Joseph Tsidulko | Content Strategist | 2024년 1월 11일
최근 몇 년 간 글로벌 공급망의 취약성이 대중의 관심을 끌었습니다. 모든 국가의 제조업체에 필수적인, 광범위한 국제 물류 네트워크는 운송 지연, 작업자 수급 중단, 고질적인 공급망 비효율을 악화시키는 공급망 복잡성 및 상호 연결성 증가 등으로 인한 어려움을 겪고 있습니다.
복잡한 공급망을 단순화하고자 노력 중인 공급망 기획자들은 인공지능이라는 아직 개발 단계에 있는, 엄청난 잠재력을 지닌 첨단 기술로부터 많은 도움을 받고 있습니다. 갈수록 글로벌화되고 있는 미래 공급망의 효율성 및 탄력성 강화를 위해 인공지능을 활용하고 있습니다.
기업은 AI 소프트웨어를 사용하여 다양한 공급망 관련 활동(제품 품질 모니터링, 재고 수준 조정, 연료 효율성이 높은 배송 경로 파악 등)을 기존의 공급망 소프트웨어를 사용할 때보다 더욱 효율적으로 관리하고 최적화할 수 있습니다.
인공지능(AI)은 인간의 지능을 시뮬레이션하고 복잡한 작업을 수행할 수 있는 다양한 애플리케이션을 통칭하는 용어입니다. 머신러닝(ML)은 AI의 하위 분야 중 하나입니다. 단계별 지침을 직접 입력하는 프로그래밍을 대신하여 방대한 양의 데이터를 입력함으로써 시스템을 학습시키는 방식입니다. 대량의 데이터를 학습한 AI 시스템은 비디오 피드에서 정보를 해독하고, 음성 및 서면 텍스트를 해석하고, 미래의 시장 행동을 예측하고, 복잡한 시나리오와 관련된 의사 결정을 수행하고, 대규모 데이터 세트에서 인사이트를 확보하는 등의 작업들을 기존 소프트웨어보다 월등히 잘 수행할 수 있습니다.
다양한 분야에서 탁월한 성능을 선보이는 AI는 거의 모든 공급망 단계에서의 워크플로 관리 및 최적화에도 매우 유용하게 사용할 수 있다는 사실이 입증되고 있습니다. 예를 들어, ML 알고리즘으로 구동되는 공급망 시스템은 사람이나 AI 시스템이 인식할 수 없는 데이터 세트들의 패턴 및 관계를 발견하여 고객 수요를 보다 정확하게 예측하고, 경제적으로 효율적인 재고 관리를 가능케 합니다. 또한 AI는 교통 및 기상 조건 등의 요소를 분석하여 대체 배송 경로를 추천함으로써 배송 지연 위험을 감소시키고 배송 시간을 단축할 수 있습니다. 작업 공간을 모니터링하여 미흡한 품질 관리 절차, 보건 및 안전 규정 위반 사항을 등을 발견할 수 있습니다. 그에 더하여 AI의 새로운 사용법을 계속해서 시험해 보고 있는 공급망 전문가들의 노력에 힘입어 새로운 사용 사례들도 계속해서 추가되고 있습니다.
핵심 요점
많은 기업들이 유통 경로 최적화, 창고 관리 생산성 향상, 공장 워크플로 간소화 등을 위해 자사의 공급망에 AI 시스템을 도입하고 있습니다.
완제품 제조업체의 성공적인 운영은 전 세계의 파트너사로부터 배송되는 수백 개, 많게는 수천 개의 부품이 자사의 조립 시설에 정해진 일정에 맞춰 무사히 도착할 수 있느냐 여부에 달려 있습니다. AI는 대규모 데이터 세트로부터 숨겨진 패턴 및 관계를 포착하여 화물 운송업체, 배송 트럭, 창고, 유통 센터를 포괄하는 물류 네트워크의 최적화에 기여할 수 있다는 사실이 입증되고 있습니다. 또한 공급망 최적화를 위해서는 물리적 상품의 취급자가 전환될 때마다 추적할 수 있는 능력을 확보해야 합니다. 이와 관련하여 AI는 텍스트 파일에 포함된 데이터를 지능적으로 입력, 추출, 분류할 수 있는 능력을 바탕으로 각종 문서화 작업을 자동화하여 다자간 계약의 무결성을 보장할 수 있습니다.
