삼성SDS가 ‘민첩한 공급망’을 구축하는 3가지 방법

디지털포워딩

삼성SDS가 디지털 물류 사업 운영에 있어 강조한 핵심 키워드는 ‘민첩한 공급망’이다. 삼성SDS는 디지털 기술을 활용하여 공급망에 언제든지 다가올 수 있는 위험에 민첩하게 대응할 수 있다고 봤고, 이를 바탕으로 관련된 전략 키워드를 3가지 도출했다.

KEYWORD1. 초자동화

첫 번째 전략 키워드는 ‘초자동화’다. 삼성SDS에 따르면, 이는 ‘생성형 AI 기술’을 활용한 물류 자동화의 진보라고 봐도 무방하다. 

물론 삼성SDS는 이전 물류 플랫폼 첼로스퀘어를 통해서 상당 부분 ‘자동화’를 구현했다. 불특정 다수의 기업 담당자들이 첼로스퀘어 플랫폼에 가입하고, 희망하는 출도착지 구간의 운임을 조회하여, 견적 확인 및 서비스 요청까지 가능하도록 연결했다. 삼성SDS는 포워딩 사업자로 고객에게 전달하는 운임에 이미 그들의 이익을 반영하기 때문에, 플랫폼에서 제공하는 견적 비교나 시황 예측과 같은 기능들은 대부분 가입만 하면 ‘무료’로 사용할 수 있었다.

삼성SDS가 생성형 AI 기술을 적용해서 만든 자동화 측면의 편익은 ‘인터페이스’의 변화에서 찾을 수 있다. 삼성SDS는 오픈AI의 챗GPT와 연동된 어플리케이션 마켓플레이스 ‘GPT 스토어’에 마치 대화하듯 물류 서비스를 요청할 수 있는 서비스를 개발하여 업데이트했다. 이는 첼로스퀘어 플랫폼을 통해 수집된 다양한 데이터와 문서를 학습하여, 사용자의 질문에 자연어로 답변하는 방식으로 구동된다.

삼성SDS의 생성AI 기술 활용 예시에 따르면 2차 전지는 화재 위험이 있기에 ‘위험물’로 분류되고, 각국 항구 및 공항별로 서로 다른 취급 규제를 받고 있다. 수많은 규제 내용을 물류 담당 실무자가 모두 인지하는 것은 쉽지 않은데, 이때 담당 물류 실무자가 챗봇으로 ‘지금 중국 특정 항구의 위험물 운송 규정이 어떻게 돼?’라고 묻는다면, AI가 학습한 데이터를 바탕으로 곧바로 응대를 받아 업무 효율성을 높일 수 있다는 설명이다.

KEYWORD2. 포괄적 가시성

삼성SDS가 꼽은 두 번째 전략 키워드는 ‘포괄적 가시성(Holistic Visibility)’이다. ‘가시성’ 역시 삼성SDS가 예부터 신경 쓰고 있던 가치 중 하나였다. 과거부터 현재까지의 가시성 정보는 꽤 오래 전부터 확인 가능했고, 당장 첼로스퀘어에 구현된 기능을 보더라도 내가 보낸 화물을 실은 선박이 어떤 구간을 통해서, 어디를 이동하고 있는지는 확인할 수 있었다.

하지만 삼성SDS는 고객이 원하는 가시성은 그보다 넓은, 그러니까 ‘미래’를 포괄한다고 판단했다. 예컨대 사실 지금 내 화물이 희망봉 언저리에 있는 정보보다 중요한 건, 도착항인 네덜란드 로테르담항에 대체 언제 도착하고, 하역 작업은 언제 시작하여 육상운송과 연계할 수 있는지에 대한 정보일지 모른다.

