있습니다. 불가피한 변화는 인간이 새로운 기술이 가져올 수 있는 변화를 받아들이고 받아들이는 것만이 방해가 된다고 해도 과언이 아니다. 그러나 무한한 기회에는 그에 못지않은 수의 위협이 따릅니다. 강력한 보안 시스템에도 불구하고 디지털화가 진행됨에 따라 일반적으로 선박과 특히 산업은 사이버 공격과 중단에 취약해질 수 있습니다.
이 모든 것은 전 세계적인 의지가 있고 권력 및/또는 돈에 대한 탐욕을 제쳐두고 지속 가능하고 모든 것을 포함하는 환경 친화적인 성장을 위해 노력할 때만 가능할 것입니다.
C / E Prasad Chenniuri – “MT Virgen de la Aurora”
