🛻 해외선도사들의 물류 분야 인공지능 (AI) 적용 사례

소개

전통적인 방식에서 최첨단 방식으로: 21세기의 물류 혁신

오늘날의 역동적인 시장에서 소비자들은 합리적인 품질과 최상의 배송을 모두 제공하는 제품을 요구합니다. 첫 번째 요구는 새로운 것이 아니지만, 두 번째 요구인 최상의 배송은 지난 수십 년 동안 이커머스 서비스의 확산과 함께 고객이 원하는 대로 제품을 전달하여 경쟁업체를 앞지르기 위한 끊임없는 경쟁으로 인해 빠르게 진화해 왔습니다. 이러한 지속적인 추격에는 견고한 운송 네트워크와 성공적인 배송에 대한 더 나은 인텔리전스를 기반으로 하는 안정적이고 탄력적인 공급망이 필요합니다.

코로나19 팬데믹과 그에 따른 지정학적, 경제적 사건으로 인해 대부분의 글로벌 기업의 공급망과 배송 네트워크에 균열이 드러났습니다. 이러한 어려운 환경을 고려할 때 다음과 같은 질문이 제기됩니다: 어떻게 하면 기업이 예산을 과도하게 늘리거나 필수적인 상품 흐름을 방해하지 않으면서도 예측할 수 없는 충격에 대비해 물류 네트워크를 더욱 견고하고 탄력적으로 만들 수 있을까요?

기술 도입은 이 질문에 대한 답을 찾는 데 도움이 되며, 최근 인공지능(AI)의 발전은 대부분의 물류 전문가들이 이 기술을 탐구하고 도입하는 데 흥미를 갖게 했습니다. 머신러닝, 컴퓨팅, 콘텐츠 생성, 빅 데이터의 발전은 물류 전문가들이 운영 영역에서 AI의 활용을 탐구할 수 있는 강력한 사례를 제시했습니다. 이 기사에서는 저명한 물류 회사와 주요 기업의 물류 부서 운영에서 중요한 AI 활용 사례를 살펴봅니다.

물류 업계의 당면 과제

비용, 지연, 물량 부족, 규제 등

오늘날의 물류 담당자들은 최적의 속도와 효율성으로 네트워크를 운영하기 위해 수많은 내부 및 외부 장애물에 직면해 있습니다. 운송 비용 관리, 인력 부족 문제, 수많은 배송 지연 문제부터 야심찬 새 지속 가능성 목표 달성, 불일치 추적, 새롭게 확대되는 정부 규제 준수에 이르기까지 물류 리더들은 손이 바쁘게 움직입니다. 이러한 과제에 효과적으로 대응하고 공급-수요 역학, 용량 이동, 가격 동향과 관련하여 정보에 입각한 의사 결정을 내리려면 물류 리더는 시장 동향에 대한 최신 정보를 파악하고 시장 보고서, 운임 지수, 전문가 의견 등 방대한 데이터를 분석해야 합니다. 그러나 이 과정은 종종 번거롭고 대량의 내부 및 외부 데이터에서 점을 연결하는 데 상당한 시간을 투자해야 합니다.

다행히도 AI는 이러한 문제와 기타 과제를 해결하는 데 적합하며, 기업에게 매우 영향력 있는 방식으로 AI를 배포할 수 있는 강력한 기회를 제공합니다(그림 1 참조). 이 기술은 특히 기업이 비용을 절감하고, 데이터를 효과적으로 처리하고, 적은 인력으로 더 많은 일을 처리하고, 원치 않는 배송 시간을 추가하는 중단에 대응하거나 이를 방지하는 데 유용합니다.