물론 기존 선사들이 제공하는 ETA(Estimated Time of Arrival, 예상도착시간)는 있지만, 삼성SDS에 따르면 이 ETA의 정확도는 위기 상황에 특히 떨어지며, 최근 수치는 50%가 채 안된다고 한다. 어찌어찌 항만에 도착은 하더라도 작업 지연에 따른 체선료(Demurrage), 지체료(Detention) 등이 추가 과금 될 수 있기 때문에 정시성에 대한 관리는 더욱 중요하다는 평가다.

삼성SDS는 그렇기에 종전보다 미래 정보의 예측 가능성을 개선하기 위한 작업을 플랫폼을 통해 진행하고 있다. 삼성SDS는 ETA가 어긋나는 여러 과거 요인들, 그러니까 경유 항구 여부나 특정항 인근에서 대기하고 있는 선박 대수, 접안 선박 대수, 평균 대기시간 등을 종합적으로 고려한다. ‘프리딕티브(Predictive, 예측) ETA’를 별도로 산출하여, 플랫폼 사용자에게 제공한다. 물론 프리딕티브 ETA라고 100%의 가시성을 만들 수 있는 것은 아니지만, 선사가 제공하던 ETA보다는 높은 정확도를 보정하여, 화주사가 혹여 발생할 수 있는 위기 상황을 준비할 수 있도록 지원한다는 것이다.

KEYWORD 3. 지능화된 의사결정

마지막 세 번째로 삼성SDS가 꼽은 전략 키워드는 ‘지능화된 의사결정(Decision Intelligence)’이다. 이는 앞서 설명했던 민첩한 공급망, 그러니까 어차피 발생하는 공급망 위기에 민첩하게 대응하는 직접적인 방법이 될 수 있다.

삼성SDS에 따르면 공급망 위기에 대응하기 위해서는 숱하게 발생하는 수많은 사건 중에서 ‘위기’가 무엇인지 먼저 인지를 해야 하는 것이 당연하다. 문제는 너무 많은 사건들이 전 세계적으로 발생하다보니, 무엇이 위기이고, 그 중에서 무엇에 우선적으로 대응해야 하는지 결정하는 것이 결코 쉽지 않다는 점이다.

예컨대 삼성SDS는 글로벌 시장에서 위기 요인으로 연결될 수 있는 뉴스 자료를 매일매일 수집하고 있는데, 그것만 하루 6만 건에 달한다. 삼성SDS는 처음에 이 모든 자료를 사람이 보는 식으로 대응했으나, 생각만 하더라도 엄청난 비효율이 발생할 것을 예측할 수 있다.

그래서 삼성SDS는 인공지능 기술을 활용하기로 했다. 삼성SDS는 과거 사건을 기반으로 물류에 영향이 컸다고 판단되는 2만 건 이상의 사건을 머신러닝(Machine Learning) 기술을 바탕으로 학습했다. 또 생성형 AI 기술을 바탕으로 매일매일 발생하는 수많은 사건 중에서 물류에 영향을 주는 사건을 등급별로 추리는 데, 그렇게 하면 그 숫자가 750건 정도로 줄어든다고 한다.

이렇게 등급 판정까지 인공지능이 끝낸다면 그 다음은 사람의 역할이다. 1~2등급으로 분류된 위험 요인을 중심으로 삼성SDS 물류 실무자가 정말 위기로 연결될 수 있는 사건인지를 판단한다. 만약 실제 위기로 연결될 요소가 보인다면, 해당 위기에 노출된 고객 화주사의 물동량이 무엇인지 확인하여 고객사 물류 담당자와 협의하여 빠르게 대응 방안을 찾는다는 설명이다.

요컨대, 아무리 첨단 기술이 있다고 하더라도 공급망에 발생하는 위험을 완전히 사라지게 하는 것은 불가능하다. 따라서 어차피 발생하는 위험이라면, 그 위험의 영향과 지속 기간을 줄이는 것이 중요하다고 삼성SDS는 판단했다. 앞서 이야기했던 3가지 키워드는 모두 ‘민첩한 공급망’을 구축하여, 위험의 영향과 지속기간을 줄이는 데 기여할 수 있다는 게 삼성SDS의 강조사항이다.