일부 제조업체는 자사의 생산 능력을 예측하고, 고객 수요에 따라 창고 용량을 최적화하는 등의 예측적 작업에도 AI를 활용하고 있습니다. 생산 과정에 실제로 문제가 발생하기 전에 생산 지연 및 장비 오작동을 일으킬 수 있는 요인을 사전에 파악하기 위해 AI를 활용하기도 합니다. 보관 및 운송 인프라에 설치된 사물인터넷(IoT) 장치 및 센서로부터 발생하는 대량의 데이터 스트림에서 공급망 운영에 참고할 수 있는 인사이트를 도출하기 위해 AI를 사용하는 기업도 있습니다.
AI는 공급망에 많은 잠재적 이점을 제공하지만, AI 관련 기술들을 구현하는 것은 어렵고 큰 비용이 발생할 수 있는 작업입니다. 생산 현장에서 지능형 애플리케이션을 실행하기 위해서는 일반적으로 인더스트리 4.0 기반 작업장 구현을 위해 배포한 통합 센서 및 기기들로부터 데이터를 수신할 수 있는 강력한 컴퓨팅 시스템(온프레미스 에지 서버 또는 클라우드 기반 인스턴스)이 필요합니다. 일반적으로 기업은 자체 데이터 세트를 활용하여 머신러닝 모델을 학습시킬 때 가장 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 이 또한 매우 컴퓨팅 집약적이고 데이터 의존적인 프로세스입니다.
현대의 공급망은 매우 복잡하고, 서로 얽히고, 광범위해졌습니다. 따라서 제조업체들은 제조 시설에 도착하는 자재 및 상품의 흐름을 포괄적으로 감독할 수 있는 체계를 구축하는 데 많은 어려움을 겪고 있습니다. 대규모 데이터 세트를 신속히 분석할 수 있는 AI만의 고유한 능력을 활용하면 극도로 복잡한 물류 네트워크의 내부 구조 또한 간단히 파악할 수 있습니다.
머신러닝을 통해 학습한 지능형 알고리즘은 로그 데이터 및 기타 물류 신호가 뒤얽힌 방대한 데이터 스트림을 처리하면서 병목 현상을 유발하는 고정 및 가변적 시간 요소가 포함된 프로세스의 변동성을 야기하는 원인이나 생산량을 개선하기 위한 방법과 같은 귀중한 인사이트를 발견하는 경우가 많습니다. 또한 AI 기반 공급망 관리(SCM) 도구들은 방대한 양의 공급품들이 중개 제조 및 유통 파트너를 거쳐 완제품으로 만들어지기까지의 과정을 실시간으로 추적하는 데 있어서도 기존 시스템보다 더욱 효과적입니다. 제조업체는 AI를 통해 향상된 가시성 및 추적 능력을 활용하여 품질 보증 또는 윤리적 조달과 관련된 관행을 위반할 가능성이 있는 공급업체를 식별할 수 있습니다.
AI를 사용하여 공급망 투명성을 강화함으로써 많은 시간 및 비용을 절감할 수 있습니다. 이와 관련된 내용은 아래에 더욱 자세히 설명되어 있습니다. 또한 많은 규제 기관 및 소비자가 제조업체에게 책임성 있는 조달 관행을 요구하고 있는 현재, 제조업체는 AI를 통해 자사의 부품 및 재료들이 언제나 윤리, 품질, 지속 가능성 관련 표준들에 의거하여 조달되도록 보장할 수 있습니다. 제조업체는 노동, 굿 거버넌스, 환경 관련 규정들을 위반하는 공급업체(국외 업체도 해당)와 협력해서는 안 됩니다. AI 기반 공급망 애플리케이션에 내장된 분석 도구들을 사용하면 사기 또는 비윤리적 조달의 증거가 되는 데이터 패턴을 파악할 수 있습니다.
