물류와 SCM을 위한 인공지능/빅데이터 기술동향

물류, SCM에서의 인공지능/빅데이터의 필요성

조직이 팬데믹으로 인한 혼란을 극복함에 따라 공급망과 물류 역량을 강화하는 것이 더욱 중요해지고 있다. AI를 활용하는 것은 이것을 수행하는 효과적인 방법이 될 수 있다. McKinsey에 따르면 AI의 성공적인 구현은 기업의 물류 개선에 도움이 되었다. 비용은 15%, 재고 수준은 35%, 서비스 수준은 65% 증가했다.
McKinsey의 또 다른 연구에서는 물류 회사가 AI를 채택함으로써 향후 20년 동안 연간 1조 3천억~2천억 달러의 경제적 가치를 창출할 것으로 추정된다. 또한 기계 학습 도구 및 플랫폼과 통합하여 물류 및 공급망 관리의 빅 데이터 분석은 잠재적으로 비즈니스를 변화시킬 수 있다. 효율적인 예측 분석, 소비자 행동 판독, 효율적인 라스트 마일 배송을 위한 목표 전략 등을 지원하는 기능을 갖춘 공급망 관리의 머신 러닝은 데이터 중심 경제에서 경쟁 우위를 제공한다.

물류, SCM에서의 인공지능/빅데이터의 사례

세계화가 급속히 진행되면서 국제 물류 발전이 그 어느 때보다 중요해졌다. 국제 화물 운송에 대한 우리의 의존도가 계속 증가함에 따라, 효과적이고 기술 중심적인 공급망 관리가 경쟁 우위를 유지하기 위한 중요한 요소 되었다. 
1)	물류 창고 관리: 기계 학습은 재고 수준, 재고 가용성, 이행률, 배송 기간 및 기타 필수 지표에 대한 통찰력을 제공하여 창고 관리를 간소화하는 데 도움이 된다. 머신러닝 기반 자동화 시스템을 구축하면 창고의 효율성이 향상되고 관리자는 배송 지연이나 분실로 이어지는 수동 오류를 제거할 수 있다.
2)	경로 최적화: 머신러닝 및 운송용 AI 도구는 교통 패턴, 위치 간 거리 등의 데이터를 분석하고 화물 배송을 위한 가장 효율적인 경로를 찾아낼 수 있다. 실시간. 예측 분석과 결합된 머신러닝은 날씨나 기타 예상치 못한 상황으로 인해 비용이 많이 드는 교통 체증이나 지연에 대해 경고함으로써 물류 회사가 시간과 비용을 절약하는 데도 도움이 될 수 있다.
3)	인력 계획: 기계 학습은 인력 계획을 간소화하고 인력 배치 수준을 최적화할 수도 있다. 이러한 정보를 바탕으로 물류 회사는 성수기에 충분한 직원을 확보하고 성수기가 아닌 기간에 직원 과잉을 방지할 수 있다.
4)	결제 시스템의 사기 감지: ML 모델은 여러 소스의 패턴과 데이터를 분석하여 의심스러운 활동과 사기성 결제를 사람보다 더 정확하고 빠르게 감지할 수 있다. ML 기반 사기 탐지 기술을 활용하여 기업은 재정적 손실은 물론 잠재적인 고객 데이터 침해를 방지하기 위한 새롭고 보다 효율적인 사기 방지 전략을 수립할 수도 있다. 
5)	수요 예측: 머신러닝은 과거 데이터만을 기반으로 한 기존 예측보다 더 신뢰할 수 있는 예측을 제공하여 수요 예측을 향상시킬 수 있다. 기계 학습 알고리즘은 과거 주문, 교통 패턴, 고객 행동, 재고 추세, 기상 조건 및 기타 시장 동인에 대한 데이터를 분석하여 수요 변화를 정확하게 예측하는 모델을 만들 수 있다. 이들의 도움으로 기업은 갑작스러운 수요 급증이나 감소에 더 잘 대비하고 시기 적절하게 운영을 조정할 수 있다.
6)	차량 예측 유지보수: 머신러닝은 화물 내 센서와 도로 상태와 같은 외부 요인의 데이터를 분석하여 향후 유지 관리 요구 사항을 식별할 수 있다. 이러한 예측 유지 관리 솔루션을 활용하여 물류 회사는 최적의 시간에 차량을 서비스하고 비용이 많이 드는 고장이나 예상치 못한 수리를 방지할 수 있다.
7)	자율주행 배송차량 : 최신 머신러닝 기반 센서를 장착한 자율주행차는 사람의 개입이 거의 또는 전혀 없이 복잡한 도시 풍경과 농촌 지역을 탐색할 수 있다. 배달을 구현하면 인건비를 절감하고, 연료 사용을 최적화하고, 운전자가 예상치 못한 도로 상황을 처리하도록 돕고, 운전자의 보안을 강화하고, 최적의 배달 경로를 계획하고, 지연을 방지하기 위한 교통 패턴을 예측할 수도 있다.
8)	택배 배송을 위한 자율 드론 : 물류 분야에서 머신러닝 기반 자율 드론을 사용하면 패키지 배송을 변화시킬 수 있다. 교통 패턴, 장애물, 기상 조건, 지형 지도와 같은 실시간 데이터를 활용함으로써 이러한 자율 드론은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 훈련되어 end to end 경로를 효율적이고 자율적으로 탐색할 수 있다.
9)	공급업체 관계 관리 : 머신러닝은 물류 산업의 공급업체 관계 관리(SRM)를 개선하는 데 사용될 수 있다. 예측 분석으로 보완된 머신러닝 알고리즘은 SRM에 가치가 있을 수 있는 고객 행동과 선호도를 식별하는 데 도움이 될 수 있다. 그런 다음 이 데이터를 사용하여 시간 경과에 따른 수요 패턴, 고객 충성도 및 공급업체 성과에 대한 통찰력을 얻을 수 있다. 또한 머신러닝 기반 자동화 솔루션은 주문 관리 및 배송 일정을 간소화할 수 있다.
10)	 동적 가격 : 머신러닝은 시장 수요에 따라 가격을 변경하는 방식인 동적 가격 책정을 지원한다. 머신러닝은 알고리즘과 예측 분석을 사용하여 회사가 실시간 데이터에 따라 배송 속도를 조정하도록 돕는다. 

