물류 분야의 AI. 5가지 최고의 도구 | 비즈니스에서의 AI #89

물류 분야의 AI. 인공지능을 활용해 배송시스템을 개선하는 방법은 무엇일까?

물류 부문이 변화하고 있습니다. Allied Market Research의 예측에 따르면 이 산업의 가치는 2027년까지 13조 달러에 이를 것입니다. 운영 문제에 대한 실시간 경고를 제공하여 기업이 신속하게 대응하고 시기적절한 배송을 보장할 수 있도록 하는 것은 바로 AI입니다.

AI 알고리즘 덕분에 의사 결정을 위한 데이터 정확성을 보장하고 재고 수요를 예측하여 인기 제품의 부족을 방지할 수 있습니다. AI는 또한 가장 저렴하고 효율적인 배송 경로를 식별하여 비용 절감 효과를 가져옵니다. AI가 물류 부문에 영향을 미치는 몇 가지 주요 방식은 다음과 같습니다.

• 자원 관리 – AI는 운영 효율성을 향상시킵니다. 예를 들어 AI 시스템은 연료 소비량과 운전자 근무 시간을 분석하여 일정과 배송 경로를 최적화합니다.
• 트렌드로부터의 진화와 학습 – AI 덕분에 기업은 프로세스를 자동화하고 경쟁력을 유지합니다. 알고리즘은 계절별 판매 패턴을 학습하여 미래 수요를 더 잘 예측합니다.
• 소포 추적 – AI는 배송을 모니터링하여 제 시간에 맞춰 배송되는지 확인하는 데 도움이 됩니다. AI 기반 추적 시스템은 운송 지연 가능성을 회사에 알려줍니다.
• 공급망 투명성 – AI를 통해 신속한 문제 해결이 가능합니다. AI 대시보드를 사용하면 공급망의 병목 현상을 실시간으로 식별하고 해결할 수 있습니다.
• 데이터 관리 – AI는 데이터의 정확성과 일관성을 보장합니다. AI 시스템은 제품 데이터를 실시간으로 모니터링하고 업데이트하여 공급망 전체의 정확성을 보장합니다.

물류 분야의 AI. 최고의 도구

물류 분야 AI 기술의 발전은 기업이 공급망 관리를 개선할 수 있는 새로운 가능성을 열었습니다. 이러한 목표를 달성하는 데 도움이 되는 가장 진보된 도구를 살펴보겠습니다.

IBM Watson 공급망

IBM Watson Supply Chain은 AI를 통해 조직에 실시간 통찰력, 예측 팁 및 조치 권장 사항을 제공하는 도구입니다. 이를 통해 다양한 소스의 데이터 분석을 통해 재고 관리 최적화, 수요 예측 및 공급업체 관계가 가능해집니다. IBM Watson Supply Chain Insights는 다음과 같은 AI 기반 솔루션입니다.

• 공급망 가시성을 높이고,
• 통찰력을 제공하여 더 나은 데이터 관리와 실용적인 지침을 제공합니다.

이를 통해 중단과 위험을 보다 효과적으로 완화할 수 있을 뿐만 아니라 전체 공급망에서 의사 결정 및 성과를 개선할 수 있습니다.

출처: IBM(https://www.ibm.com/products/planning-analytics/supply-chain-planning)

SAP 아리바

SAP Ariba는 AI를 활용하여 상품 소싱, 공급업체 관리, 계약 협상 프로세스를 간소화하는 조달 및 공급망 관리를 위한 클라우드 기반 플랫폼입니다. AI 지원 분석 엔진은 기업이 잠재적인 위험과 기회를 식별하여 공급망의 효율성과 안전성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

SAP Ariba가 적용한 물류 AI는 공급업체와 구매자가 하나의 플랫폼에서 연결하고 비즈니스를 수행할 수 있도록 하는 조달 및 비용 관리 서비스입니다. 전체 조달 프로세스를 관리하고 윤리적이고 생태적인 공급망을 구축하기 위한 포괄적인 솔루션 세트를 제공합니다.

