공급망에서 AI란 무엇인가요?

최근에는 생성형 AI의 발전과 챗봇, 로봇, AI 어시스턴트와 같은 툴이 위험 완화와 공급망 복원력 향상에 AI가 제공하는 가치를 보여주면서 AI 기술에 대한 관심이 더욱 높아졌습니다. 한편, COVID-19 팬데믹은 글로벌 공급망이 얼마나 취약할 수 있는지를 보여주며 배송 시간을 단축하고 비용을 절감할 수 있는 더욱 스마트한 툴의 필요성을 부각시켰습니다.

AI의 핵심 구성 요소 중 하나는 머신 러닝(ML)으로, 시스템이 미리 프로그래밍된 규칙에 의존하지 않고 데이터로부터 학습합니다. ML은 고객 수요를 예측하고, 패턴을 발견하며, 시장을 전망하고, 음성과 텍스트를 해석하며, 공급망 워크플로를 최적화하는 다양한 요인을 분석할 수 있습니다. 

AI를 도입하는 것은 중요하지만, AI를 구현하려면 신중한 준비가 필요합니다. 제조업체와 물류 서비스 제공업체는 AI 시스템을 도입할 수 있도록 공급망을 준비하는 데 필요한 조치를 취해야 하며, 이 정도 규모의 최적화에는 시간과 리소스가 필요하다는 점을 이해해야 합니다.

AI 기반 공급망 시스템은 기업이 경로를 최적화하고, 워크플로를 간소화하며, 조달을 개선하고, 부족 현상을 최소화하고, 프로세스를 엔드투엔드로 자동화할 수 있도록 지원합니다.

현대의 공급망은 매우 복잡하며, 특히 여러 파트너와 협력해 상품을 제때 배송하고 운영 중단을 최소화해야 하는 제조업체의 경우 더욱 그렇습니다. AI는 공급망 전반에서 생성되는 방대한 데이터를 분석하여 효율성을 높이고 고객 만족도를 향상하는 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.

AI는 수요 예측, 운전자 경로 최적화, 연료 소비 절감 및 운영 비용 절감 등 공급망 운영 전반에서 실질적으로 활용됩니다. 경로 최적화 툴은 공급망 전반에 구축된 사물인터넷(IoT) 장치, 물류 서비스 제공업체 및 공급업체 네트워크의 데이터를 활용하여 물류 네트워크를 최적화합니다. 

AI는 재고 수준과 시장 동향을 추적하는 데도 활용될 수 있습니다. 특히 재고 관리 분야에서 뛰어난 역량을 발휘합니다. AI는 공급망 가시성을 높이고, 실물 상품 관련 문서화를 자동화하며, 상품의 소유권이나 관리 주체가 변경될 때마다 데이터를 지능적으로 입력할 수 있습니다. 

AI 분야에서 떠오르는 새로운 트렌드인 에이전틱 AI는 각 AI 에이전트가 자연어 질의를 이해하고 데이터를 분석하여 관련성 높은 응답을 제공합니다. AI 에이전트는 조달, 공급망 관리 및 물류 계획 등 다양한 비즈니스 기능 전반에서 활용될 수 있습니다. 이러한 AI 에이전트는 단순한 반복 업무를 넘어 입력된 내부 및 외부 데이터 소스를 기반으로 정보에 근거한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 

맞춤형 재고 관리, 출하 준비 및 지속 가능성 개선은 공급망 운영에 대한 AI의 긍정적인 효과를 더욱 높여 줍니다. 그 결과, 탁월한 시간 및 비용 절감 효과와 함께 실시간 데이터 분석을 통해 이해관계자와 공급망 팀이 공급망 운영을 최적의 방식으로 수행할 수 있도록 지원합니다. 

공급망 운영의 미래는 AI 기술과 전반적인 수작업 개입 감소에 달려 있습니다. 

AI는 복잡한 행동 패턴을 이해하고 재고 추적과 같은 반복적인 작업을 학습하여 이를 빠르고 정확하게 수행합니다. AI 솔루션은 비효율성을 식별하고 병목 현상을 완화하여 전체 운영 비용을 절감합니다. 또한 일부 AI 툴은 공급업체의 성과를 분석하고 가격을 비교하여 모든 비용이 목적에 맞게 사용되도록 지원합니다. AI는 사람의 개입을 거의 또는 전혀 필요로 하지 않으면서 조직이 대체 공급업체로 전환할 수 있도록 지원하고 배송 일정을 신속하게 조정할 수 있습니다.

AI는 과거 데이터와 실시간 데이터를 활용해 시장 상황을 분석하고 의사결정을 지원합니다. 또한 AI 툴은 날씨와 같이 공급업체가 통제할 수 없는 외부 요인으로 인해 발생할 수 있는 운영 중단이나 재고 부족을 예방하는 데 도움을 줍니다. 더 이상 시간이 많이 걸리는 수동 데이터 입력이 필요하지 않으며, AI가 엔드투엔드 가시성을 제공합니다. 이러한 AI 툴은 수요 변동을 분석하고 예측 유지보수 기능을 통해 과잉 재고를 방지할 수 있습니다.

AI 기술의 장점 중 하나는 행동과 패턴을 식별하는 능력입니다. 이를 통해 제조업체와 창고 운영자는 알고리즘을 학습시켜 직원의 실수나 제품 결함과 같은 문제를 더 큰 문제가 발생하기 전에 미리 발견할 수 있습니다. 또한 AI는 전사적 자원 관리(ERP) 프레임워크를 간소화하는 데 도움을 주며 직접 통합될 수도 있습니다. 이러한 접근 방식은 공급망 위험 관리 역량을 강화하고 오류를 사전에 방지하는 데 도움이 됩니다.