제조업체들은 자사의 현대적 공급망에 포함된 수많은 생산 시설, 보관 및 유통 센터, 운송용 차량 등을 통해 다양한 AI 기술을 실험 및 배포하며 산업 현장에서의 AI 혁신을 주도하고 있습니다. 공급망 AI는 다음과 같이 많은 이점을 가져다줍니다.
창고의 랙을 구성하고 레이아웃을 설계하는 데 AI를 활용함으로써 창고 관리의 효율성을 강화할 수 있습니다. ML 모델은 창고 통로를 통해 운송되는 자재량을 분석하여 입고부터 랙, 포장, 배송 스테이션에 이르는 과정에서의 재고 접근성 및 이동 시간을 단축할 수 있는 창고 바닥 구조를 제안해 줍니다. 또한 작업자 및 로봇이 재고를 더 빠르게 이동시킬 수 있는 최적의 경로를 계획하여 주문 처리율을 더욱 높여줍니다. AI 기반 예측 시스템은 마케팅, 생산 라인, POS 등과 관련된 각종 시스템으로부터 수요 신호를 분석하여 제조업체가 재고 및 운반 비용 사이에서의 균형을 잡고, 창고 용량을 최적화할 수 있도록 도움을 줍니다.
복잡한 행동을 학습하고 예측 불가능한 조건 하에서 작업할 수 있는 AI의 능력을 활용하면 재고 계산, 추적, 문서화 등의 반복적인 작업을 보다 적은 노동력으로 더욱 정확히 완료할 수 있고, 병목 현상을 파악하여 완화할 수 있습니다. AI는 비효율적 요소를 파악하고 반복 작업을 통해 학습함으로써 복잡한 공급망의 운영 비용 절감에 기여합니다.
또한 AI는 중요한 장비의 다운타임을 감소시킴으로써 제조업체 및 유통 관리자의 비용 절감에도 기여합니다. 각종 지능형 시스템, 특히 스마트 팩토리에서 IoT 디바이스의 데이터를 처리하는 시스템을 활용하면 기계의 오작동 및 고장을 초기에 식별하거나, 발생하기 전에 미리 예측함으로써 공장의 운영 중단 및 그에 따른 재정적 손실을 줄일 수 있습니다.
일반적으로 AI는 사람 및 기계의 비정상적 행동을 사람보다 훨씬 빨리 발견할 수 있습니다. 따라서 많은 제조업체, 창고업체, 배송업체는 워크플로의 결함, 직원의 실수, 제품 결함을 발견하기 위한 알고리즘을 학습시키고 있습니다. AI를 사용하여 작업을 검사하는 컴퓨터 비전 시스템으로 물류 허브, 조립 라인, 배송 차량에 설치된 카메라들의 영상 데이터를 분석함으로써 리콜, 반품, 재작업을 감소시킬 수 있습니다. AI 비전 시스템은 제품이 잘못 조립되거나 잘못된 목적지로 보내지기 전에 작업자 및 기계의 실수를 포착하여 시간 및 재료 낭비를 줄여 줍니다. 또한 지능형 시스템은 근본 원인 분석을 통해 대량의 데이터를 평가하여 장애의 원인이 되는 상관관계를 찾아내고 수정 조치를 보다 빨리 적용할 수 있도록 지원합니다.
공급망을 통해 상품이 유통되는 과정에서의 금융 거래 관리에 사용되는 ERP 시스템에 AI를 내장함으로써 많은 비용이 발생할 수 있는 청구 및 결제 오류를 미연에 방지할 수도 있습니다.
제조업체는 AI의 다양한 기능을 활용하여 재고 수준을 더욱 정확하고 효율적으로 관리할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 다운스트림 고객이 공유한 재고 정보를 AI 기반 예측 시스템으로 분석하여 해당 고객의 미래 수요를 측정할 수 있습니다. 만약 특정 고객의 수요가 감소하고 있다고 판단하면 시스템은 해당 정보를 반영하여 제조업체의 수요 예측을 하향 조정합니다.