SAP Ariba의 가장 큰 장점은 다른 SAP 도구와 원활하게 통합되어 디지털 서비스 및 전문 지식 측면에서 포괄적인 비즈니스 지원을 보장할 수 있다는 것입니다. 이는 재무 및 운영 중단을 줄이고 공급업체와 관련된 위험을 낮추는 결과를 가져옵니다. Ariba Network는 SAP HANA를 기반으로 하는 SAP Ariba의 핵심 구성 요소로, 카탈로그, 제안, 구매 및 송장 관리를 위한 플랫폼을 제공합니다.

출처: SAP(https://www.sap.com/poland/products/spend-management/ariba-login.html)

o9 솔루션

o9 Solutions는 조직이 회사의 세 가지 주요 영역에서 프로세스를 조정하는 데 도움이 되는 AI가 지원하는 통합 비즈니스 계획(IBP) 플랫폼을 제공합니다.

• 공급망,
• 영업부서 그리고
• 금융분야.

고급 수요 예측 기능을 통해 기업은 재고 수준을 최적화하고 주문 이행 시간을 단축하며 고객 만족도를 높일 수 있습니다. o9 솔루션은 글로벌 기업을 위한 진정한 통합 비즈니스 계획(IBP)을 가능하게 하는 AI 지원 계획 및 의사결정 플랫폼입니다. 공급망 계획 및 분석, 소매 계획, 생산 일정 관리를 위한 솔루션 제품군을 제공합니다.

o9 Control Tower 대시보드를 사용하면 데이터를 기반으로 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 물류 분야의 AI 솔루션을 제공하는 o9 솔루션 플랫폼은 모범 사례를 통합하고 데이터 중심의 전략적 비즈니스 계획을 지원함으로써 기업이 복잡한 프로세스를 관리할 수 있도록 지원합니다.

출처: o9솔루션(https://o9solutions.com/solutions/supply-chain/)

네 연

FourKites는 AI와 머신러닝을 활용해 배송 도착 시간을 예측하고 운송 경로를 최적화하는 실시간 공급망 모니터링 플랫폼입니다. 결과적으로 기업은 운송 비용을 절감하고, 고객 만족도를 높이며, 물류 운영으로 인한 환경 영향을 최소화할 수 있습니다.

FourKites의 고객 중 하나인 Henkel은 배송 위치 및 예상 도착 시간(ETA)에 대한 실시간 데이터에 액세스함으로써 물류에 AI를 사용함으로써 이점을 얻습니다. 이를 통해 작업을 더 잘 계획하고 잠재적인 지연에 대응할 수 있습니다. FourKites는 시간 및 비용 절감, 품질 개선, 공정한 분쟁 해결, 지연에 대한 처벌 방지 등 다른 이점도 Henkel에 가져왔습니다. 2023년에 헨켈은 FourKites를 사용하여 거의 백만 건에 달하는 배송을 추적할 계획이었습니다.

오라클 SCM

Oracle SCM은 물류 분야에서 가장 정교한 AI 도구 중 하나입니다. 의사결정을 강화하고 프로세스를 최적화하며 공급망 전반에 걸쳐 운영 성과를 촉진하는 AI 지원 공급망 관리 도구 세트를 제공합니다(Oracle Supply Chain Management(SCM)). 이러한 도구 중 일부는 다음과 같습니다.

• Oracle Intelligent Track and Trace – 운송업체의 경로와 배송 경로를 추적하는 도구를 의미합니다.
• Oracle Demand Management - 대기업에서도 재고 수준을 제어할 수 있는 수요 관리 도구입니다.
• Oracle Supply Chain Planning – 회사의 공급망 계획에 사용되는 모듈입니다.
• Oracle Transportation Management – ​​운송 관리 플랫폼
• Oracle Warehouse Management – ​​창고 및 배송을 제어하는 ​​도구입니다.

