공급망의 AI란 무엇인가요?

생성형 AI와 챗봇 같은 도구가 더욱 발전하고 공급망 관리에 도움이 될 수 있다는 것이 입증되면서 최근 이 기술에 대한 관심이 증폭되었습니다. 한편으로는 코로나19 팬데믹의 발발로 글로벌 공급망이 얼마나 취약할 수 있는지가 드러나고 더 나은 관리 도구가 필요한 이유가 대두되었습니다.

AI의 하위 기능인 머신 러닝(ML)은 내장된 명령으로 프로그래밍되는 것이 아니라 데이터 세트를 사용해 해당 데이터로부터 학습하는 시스템 프로세스입니다. ML은 기존 소프트웨어의 기능을 훨씬 뛰어넘을 수 있습니다. 고객 수요를 예측하고 패턴을 발견하고 시장을 예측하고 음성 및 서면 텍스트를 해석하며 공급망의 워크플로를 최적화하기 위한 다양한 요소를 분석할 수 있습니다. 그 어느 때보다 더 많은 사용 사례가 등장하고 있습니다.

AI 도입이 중요한 것은 사실이지만, 공급망에 새로운 시스템을 도입하기 전에 AI가 가져올 수 있는 모든 이점과 과제를 이해하는 것도 중요합니다. 제조업체와 물류 제공업체는 AI 시스템을 위한 공급망을 준비하기 위해 필요한 조치를 취해야 하며, 이러한 규모의 최적화에는 시간과 자원이 소요될 수 있음을 이해해야 합니다.

AI로 구동되는 공급망 시스템은 기업이 최적화된 경로를 설정하고, 워크플로를 간소화하며, 조달을 개선하고, 부족 현상을 최소화하며, 작업을 엔드투엔드로 자동화하는 데 도움이 됩니다.

공급망은 복잡해지기 쉬우며 특히 적시에 체계적인 방식으로 제품을 배송하기 위해 파트너에 의존하는 제품 제조업체의 경우 더욱 그렇습니다. AI를 이용하지 않는 기존 시스템과 달리 AI는 패턴과 관계를 찾는 능력을 이용해 공급망의 모든 부분에서 균형을 유지할 수 있습니다. 이러한 패턴은 창고에서 화물선, 유통 센터에 이르기까지 물류 네트워크 전체를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

현대의 공급망은 광범위하기 때문에 불필요한 중단을 피하기 위해 철저한 감독이 필요합니다. AI 시스템은 수요 계획, 고객 수요를 기반으로 한 생산 및 창고 용량 예측 등의 예측 작업에 도움을 줄 수 있습니다. 일부는 AI를 사용하여 공급망 전반에 배포된 사물인터넷(IoT) 장치에서 더 광범위한 데이터 세트를 수집하여 인사이트를 얻고 있습니다.

AI는 또한 공급망 운영에서 재고 수준 및 시장 동향을 추적하는 데도 사용될 수 있습니다. 재고 관리에서 AI는 공급망 가시성을 높이고, 실제 제품에 대한 문서화를 자동화하고, 품목이 변경될 때마다 지능적으로 데이터를 입력할 수 있습니다.

이는 제조업체의 투명성을 높이며 공급망의 모든 이해관계자에게 귀중한 데이터를 제공할 수 있습니다. AI를 통해 공급망 투명성을 향상하면 막대한 시간 및 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다. 또한 기업이 과거에 많은 시간과 비용을 투입해야 했던 윤리 및 지속가능성 기준을 충족하는 데도 도움이 됩니다.

AI 기반 공급망은 공급망 복원력을 구축하고 제조업체의 기반을 강화하는 데 많은 잠재적 이점을 제공합니다.

AI는 복잡한 행동을 학습하고 이해할 수 있으며 재고 추적과 같은 반복적인 작업을 학습하여 빠르고 정확하게 완료할 수 있습니다. AI 솔루션은 비효율성을 식별하고 병목 현상을 완화하여 전체 운영 비용을 절감할 수 있습니다.

AI는 과거 데이터와 실시간 데이터를 사용하여 실시간 결정을 내리며, 종종 대화형 답변을 제공합니다. AI는 데이터를 처리하며 문제의 근본 원인을 분석하고 동시에 솔루션을 제안할 수 있습니다.

AI 기술의 이점 중 하나는 행동과 패턴을 포착할 수 있다는 것입니다. 이를 통해 제조업체와 창고 운영자는 더 큰 실수가 발생하기 훨씬 전에 직원 오류 및 제품 결함과 같은 결함을 찾도록 알고리즘을 학습시킬 수 있습니다. 또한 AI는 ERP 프레임워크를 간소화하는 데 도움이 될 수 있으며 직접 내장이 가능합니다.