많은 제조업체 및 공급망 관리자가 공급망 인프라, 랙, 차량, 나아가 드론에도 카메라를 설치하여 실시간으로 상품 정보표를 작성하고, 창고 저장 용량을 모니터링할 수 있는 컴퓨터 비전 시스템을 적극적으로 도입하고 있습니다. 또한 AI는 이러한 워크플로를 재고 원장에 기록하고, 재고 관련 문서로부터 정보를 생성, 업데이트, 추출하는 프로세스를 자동화해 줍니다.
공급망 관리자는 AI 기반 시뮬레이션을 수행하여 복잡한 글로벌 물류 네트워크의 운영을 위한 추가 인사이트를 확보하고 개선 방법을 파악할 수 있습니다.
갈수록 많은 공급망 관리자들이 조립된 제품이나 공장의 생산 라인 등의 물리적 개체 및 프로세스를 3D 그래픽으로 표현한 디지털 트윈과 AI 기술을 함께 사용하고 있습니다. 운영 기획자는 디지털 트윈을 활용하여 다양한 방법론 및 접근법(예: A 지점 또는 B 지점의 생산량을 증대시키면 총 생산량은 얼마나 증가할까?)을 시뮬레이션함으로써 실제 공급망 운영을 방해하지 않으면서도 원하는 결과를 측정할 수 있습니다. 시뮬레이션 모델 선택과 워크플로 제어를 AI가 담당하게 되면 기존의 컴퓨팅 방식으로 실행되는 시뮬레이션보다 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 이와 같은 AI 활용법은 엔지니어 및 생산 관리자가 제품을 재설계하거나, 부품을 교체하거나, 공장 현장에 새 기계를 설치할 때의 영향을 평가하는 데 도움을 줍니다.
또한 AI와 ML은 3D 디지털 트윈 외에도 외부 프로세스의 2D 시각적 모델을 생성하여 운영 기획자 및 운영 관리자가 공급업체 변경, 배송 및 유통 경로 변경, 보관 및 유통 허브 재배치 등의 잠재적 영향을 평가하는 과정에 기여합니다.
AI 시스템을 활용하여 조립 라인, 보관 시설, 배송 차량 등 공급망 전반의 작업 환경을 모니터링하고 작업자 및 대중의 안전을 위협할 수 있는 요소를 파악할 수 있습니다. 컴퓨터 비전을 사용하여 작업자들의 개인 보호 장비(PPE) 사용을 강제하거나, 작업자들이 그 외의 안전 프로토콜 및 산업안전 표준을 준수하는지 여부를 확인하는 것도 그에 포함됩니다. 트럭, 지게차 등의 산업용 차량에 탑재된 시스템 데이터를 처리하여 운전자가 안전하고 냉정하게 운전하고 있는지 모니터링하는 것도 마찬가지입니다. 공장 장비의 모니터링과 관련하여 AI는 오작동 및 기타 잠재적으로 위험한 상황을 예측하는 데 기여합니다. 또한 AI 기반 웨어러블 안전 장치를 사용하면 작업자 보호 태세를 강화할 수 있습니다. AI 시스템에 연결되어 창고 작업자의 움직임을 분석하고, 작업자의 자세, 움직임, 창고 내의 위치에 따른 부상 위험을 경고해 주는 센서가 탑재된 조끼는 그 좋은 예입니다.
물류 시설 및 차량에 탑재된 대량의 센서들이 보내 오는 대량의 정보를 원활히 처리할 수 있는 AI 시스템을 활용하여 위험 물질이 적절하게 취급되고 폐기되도록 함으로써 그 근처에서 거주하거나 일하는 사람들을 보호할 수 있습니다. AI로 위험한 작업을 자동화하면 작업자들이 위험한 상황을 회피할 수 있습니다. 예를 들어, 스마트 로봇은 카메라 및 센서와 AI 알고리즘을 함께 사용하여 창고 안에서 가장 효율적인 이동 경로를 자동으로 파악하고, 경로에 있는 물체를 피해 가며 위험물질을 운반하고, 운반 결과를 창고 관리 시스템에 전송합니다. 사고 또는 장애가 발생하면 AI는 근본 원인 분석을 수행하여 정확한 원인을 파악하고 재발을 방지하는 데 기여합니다.
