APL Cargo, 레거시 TMS를 떠나 육 자릿수 비용 절감과 배차 업무 절반 감소

2026년 7월 9일 Markets Insider가 전한 GlobeNewswire 발표에 따르면, 장거리 트럭 운송업체 APL Cargo가 McLeod Software의 운송 관리 시스템(TMS)에서 AI 네이티브 TMS인 Datatruck으로 이전했다. 전환 전에는 배차 담당자들이 이메일을 주고받으며 화물 업데이트를 관리했고, 팩토링 대사는 WEX 팩토링 라인 항목과 하나하나 수작업으로 대조했으며, 수익성 데이터는 운영보다 몇 시간 또는 며칠 뒤처졌다.

Stefan Trifan 사장은 레거시 TMS가 '우리 운영을 따라잡지 못했다'고 말했다. 전체 전환 과정에서 5년치 운영 데이터가 보존되었고, 핵심 시스템 밖으로 작업을 끌어내던 분절된 스프레드시트 워크플로가 제거되었다. 이전 후 APL Cargo는 Datatruck의 AI Updater를 도입해 화물 업데이트 커뮤니케이션과 배송 증빙(POD) 검증을 자동화하여 이메일 체인을 대체했고, AI 대사 엔진을 도입해 에이징 리포트를 자동으로 대조했다.

발표에 따르면, 이 운송업체는 10만 달러 이상을 절감하고 수동 배차 업무를 50% 이상 줄였으며, POD 검증이 이제 송장이 팩토링 회사에 도달하기 전에 문서 문제를 잡아내어 수동 검토가 놓쳤던 분쟁과 지급 지연을 줄였다. 이 수치는 TMS 공급업체 자체 발표에서 나온 것이다.

발표에 따르면 10만 달러 이상 절감 및 수동 배차 업무 50% 이상 감소, 5년치 데이터 보존, 실시간 수익성 확보.

레거시 플랫폼의 결함은 눈에 보이는 비용이 아니라 배차 담당자의 노동으로 누적되었다.

마진 결정이 몇 시간 또는 며칠 지난 수치를 바탕으로 이루어지고 있었다.

5년치 데이터를 보존함으로써 통상적인 전환 비용이 제거되었다.

팩토링 이전 단계의 POD 검증이 지급을 지연시키던 분쟁을 줄였다.

레거시 시스템의 숨은 비용은 흡수된 노동이다. 일단 작업이 이메일 체인과 스프레드시트로 새어 나가면, 소프트웨어 청구서는 결코 실제 가격이 아니었다.

발표에 따르면 APL Cargo 팀은 이제 실시간 수익성 가시성을 갖춘 단일 플랫폼에서 운영하고 있으며, 장기적인 결과는 제시되지 않았다.