전자상거래 지원을 위한 AI 기반 SCM 고도화

SCM 솔루션 개발기업 Cerasis는 전자상거래 지원을 위한 SCM 고도화에 있어 AI 인공지능을 활용하는 방안에 대한 분석 보고서 발표 [1]

-  코로나 바이러스로 인한 사회적 거리두기는 온라인 전자상거래의 폭발적 성장으로 이어지고 있으며, 늘어난 라스트마일 물류에 효율적으로 대응하기 위한 SCM 고도화가 시급한 상황임
-  SCM 고도화에 있어 다양한 기술이 접목될 수 있으나, 최근에는 특히 인공지능 기술을 SCM 솔루션에 접목하려는 시도가 활발해지고 있음

ZDNet의 분석에 따르면 2017년 5억달러 수준이었던 AI 기반 SCM 시스템 시장이 2025년 100억달러 시장으로 연 평균 46% 성장할 것으로 전망되고 있음

-  인공지능을 활용하여 수요 예측 정교화, 공급 유연성 확대가 이루어지고, 이를 통해 공급망 운영이 보다 효율적으로 바뀔 것으로 예측
-  Robotic Business Review의 예측에 따르면 차세대 SCM 솔루션 시장은 2030년 750억 달러에 이를 것으로 예측되기도 하였음 [2]

ZDNet에 따르면 캐나다의 Scale AI는 대학, 기업, 연구소 등과의 협업을 통하여 인공지능 기반 SCM 고도화를 위하여 2천9백만 달러 규모의 인공지능 프로젝트에 투자할 것으로 발표하였음 [3]

-  Scale AI는 SCM 효율성 향상을 위한 공급망 예측 플랫폼, 의약품 공급망 혁신을 위한 클라우드 플랫폼 등을 통해 AI 기술 고도화를 위한 파일럿 프로젝트 추진

Cerasis에 따르면 RPA (Robotic Process Automation) 를 통해 수작업으로 운영되던 화물 운송 프로세스가 자동화되고, 물류 관리자들이 화물 운송 최적화에 더 초점을 맞출 수 있을 것으로 예상됨

-  기존의 화물운송 프로세스는 견적 요청에서 최종 운송에 이르는 전체 프로세스에서 각종 데이터를 수작업으로 입력하고 필요한 정보를 파악하기 위하여 여러번의 전화 통화가 필요하였음
-  RPA를 도입함으로써 수작업 처리되던 데이터 수집 및 공유 프로세스를 자동화할 수 있고, 관리자들은 데이터에 기반한 의사결정에 더 많은 시간을 사용함으로써 최적화 품질이 올라갈 것으로 기대됨

또한, 데이터를 충분히 확보함에 따라 기계학습, 빅데이터 분석, 인공지능 등의 데이터 기반 분석 기법들을 보다 적극적으로 활용하게 되고, 이를 통해 실시간으로 화물운송 경로 재설정, 운송 모드 선택 변경 등을 효율적으로 수행 가능

-  RPA 도입을 통해 데이터 실시간 관리 및 공유가 가능해지고, 이를 통해 확보한 데이터는 인공지능 기반 데이터 분석에 활용되어 운송 경로를 실시간으로 수정하고, 프로세스 내 문제점을 사전에 파악하여 화주 등 관련 참여자들에게 조기 경보하는 체계 구축이 가능해질 것으로 기대됨

물류 현장에서 로봇 활용이 증가하고, 이를 통해 경제성 뿐 아니라 서비스 품질 및 작업장 안전 향상이; 가능

-  인공지능과 로봇이 결합하여 물류현장이 완전히 자동화되는 것은 아직 먼 미래의 이야기이지만, 당분간 로봇의 적극적 도입을 통해 안전한 물류 현장으로 변화 및 운영 효율성 제고가 예상됨
-  로봇 도입이 증가할 경우 RPA 도입과 함께 인공지능 분석에 필요한 데이터를 보다 빠르고 효율적으로 수집하는 것이 가능해질 것으로 기대됨

인공지능 기반 드론 도입은 단기간에 가능하지 않을 것으로 예측

-  Uber, Amazon 등에서 자율주행트럭, 드론 등을 화물 운송에 활용하기 위해 연구 개발 및 투자를 지속하고 있으나, 기술적 한계로 인하여 상용화까지는 오랜 시간이 걸릴 것으로 예상됨

인공지능 기반 SCM 고도화의 성패는 실시간 데이터 확보 및 연계가 중요하며, 이를 위해 데이터 확보를 위한 정보시스템 투자가 선행되어야 할 것으로 분석됨