복잡한 공급망을 통해 제품을 조립하는 제조업체는 잘 조율된 적시 배송에 더 많이 의존합니다. 어느 한 부품의 도착이 지연되면 전체 생산 일정이 지연될 수도 있습니다. AI는 그와 같은 배송 지연을 최소화하기 위한 작업에도 활발히 사용되고 있습니다.
물류 업체는 머신러닝을 사용하여 공급망 내에서 부품이 이동하는 배송 경로를 최적화하고 관리하기 위한 AI 모델을 학습시킵니다. AI 모델은 주문량, 배송 약속, 계약 기한, 고객 중요도, 제품 가용성 등의 기준에 따라 배송 우선순위를 지정할 수 있습니다. 또한 유통 네트워크의 모든 노드에 보다 정확한 예상 도착 시간을 제공하고, 배송이 지연될 경우 더욱 큰 문제를 발생시킬 위험이 있는 배송 건들을 사전에 식별할 수 있습니다.
AI는 운영 효율성을 높임으로써 공급망의 지속가능성을 향상시키고 환경에 미치는 악영향을 감소시킬 수 있습니다. 예를 들어, ML 학습을 거친 AI 모델은 트럭의 적재량 및 배송 경로를 최적화하여 트럭이 물품을 배송하는 동안의 연료 소모량을 줄임으로써 기업의 에너지 소비를 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 AI는 공급망의 여러 단계별로 낭비되는 제품의 양을 줄이는 데에도 기여할 수 있습니다. 제조업체는 과거 재고 수준, 현재 수요 예측, 실시간 기계 유지보수 상태를 분석하여 과잉 생산을 방지해 주는 AI 기반 생산 계획 도입을 고려해 볼 수 있습니다.
AI는 완제품의 수명 주기를 분석하고, 자재를 재사용 및 재활용하는 순환 경제에 기여하기 위한 인사이트를 확보하는 데에도 사용됩니다. 또한 AI가 내장된 공급망 계획 및 조달 시스템은 공급업체 전반의 투명성을 향상시키고, 각종 환경 및 사회적 지속 가능성 기준(예: 공정한 임금 지급)을 준수하기 위한 노력을 지원합니다.
AI는 영업 파이프라인, 마케팅 리드와 같은 내부 데이터 신호, 그리고 광범위한 시장 동향, 경제 전망, 계절별 판매 동향과 같은 외부 신호를 함께 활용하여 수요를 예측할 수 있는 표준 도구로 자리 잡았습니다. 공급망 기획자는 수요 계획 소프트웨어에 내장된 AI를 활용하여 수요뿐만 아니라 경기 침체, 악천후 등의 시나리오가 수요에 미치는 잠재적 악영향, 기업의 자체적인 비용, 생산 능력, 납품 능력 등을 예측할 수 있습니다.
공급망 계획 및 관리에 AI를 도입하는 것은 오랜 시간이 소요되는 작업입니다. AI는 비용 절감 및 프로세스 간소화에 기여할 수 있는 엄청난 잠재력을 내포하고 있지만, 때로는 그만큼 많은 비용이 소요되고 배포하기 까다로울 수도 있는 기술입니다. 기업이 공급망 운영에 지능형 솔루션을 도입하는 과정에서 직면하는 몇 가지 일반적인 문제들은 다음과 같습니다.
미시간에 위치한 공장에서 세 가지 인기 모델을 조립하는 가상의 미국 자동차 제조업체의 사례를 가정해 보겠습니다. 이 업체가 사용하는 강철, 타이어, 점화 플러그, 게이지용 바늘 등 수만 개의 부품 및 구성 요소는 주로 미국 12개 주 및 캐나다, 중국, 독일, 일본, 멕시코에 위치한 공장 및 제조 센터에서 공급받습니다. 일부 부품은 이 업체가 직접 소유 및 운영하는 시설에서 생산되고 있으며, 타사 유통업체에서 공급받는 부품도 있습니다.