앞서 설명한 바와 같이 AI는 재고 정보를 광범위하게 사용하여 수요를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 제조업체와 공급망 관리자가 제품에 대한 고객의 관심을 측정하고 고객의 수요가 증가 또는 감소하는지 확인하여 그에 따라 조정하는 데 도움이 됩니다. 제조업체의 의사 결정 프로세스를 지원하고 수요 예측의 정확성을 향상할 수도 있습니다.

AI, 특히 ML 모델은 입고되는 자재의 수량을 평가하고 서비스 수준을 개선할 수 있으므로 창고를 보다 효율적으로 배치하는 데 도움이 됩니다. AI 시스템은 또한 기계 및 작업자를 위한 최적의 경로를 계획할 수 있으며 전반적인 창고 관리의 중심이 될 수 있습니다.

AI가 제공하는 예측 분석을 사용하여 기업은 지속가능성이 뛰어나고 환경에 도움이 되는 공급망을 만들 수 있습니다. 제조업체는 AI 및 ML 모델을 사용하여 트럭 적재량을 최적화하고 가장 효율적인 배송 경로를 예측하고 시장에서 제품 낭비를 줄일 수 있습니다.

공급망 관리자는 항상 운영 상태를 보다 정확히 파악하고자 합니다. AI 기반 시뮬레이션을 통해 인사이트를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 개선 방안을 이해하고 찾을 수도 있습니다. AI는 디지털 트윈과 함께 잠재적인 공급망 중단을 시각화하고 불필요한 다운타임을 유발할 수 있는 외부 프로세스를 2D 시각적 모델을 통해 시각화할 수 있습니다.

AI 구현은 복잡할 수 있으며 기업은 이 새로운 기술 도입의 과제와 위험을 이해해야 합니다.

기업에서 새로운 기술을 도입할 때마다 다양한 수준에서 이 기술과 상호 작용하게 될 인력을 교육해야 합니다. 이로 인해 다운타임이 발생할 가능성이 높으므로 중단을 최소화하기 위해 이에 맞게 준비하고 일정을 조정하는 것이 가장 좋습니다. 모든 공급망 전문가는 잠재적인 다운타임을 인지하고 그러한 상황이 발생할 수 있다는 사실을 파트너에게 투명하게 알려야 합니다.

AI를 구현할 때 비용과 관련해 몇 가지 고려할 사항이 있습니다. 시스템 실행을 위한 소프트웨어 비용과 함께 머신 러닝 모델 비용도 고려해야 합니다. 일부는 사전 구축되어 제공되며, 처음부터 새로 구축하는 옵션을 선호한다면 이 옵션도 사용할 수 있습니다. 어떤 방식을 사용하든 AI 알고리즘을 투입하기 전에 정제된 과거 데이터를 이용해 모델을 학습시키는 것이 중요합니다.

AI가 구현되었다고 해서 작업이 끝나는 것은 아닙니다. 글로벌 규모의 AI 시스템은 복잡하기 때문에 공급망 계획자는 도구의 성능을 지속적으로 파악하고 필요에 따라 세밀하게 조정해야 합니다.

공급망에 AI를 통합할 때 일반적으로 발생하는 세 가지 위험 요소가 있습니다.

AI는 다양한 소스에서 찾은 대량의 데이터를 통해 구축되고 생성됩니다. 데이터 출처의 특성으로 인해 부정확성과 편향이 존재할 수 있으며, 이로 인해 잘못된 정보가 확산할 수 있습니다. 따라서 데이터의 공정성, 비편향성, 설명 가능성을 보장하기 위해 AI에는 사람의 검토가 필요합니다.

인간의 상호 작용은 공급망 위험을 관리하고 처리하는 데 탁월한 솔루션이자 핵심적인 전문 기술입니다. AI는 도구일 뿐이며 관계를 구축할 수 없습니다. AI가 인간의 지능을 대체할 수 있다는 오해가 있지만, 사실 AI는 인간의 지능을 증진하는 것입니다. 또한 기술에 오류가 발생하면 전문 지식을 갖춘 인간이 공급망을 계속 운영해야 합니다.

AI 모델을 위한 고객 데이터 수집 및 사용이 증가함에 따라 감시, 해킹 및 사이버 공격의 위험도 증가하고 있습니다. 기업은 소비자의 개인정보 보호 및 데이터 권리를 우선시하고 보호해야 하며, 데이터 사용 및 보호 방법을 명시적으로 보장해야 합니다.

기업은 AI 솔루션을 구현하기 전에 기존 공급망 계획 및 관리 시스템을 준비해야 합니다.