공급망 관리에서 인공지능(AI) 솔루션의 성공적인 적용을 위한 고려사항

SCM에서 아직까지 AI를 효과적으로 활용하지 못했던 이유들은 다음과 같음

- 공급망 계획을 수립하기 위한 다수의 고비용 기획자들이 필요함

- 공급망 상의 개별 노드 및 프로세스마다 존재하는 복잡한 의사결정 엔진

- 일반적으로 공급망 시스템들은 부분적으로 최적화 되어 있기 때문에 공급망 상에 숨겨져 있는 큰 기회를 감지하지 못하며, 대체적으로 공급망 상의 다른 기능 또는 파트너 간의 조화를 이루는데 어려움이 존재함

- 기존 공급망 시스템은 오래된 데이터 기반 및 단순화된 모델을 AI에 적용함으로 인해 현실 반영이 매우 어렵고 이로 인해 부적절한 의사결정을 내리게 됨

이러한 기존 SCM 시스템의 한계로 인해 AI관련 투자 대비 수익이 기대에 미치지 못하는 결과로 이어짐

- 일반적으로 소매 공급망은 60일~75일 재고를 보유하고 있으며, 매장의 평균 서비스 수준은 96% 정도인 반면 80%에도 미치지 못하는 품목들도 존재함

- 캐주얼 다이닝 부문은 상대적으로 높은 폐기물과 고비용의 상품판매를 하고 있으며 평균 12일~15일 정도의 재고를 보유함

- AI 적용 시 이상의 예시들에서 언급한 바와 같은 각 부문별 주요 평가지표 향상에 기여하지 못한다면 AI 확산에 있어 난관에 봉착할 것임

AI 솔루션이 공급망에 최적의 가치를 제공하기 위해서는 다음과 같은 주요 사항들을 확인하는 것이 중요함

- 실시간 데이터에 대한 접근

- 데이터에 대한 다자간 접근

・기업 외부 데이터, 특히 유관 기업들의 수요 및 재고 등과 같은 데이터 접근 권한을 가지는 것은 성공적인 AI 솔루션 활용 측면에 있어 중요한 사항임

・이것이 보장이 되지 않는다면 기존의 SCM 솔루션에서 벗어나지 못할 것임. 안타깝게도 전체 공급망 시스템들 중 99%는 가시성 부족 및 다자간 데이터 접근이 어려운 상황임

- 공급망 전체의 목표 달성을 지원

・AI 엔진의 근본적인 목표는 저비용으로 고객 서비스 수준을 극대화하는 것이며, 공급망 상의 모든 의사결정은 이를 달성하는데 기여해야 함

- 의사결정 프로세스의 변화에 따른 비용을 고려

・AI 솔루션의 의사결정에 있어, 이에 따른 점진적 혜택과 비용 변화 간의 균형점을 모색하는 것이 중요함

- 자가학습 및 자가 모니터링에 의한 의사결정 프로세스의 연속성 유지

・AI 시스템은 공급망 상의 시시각각 변동하는 데이터들을 지속적으로 모니터링하고 변동에 따른 의사결정 정책을 조정해 나가는 메커니즘 구현이 필수적임

- 자율적인 의사결정을 내리는 AI 엔진

・만약 AI 시스템이 지능화된 의사결정 및 실행까지 가능하다면 시스템 적용에 따른 최대 가치를 도출할 수 있을 것임

・또한 이러한 의사결정 기반 실행이 기업 내 뿐만 아니라 거래 파트너 회사 간에도 이루어져야 함. 이를 위해서 AI 시스템 및 공급망 실행 시스템은 공급망 상의 다자간 연동 워크플로우 지원이 필요함

- 대규모의 문제 해결이 가능한 AI 엔진

・공급망 전체에 걸쳐 최적화된 의사결정을 지원하기 위해서는 시스템 전반에 걸쳐 수집된 방대한 데이터를 빠른 시간 내에 처리가 가능해야 함

- 사용자가 개입 가능하도록 설계된 시스템

・AI 솔루션이 블랙박스가 되어서는 곤란함 (즉, 사용자에게 어떠한 근거로 의사결정을 내리게 되었는지, 이에 따른 영향도는 어떤지 등 정보제공 필요)

・또한 사용자가 모니터링 및 필요에 따라 AI가 내린 의사결정을 추가, 보정할 수 있도록 시스템 지원이 필요함

삼성 SDS는 SCM의 효율화를 위해 인공지능 기반의 분석 플랫폼 ‘브라이틱스(Brightics) AI’를 도입[2]

- 브라이틱스 AI로 빅데이터 분석에 있어 기존의 3개월 간 소요되는 분석모델 설계 업무를 단2시간 내에 분석 작업 수행이 가능하도록 함

- 글로벌 운송위험 예측, 물류지연 예측 등에 AI 플랫폼이 활용함

- 또한 품질불량의 원인이나 설비 변경점을 분석 및 판매와 소비자 네트워크 데이터를 분석하고 수요예측과 시장반응 등의 분석을 수행함

AI 기반 솔루션의 장점은 시간이 지남에 따라 지속적인 개선을 통해 스스로 진화하는데 있으며 더 많은 데이터와 경험을 축적할 때 보다 정확하고 정교한 의사결정 지원이 가능해짐

따라서, 올바른 응용분야에 적절한 AI 솔루션을 조기에 도입함으로써 장기적 관점에서 경쟁업체보다 앞서 나가며 보다 좋은 입지를 선점할 수 있을 것임

본 보고서는 Supply Chain Management Review에 기고된 "8 Fundamentals for Achieving AI Success in the Supply Chain"[1] 기사 내용을 기반으로 작성하였음을 밝혀둡니다.