이 가상의 자동차 제조업체가 수령하는 대량의 화물들은 해외에서 화물선을 통해 배송되는 것들도 있고, 다른 주 또는 미국 국경 너머에서 트럭으로 운송되는 경우도 있습니다. 모든 공급품은 최종적으로 미시간 공장에서 합쳐져 SUV, 트럭, 세단으로 조립됩니다. 하지만 조립에 앞서 주문, 결제, 추적, 수령, 보관 작업이 이루어져야 하고, 공장 인근에 위치한 제한된 용량의 대형 창고에 보관되어야 합니다.
이렇게 크고 복잡한 공급망을 운영하는 것만도 충분히 어려운 일이지만, 자동차 제조업체는 인플레이션으로 인한 공급 비용 상승, 에너지 비용 상승으로 인한 수익 마진 감소 등의 문제들과도 씨름해야만 합니다. 완성차 가격을 인상하는 것이 도움이 될 수 있지만, 영업 담당자들은 가격을 인상하면 고객 수요가 줄어들 것을 우려합니다. 또한 코로나19 팬데믹의 여파로 인해 개인보호장비 사용 및 기타 공장의 작업 환경에 적용되는 새로운 규제들을 준수해야만 합니다.
이같이 다양한 도전 과제들을 해결하기 위해 경영진은 기술 컨설턴트에게 AI가 그 해결책이 될 수 있을지, 공급망의 어느 부분이 AI의 혜택을 받을 수 있을지 문의합니다. 컨설턴트의 대답은 '예', 그리고 '거의 모든 곳'입니다.
우선, AI는 판매 동향에 기반하여 차량 유형별 판매량을 예측하는 작업에서 기존 소프트웨어를 능가하는 성능을 발휘합니다. 또한 유가 인상, 예상치 못했던 전기 자동차의 시장 침투 등의 시나리오가 차량의 판매에 어떤 영향을 미칠지 보다 정확하게 모델링할 수 있습니다. 이러한 지능형 예측은 공급망 기획자에게 큰 도움이 되어 줍니다. 지능형 예측을 활용하면 추가 주문 비용 발생, 창고 보관 용량 초과, 과다 재고 등의 상황을 겪지 않고도 수요를 충족할 수 있는 적정량의 물품을 조달할 수 있습니다. 또한 공급망 기획자는 지능형 예측을 통해 다양한 생산 라인을 개설하기 위해 투자하거나 불필요한 생산 라인을 폐쇄하여 비용을 절감하고, 각 라인에 적절한 인력을 배치할 수 있습니다.
AI 기반 시각 모델에 연결된 카메라는 자동차 회사의 생산 라인 및 물류 시설을 모니터링하여 작업자들이 안전 및 환경 규정을 준수하는지 여부를 확인할 수 있습니다. 머신러닝으로 학습한 다른 AI 모델은 물류 데이터를 분석하여 배송 경로, 화물 적재량, 창고 운영 등을 최적화하여 적시 배송을 촉진할 수 있습니다. 마지막으로, AI 및 의사결정 모델을 활용하면 실제 물품을 처리하는 것뿐만 아니라, 공급망의 모든 이해관계자들에게 적시에 공정하게 대금을 지급하기 위해 필요한 재고 및 거래 기록의 작성 및 보관을 위한 반복적인 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
실제 자동차 기업들도 AI를 통해 공급망 운영의 거의 모든 영역의 효율성을 개선하고, 오류를 감소시키고, 회계 정확도를 향상시키고, 직원 재배치를 통해 비즈니스 니즈를 효과적으로 지원함으로써 비용을 절감하고 있습니다. 예를 들어, Mazda Motor Logistics는 Oracle Transportation Management를 활용하여 유럽 전역에 자동차 및 자동차 부품을 유통하기 위한 최적의 운송업체, 경로, 서비스 수준 등을 파악하고 정시 배송률을 향상시켰습니다.
많은 기업이 운영 환경 전반에 AI를 도입하기란 어렵고 과도한 비용이 발생하는 일이라고 판단하곤 합니다. 기업은 다음과 같은 단계를 거쳐 (경우에 따라 관련 프로젝트를 구상하기도 전에) 기존의 공급망 계획 및 관리 시스템을 대비시킴으로써 인텔리전스를 강화할 수 있습니다.