Oracle SCM(Supply Chain Management)은 향상된 효율성과 가시성을 바탕으로 공급망을 관리하도록 설계된 포괄적인 애플리케이션 세트입니다. 여기에는 제품 수명주기 관리, 공급망 계획, 조달, 물류, 주문 관리 등 다양한 기능이 포함됩니다. AI 기반 물류 도구는 사물 인터넷(IoT) 장치 및 블록체인과 통합되어 현대 공급망 문제를 해결할 수도 있습니다.

오라클은 물류에 AI와 ML(머신 러닝)을 활용해 데이터 분석을 가속화하고 직원 및 공급망 비효율성과 관련된 문제를 드러냅니다. 물류 분야에서 AI와 협력하는 최신 솔루션에는 음성 인터페이스와 자연어 처리(NLP)도 포함되어 있어 접근성과 속도는 물론 데이터 분석 및 의사 결정 기술도 향상됩니다.

그러나 가장 중요한 혁신은 예측 분석입니다. 이를 통해 향후 판매 주문을 인력 수준과 비교하여 기술 격차를 파악하고 창고 볼륨 또는 차량 가용성과 관련된 요구 사항을 식별할 수 있습니다. 이 모든 것은 공급망의 중단을 줄이는 것을 목표로 합니다.

출처: 오라클(https://www.oracle.com/scm/product-tours/#supply-chain-planning)

AI를 물류에 활용하면 어떤 문제가 발생할 수 있나요?

AI를 물류에 도입하는 데에는 어려움이 따른다. 초기 혁신에는 기업의 상당한 투자와 디지털화가 필요합니다. 물류 분야의 AI 알고리즘은 복잡할 수 있으며, 이로 인해 처음에는 새로 구현된 관리 시스템이 제안한 결정을 이해하기 어려울 수 있습니다.

운영 무결성과 고객 신뢰를 보호하려면 데이터 보안을 보장하는 것도 필수적입니다. 또한 불충분한 품질 데이터로 훈련된 AI 시스템은 잘못된 결정과 알고리즘 편향으로 이어질 수 있습니다. 따라서 기업 내 물류에 AI를 구현하는 초기부터 운송 최적화를 위한 직원 교육과 철저한 데이터 수집을 우선시하는 것이 중요하다.

물류 AI의 미래

AI는 물류를 혁신하고 운영을 간소화하며 배송 비용을 절감하고 기업에 전략적 이점을 제공합니다. AI의 기능을 통해 기업은 점점 더 다음을 수행할 수 있습니다.

• 공급망 최적화 - 물류 분야의 AI를 통해 보다 정확한 계획과 자원 관리가 가능합니다.
• 경로 계획 – 인공 지능 덕분에 물품 운송에 가장 효율적인 경로를 찾는 것이 가능합니다.
• 전략적 이점 확보 – 물류에 AI를 사용하는 기업은 시간이 지남에 따라 배송 시스템과 관리 방법을 지속적으로 개선함으로써 경쟁 우위를 확보합니다.

물류 분야에서 AI를 활용하는 미래 시나리오의 개요는 다음과 같습니다. 기업은 수요 예측, 창고 프로세스 자동화, 배송 경로 최적화를 위해 AI에 점점 더 의존하게 될 것입니다. 관리, 계획, 미래 전략 수립에 인공지능을 활용하는 사례도 늘어날 것입니다.

요약

물류 분야의 AI는 상당한 이점을 제공하지만 동시에 과제도 제시합니다. AI를 고려하는 기업은 기술의 장점과 효과가 안전하고 통제된 방식으로 극대화되도록 물류 AI 전문가의 지침을 구하면서 신중하게 구현에 접근해야 합니다.

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저자: 로버트 휘트니

IT 부서를 코칭하는 JavaScript 전문가이자 강사입니다. 그의 주요 목표는 코딩하는 동안 효과적으로 협력하는 방법을 다른 사람들에게 가르쳐 팀 생산성을 높이는 것입니다.

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