AI와 생성형 AI의 이해

효율성 극대화: AI로 물류 문제를 해결하는 방법

기존 AI는 보다 정확한 예측, 프로세스 최적화, 데이터 기반 의사결정을 지원함으로써 기업이 공급망과 물류의 효율성과 복원력을 개선하는 데 도움을 줍니다. 실시간 정확한 정보, 간소화된 커뮤니케이션, 자동화된 일상 업무, 포괄적인 운영 인사이트를 통해 물류 기업과 화주는 성과를 높이고 고객 만족도를 높이며 비용을 절감할 수 있습니다. 공급망 및 물류 분야에서 이 기술은 괄목할 만한 성장세를 보이고 있습니다. MHI의 추정에 따르면 2022년 15%였던 도입률이 2027년에는 73%로 약 5배 가까이 증가할 것으로 예상됩니다. 물류 분야의 전체 AI 시장 규모는 2022년 30억 달러에서 2032년 231억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

반면에 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 생성하고, 중간 수준의 데이터 합성을 수행하며, 아이디어 창출과 인간과 유사한 결과물을 가속화하는 데 중점을 두는 AI의 하위 집합입니다. 여기에는 기존 데이터의 패턴을 이해하도록 AI 모델을 학습시킨 다음 이러한 이해를 바탕으로 고품질 콘텐츠를 생성하는 것이 포함됩니다. 물류 분야에서 제너레이티브 AI는 외부 데이터 소스를 간소화하고, 맞춤형 시장 인텔리전스에 대한 액세스를 제공하며, 타겟 시장 동향을 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 솔루션과 설계를 생성하는 프로세스를 자동화하고 신속하게 처리하는 동시에 고유한 물류 문제를 해결하기 위해 특별히 맞춤화된 전략을 수립할 수도 있습니다. 다양한 데이터를 분석하고 실시간 운송업체 실적을 추적하는 제너레이티브 AI의 속도와 효율성은 전략적 사고와 고품질 의사결정을 위한 인간의 지능을 자유롭게 해줍니다. 2022년부터 2032년까지 물류 시장의 제너레이티브 AI는 0.5억 달러에서 189억 달러로 44% 성장할 것으로 예상됩니다.

AI와 제너레이티브 AI의 힘은 물류 환경 전반의 광범위한 활동과 프로세스를 개선하여 물류 기업과 화주 모두에게 중요하고 측정 가능한 이점을 제공하는 능력에 있습니다.

물류 분야의 AI 사용 사례 및 애플리케이션

AI 자동화를 통한 물류 복잡성 해결

AI는 센서와 상호 연결된 장치에서 얻은 실시간 데이터를 통해 물류 운영의 다양한 측면을 최적화하는 필수적인 자동화 기능을 제공합니다. 그림 2에서는 AI로 효율성을 높이고 비용을 절감하며 가시성을 개선하고 리소스를 최적화할 수 있는 상위 15개 분야를 검토하고 이러한 노력을 선도하고 있는 물류 기업의 사례를 소개합니다.

물류 분야에서 AI를 성공적으로 구현하려면 정확한 분석과 의사결정의 토대가 되는 양질의 세분화된 데이터의 가용성이 매우 중요합니다. 강력한 데이터 전략을 수립하는 것은 물류 분야에서 AI 애플리케이션을 확장하고 그 잠재력을 최대한 활용하기 위해 필수적입니다.

향후 전망

자율주행 트럭, 스마트 도로, 스마트 계약

인공지능은 운송 산업에 혁명을 일으켜 공급망 관리를 재편하고 잠재적으로 인간의 일자리를 감소시킬 것입니다. 모건 스탠리 애널리스트들은 AI가 백오피스 업무를 포함해 공급망에서 거의 모든 인간 접점을 없앨 수 있다고 강조했습니다. 예를 들어, 이 은행의 분석가들은 2024년에 수백 대의 AI 기반 자율주행 트럭이 미국 도로에 등장할 것으로 예상했습니다. 이러한 트럭은 마일당 비용을 25~30% 절감하여 궁극적으로 인간 운전자가 필요하지 않게 될 것이지만, 이러한 전환은 "3년 이후"에 이루어질 것으로 예상됩니다.

AI가 촉발할 수 있는 물류 분야의 또 다른 잠재적 혁명은 스마트 도로의 구현입니다. 센서, 태양광 패널, 교통 데이터, AI, 빅데이터를 통합한 스마트 도로는 가시성을 높이고 자율 주행 차량과 통신하며 도로 상태를 모니터링합니다. 예를 들어, 도로 압력 센서는 교통 규제를 위해 차량 무게와 속도를 실시간으로 모니터링합니다. 스마트 교통 표지판은 스마트 자동차 운전자를 위한 음성 메시지를 포함하여 운전자에게 명확한 안내를 제공하여 도로 안전과 효율성을 향상시킬 것입니다. 과속 단속 카메라가 설치된 교통 관리 네트워크는 위험 상황에 대한 적시 알림과 함께 자동 교통 전환 신호를 제공하여 안전을 개선하고 혼잡을 줄이며, 눈 더미를 피하는 등 필요할 때 차량의 경로를 변경할 수 있습니다.