미래의 물류, SCM에서의 사용될 머신러닝

1)	인공지능 기반의 물류 기술 트렌드 분석시스템
기존의 기술분야와 특허 출원 추세와 같은 단편적인 수치지표로 대상이되는 물류기술의 흐름과 현 상황을 파악하는 것에 더하여, 대상이 되는 기술의 Description을 바탕으로 Context 기반의 유사 기술들을 수집하고, 이렇게 수집된 기술들을 바탕으로, Semantic + Technology 기반의 더욱 명확한 물류 기술분야의 트렌드 파악과 예측이 가능할 것이다.
2)	기술지표 기반의 물류기술의 원천성분석
기술을 분석하는 다양한 선행연구들의 기술분석지표를 통해 물류기술들의 Feature Extraction을 수행하고, 이를 바탕으로 Tabular 기반의 테이블형 데이터셋을 구축함 구축한 데이터셋을 바탕으로 머신러닝 모델을 학습하여, ‘물류기술의 원천성’을 평가할 수 있는 원천성 평가 자동화 모델을 구현하였다. 이러한 모델을 활용하여, 스타트업 및 기업에서의 새로운 기술과 사업시작시, 본인들의 아이템의 경쟁력과 원천성을 파악하고, 이를 바탕으로 사업 수행과정에서 더욱 전략적인 사업계획수립이 가능할 것이다.
3)	자연어모델을 기반으로한 물류업무Assistant AI
거대자연어모델(LLM)인 GPT와 LLAMA, Mythomax를 이용하여, 현재 다양한 업무분야를 보조하기 위한, 전문적인 인공지능 비서를 만드는 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한LLM 모델을 활용하여, 물류업무분야에서 수행되는 다양한 업무와 도메인 지식을 학습하고, 이를 학습하여 물류업무에 도움이 되는 맞춤형물류 Assistant Bot을 만든다면, 이는 현장에서의 업무와 새로운 물류 기반 사업 단계에서도 큰 도움이 될 것이다.