AI로 제조업체 공급망의 특정 노드를 보강할지 결정하기에 앞서, 제조업체의 전체 물류 네트워크를 감사하여 병목 현상, 생산성 저하, 오류가 발생하기 쉬운 프로세스 등을 파악하는 것이 도움이 될 수도 있습니다. 이와 같은 감사를 통해 비즈니스 기획자는 AI 및 기타 기술에 대한 투자가 가장 큰 가치를 창출할 수 있는 위치를 파악할 수 있습니다.
일반적으로 공급망 현대화 이니셔티브의 진행 과정에는 문제를 해결하고, 혜택을 확보하고, 경영진을 설득하는 작업이 포함됩니다. 하지만 대부분의 제조업체는 모든 시스템을 한꺼번에 업그레이드하는 데 소요되는 비용 및 다운타임을 감당할 수 없습니다. 프로젝트의 구체적인 윤곽을 잡기에 앞서 우선순위를 설정해야 합니다. 다음으로는 현대화의 초기 단계에서 가장 시급한 문제를 해결하기 위한 광범위한 혁신 전략을 수립합니다. 각 프로젝트가 마감될 때마다 다음 프로젝트를 진행하고, 적절한 자금을 확보할 수 있는 로드맵을 수립합니다.
AI 도입으로 가장 큰 이점을 얻을 수 있는 공급망 운영의 특정 요소를 파악한 뒤에는 관련 솔루션의 설계 작업이 시작됩니다. 필요한 시스템 유형(예: 클라우드 기반 애플리케이션, 엣지 서버, 데이터 과학 플랫폼, 인터넷 연결 장치 및 센서 등 ) 및 해당 시스템들을 서로간에, 또한 기존의 IT 리소스들과 통합하기 위한 방법을 고안해야 합니다. 대부분의 기업은 이 시점에서 시스템 통합업체, 또는 업계 전문성을 갖춘 다른 유형의 컨설팅 서비스의 도움을 구하게 됩니다.
공급망 솔루션을 제공하는 수많은 기술 공급업체들이 존재하고, 개중 대부분의 업체들은 자사 제품에 어떤 형태로든 AI가 내장되어 있다고 주장하고 있습니다. 그러나 AI는 다양한 기능을 설명하는 광범위한 용어이므로 각 공급업체의 오퍼링은 큰 차이를 보입니다. 기술 공급업체를 선택하는 것은 현재의 프로젝트 이후에도 지속될 수 있는 장기적인 관계를 맺는 것과 같은 일입니다. 제조업체는 시스템 통합업체의 조언을 바탕으로 입찰에 참여한 각 공급업체의 기술적 역량, 가격, 지원 모델, 기업 문화 등을 면밀히 평가하여 적합한 업체를 찾아야 합니다.
기술 공급업체를 선정한 후에는 구현 및 통합 프로세스를 시작합니다. 일반적으로 시스템 통합업체는 고객사의 IT팀 및 공급업체와 긴밀히 협력하여 시스템 설치, 기존 시스템과의 통합, 운영 환경 배포 전 테스트 등의 작업을 수행합니다. 구현 단계에서는 일반적으로 약간의 다운타임이 발생하고, 구현이 완료된 후에는 일정 기간의 직원 교육이 필요합니다. 하지만 신중하게 계획을 세우고 효과적으로 실행한다면 준비 환경에서 운영 환경으로 전환하는 과정에서의 중단 기간을 최소화할 수 있습니다.
오랫동안 같은 방식으로 업무를 수행해 온 직원들의 입장에서 모든 변화는 당황스러울 수밖에 없습니다. 설령 기존의 방식이 노동 집약적이고 비효율적이었다 해도 마찬가지입니다. 따라서 새로운 AI 지원 솔루션을 구현하기에 앞서 조직원들이 이를 수용할 수 있도록 준비시키기 위한 전략을 수립해야 합니다. 관련 계획에는 AI 도입의 동기가 된 문제 또는 목표, 조직이 달성하고자 하는 생산성 향상 효과, 관리자들이 AI 도입 프로젝트의 성공 여부를 평가하는 데 사용할 지표들에 대해 직원들과 소통하는 과정 등이 포함되어야 합니다.