생성형 AI 알고리즘은 공급망에 대한 폭넓은 관점을 제공하여 관리자가 교통 및 날씨와 같은 실시간 요소를 고려하여 운송 및 배송을 최적화할 수 있도록 지원합니다. 향후 제너레이티브 AI의 발전은 우수한 성능과 경쟁 우위를 위해 회사 데이터를 활용할 수 있는 다양한 기회를 약속합니다. 예를 들어, 계약 관리에 제너레이티브 AI를 통합하면 사전 정의된 조건이 충족되면 자동으로 트리거되는 스마트 계약을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 결제 처리, 배송 추적, 분쟁 해결과 같은 작업을 자동화하여 물류의 투명성, 신뢰, 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 또한 미래의 생성형 AI는 다양한 공급망 시나리오를 시뮬레이션할 수 있어 물류 공급업체가 가상으로 전략을 테스트하고 개선할 수 있게 될 것입니다. 이를 통해 병목 현상, 비효율성 및 위험을 식별하여 기업이 효과적이고 탄력적인 공급망 전략을 개발할 수 있도록 지원합니다.

결론

AI는 물류 운영에 혁신적인 잠재력을 가지고 있습니다. 물류 담당자는 광범위한 데이터 분석과 패턴 인식을 통해 실시간으로 심층적인 인사이트를 확보하여 정보에 입각한 의사결정을 내리고 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 이러한 장점에도 불구하고 AI 프로젝트를 구현하는 데는 어려움이 따르며, 상당수의 조직이 AI 이니셔티브를 통해 긍정적인 영향을 창출하는 데 어려움을 겪고 있습니다. Gartner에 따르면, AI 및 머신러닝 프로젝트의 약 85%가 비즈니스에 긍정적인 투자 수익을 창출하지 못한다고 합니다. 이러한 높은 실패율은 잘못된 범위 정의, 부적절한 학습 데이터, 낮은 데이터 품질 및 세분성, 변화에 대한 조직의 저항, 미션 크리프, 실험 부족 등의 요인에 기인하는 경우가 많습니다. 따라서 각 비즈니스 운영은 고유하며 특정 기술의 적합성은 제품 구성, 핵심 프로세스, 물류 인프라, 노동력 제약 등 다양한 요인에 따라 달라질 수 있음을 인식하는 것이 중요합니다.

AI의 성공 가능성을 높이려면 기업은 8가지 핵심 단계를 따라야 합니다:

1. 재고 관리 개선, 배송 경로 최적화, 예측 유지보수 활성화 등 목표 사용 사례를 파악합니다.
2. 가치 창출 능력에 따라 사용 사례의 우선순위를 정하고 순서를 정합니다.
3. 필요한 리소스를 개략적으로 설명하고 현실적인 목표와 일정을 설정하는 전략적 계획을 수립하세요.
4. 공급망 운영에 적합한 기술을 선택합니다.
5. 새로운 솔루션의 성공적인 도입을 위해 변화가 필요한 이유를 직원들에게 교육하고 새로운 업무 방식을 수용하기 위한 조율된 노력을 촉진하는 등 효과적인 변화 관리 전략에 리소스를 할당합니다.
6. 운영에서 기술을 구현할 때 데이터 개인정보 보호 및 보안 문제를 해결합니다.
7. 잠재적인 윤리적 문제와 이를 해결할 수 있는 방법을 고려합니다.
8. 기술 통합 목표를 달성하기 위해 구현 계획을 효과적으로 실행합니다.

우리는 지금 AI의 잠재력에 있어 진정한 변곡점에 서 있습니다. AI 및 기타 차세대 기술을 도입함으로써 기업은 포인트 솔루션을 넘어 비즈니스 워크플로우를 완전히 혁신하여 비용 효율성과 혁신성, 경쟁력을 높일 수 있습니다. 이는 모든 물류 전문가들의 귀를 즐겁게 해줄 것입니다.