AI 에이전트는 재고 수준을 모니터링하고, 리소스를 재할당하며, 창고 전반의 조정 작업을 간소화하여 재고 운영을 최적화합니다. 또한 재고 유지 비용을 줄이고, 제품 가용성을 확보하며, 수동 업데이트를 최소화하여 최적의 비용으로 원활한 운영을 지원합니다.

또한 제조업체와 공급망 관리자가 제품에 대한 고객의 관심도를 파악하고 수요가 증가하는지 감소하는지를 판단하여 그에 맞게 대응할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 제조업체의 의사결정을 지원하고 수요 예측의 정확도를 높일 수 있습니다.

AI 에이전트는 배송 상태를 확인하고, 고객 주문을 업데이트하며, 재고 가용성을 확인하여 주문의 정확성과 처리 속도를 높입니다. 또한 수작업 오류를 줄이고 주문 지원 팀의 생산성을 높이며, 시기적절하고 투명한 정보를 제공하여 고객 만족도를 향상합니다. AI 에이전트는 배송 시스템을 간소화하고 전체 프로세스에서 사람의 감독 필요성을 최소화할 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 운영 현황을 더욱 깊이 이해하기 위해 끊임없이 노력합니다. AI 기반 시뮬레이션을 활용하면 인사이트를 얻을 뿐 아니라 운영을 더 깊이 이해하고 개선 방안을 찾을 수 있습니다. AI는 디지털 트윈과 함께 잠재적인 공급망 중단을 시각화하고 2D 시각화 모델을 통해 불필요한 다운타임을 초래할 수 있는 외부 프로세스를 파악할 수 있습니다.

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

기업이 새로운 기술을 도입할 때는 해당 기술을 사용하는 모든 구성원을 대상으로 교육을 실시해야 합니다. 이 과정에서 다운타임이 발생할 가능성이 있으므로 운영 중단을 최소화할 수 있도록 사전에 계획을 수립하고 일정을 조정하는 것이 좋습니다. 또한 모든 공급망 전문가는 잠재적인 다운타임 가능성을 인지하고 이러한 상황이 발생할 수 있음을 파트너와 투명하게 공유해야 합니다.

AI를 도입할 때는 여러 비용 요소를 고려해야 합니다. 시스템을 운영하기 위한 소프트웨어 비용뿐 아니라 머신 러닝 모델 비용도 함께 고려해야 합니다. 기업의 선택에 따라 미리 구축된 모델을 사용할 수도 있고 처음부터 직접 구축할 수도 있습니다. 어느 방식을 선택하든 AI 알고리즘을 적용하기 전에 자체적으로 정제한 과거 데이터를 사용해 모델을 학습시키는 것이 중요합니다.

AI를 도입했다고 해서 작업이 끝나는 것은 아닙니다. 글로벌 규모의 AI 시스템은 복잡하므로 공급망 계획 담당자는 툴의 성능을 지속적으로 모니터링하고 필요에 따라 미세 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 도입하기 전에 기존 공급망 계획 및 관리 시스템을 준비해야 합니다.

비즈니스에 무엇이 효과적이고 무엇이 효과적이지 않은지 파악합니다. AI 기술로 최상의 효과를 얻기 위해 병목 현상이나 지속적으로 문제가 발생하는 영역을 파악합니다.

수행 가능한 작업:

• 공급망 전반의 문제점을 파악합니다.
• 데이터를 정제하여 정형 데이터와 비정형 데이터를 사용하는 방법을 결정합니다.

비즈니스에서 가장 먼저 해결할 문제와 필요성이 덜한 문제를 결정합니다. 공급망에는 여러 가지 문제가 있을 수 있으므로 우선순위를 정하는 것이 중요합니다.

수행 가능한 작업:

• 공급망의 필요에 따라 문제의 우선순위를 지정합니다.
• 보다 어렵고 시급한 문제를 먼저 다룬 다음 중요도가 중간이거나 더 낮은 문제를 파악합니다.

선택할 수 있는 시스템 유형은 다양하며, 어떤 시스템을 선택할지는 기업의 요구 사항과 수립한 로드맵에 따라 달라집니다. 필요한 경우 컨설턴트나 업계 전문가의 자문을 받을 수도 있습니다.

수행 가능한 작업:

• 각 시스템 옵션을 살펴보고 기업의 공급망 관리 목표에 가장 적합한 옵션을 파악합니다.

• 업계 전문가로부터 전문적인 인사이트를 얻는 것을 고려합니다.

기업은 AI 기술 도입을 시작해야 합니다. 시스템 통합업체는 내부 IT 팀 및 AI 솔루션 공급업체와 협력하여 시스템을 구축하고 운영하게 됩니다.

수행 가능한 작업:

• AI 기술을 활용할 수 있도록 팀을 준비시키고 교육합니다.

• 프로세스에서 발생할 수 있는 차질이나 오류에 대비합니다.

AI 기술은 교육, 인내, 계획이 필요한 중대한 변화입니다. 직원들은 업무 수행 방법을 배워야 하며, 성공적인 AI 기술 구현을 위해서는 열린 소통이 핵심입니다.

수행 가능한 작업:

• 도입을 시작하기 전에 모든 직원과의 커뮤니케이션 계획을 수립합니다.

• 직원을 교육하고 일정을 세우는 데 필요한 다운타임을 고려합니다.

AI 기술은 끊임없이 변화하고 발전하며 개선되고 있습니다. 기술을 관리하는 팀은 변경 사항이 적용될 때 어떤 영향이 발생하는지 테스트하고 추적하여 지속적으로 개선해야 합니다.

수행 가능한 작업:

• AI 솔루션을 정기적으로 테스트하고 해당 기능의 문제를 해결합니다.

• 테스트 시기에 대한 체계적인 추적 방법을 마련합니다.