AI 프로젝트는 어떤 의미로는 절대 완전히 완료될 수 없습니다. AI는 모니터링 및 조정이라는 피드백 루프를 통해 지속적으로 개선되는 역동적 기술입니다. AI가 탑재된 시스템이 잘 작동하는 것 같더라도 각 팀은 실험적으로 시스템을 수정해 보고, 그 결과를 추적하기 위한 데이터를 수집하여 추가적 성능 향상을 위한 정보를 확보해야 합니다.
제조업체의 공급망은 지리적으로 분산되어 있고, 운영상 고립된 시설(많은 경우 여러 독립 파트너사들이 관리) 및 각 시설을 연결하는 유통 경로로 구성되어 있습니다. 원자재 또는 하위 구성 요소가 완제품이 되기까지의 여정의 각 단계에는 고유한 기술 솔루션들이 사용됩니다. 해당 솔루션들은 조달, 계획, 운송, 재고, 유지보수, 분석 등의 작업을 수행합니다. 그 모두가 AI의 이점을 활용할 수 있는 작업들입니다.
이와 같이 다각적인 시스템들은 각자 매우 다른 업무를 수행하지만 고립시켜서는 안 되고, 전체 물류 네트워크 안에서 공급품 및 관련 데이터는 언제나 함께 이동해야만 합니다. Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing(SCM)은 공급망의 각 단계를 처리하고 끊김없이 연결하는 데 사용할 수 있는 포괄적 애플리케이션 제품군입니다. Oracle의 SCM 애플리케이션들은 내장된 머신러닝 모델을 사용하여 자동화, 예측, 인사이트 확보와 관련된 작업들을 개선시켜 줍니다. 또한 클라우드 기반 소프트웨어이므로 기업 내부뿐만 아니라 외부 하청업체 및 파트너와의 협업을 촉진할 수 있습니다.
AI는 시간이 지날수록 더욱 개선되나요?
AI는 사용하면 사용할수록 개선되는 독특한 기술입니다. 예를 들어, 머신러닝 모델을 통해 더 많은 데이터를 처리할수록 해당 모델은 공급망 기획자들에게 더 유용한 기능과 인사이트를 제공할 수 있게 됩니다.
인공지능을 활용하여 제조업체의 시간과 노력을 절약할 수 있는 방법은 무엇인가요?
많은 제조업체들이 AI를 사용하여 조립 프로세스, 물류 네트워크, 워크플로 등의 효율성 향상과 관련된 인사이트를 확보하기 위한 대량의 데이터 처리 작업을 수행하고 있습니다. 또한 AI는 반복적인 작업을 자동화하여 수작업을 줄이는 데에도 기여합니다.
앞으로도 AI는 공급망 분야에서 널리 사용될까요?
AI가 공급망 계획, 관리, 운영 개선에 놀라울 정도로 효과적이라는 사실은 이미 입증되었습니다. AI는 이미 공급망 운영의 거의 모든 측면에 적용되고 있으며 새로운 사용 사례도 계속해서 등장하고 있습니다. AI가 향후 모든 공급망 관리 시스템의 필수 구성 요소가 될 것임은 자명한 사실입니다.
공급망 관리 분야에서 AI가 중요시되는 이유는 무엇인가요?
최근 몇 년 간 공급망은 점점 더 복잡해지고, 상호 연결되고, 확장됨으로써 제조업체의 공급망 관리 능력에 어려움을 야기하고 있습니다. AI는 현대 공급망에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 놀라울 정도로 정확한 예측을 수행하고, 운영 인사이트를 확보하고, 여러 독립 파트너사들이 참여하는 방대한 물류 네트워크의 보관 및 운송 프로세스 효율성을 개선하는 데 기여합니다.
공급망에서 AI를 활용하는 방법
AI는 계획, 재고 및 창고 관리, 거래 처리, 운송, 모니터링, 검사 등 현대 공급망과 관련된 거의 모든 작업을 지원할 수 있습니다. 그리고 이 다재다능한 기술의 새로운 사용 사례들 역시 계속해서 개발되고 있습니다.
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