물류의 미래는 어떻게 될까요? 2025년에 어떤 물류 트렌드가 시장을 리드할까요? 올해 주목해야 할 물류 혁신과 기술에 대해 살펴봅니다.
물류 분야 산업과 AI 기술
2024년 물류의 핵심 기술로 떠오른 '인공지능(AI)' 은 2025년에도 주요 키워드가 되어 시장을 이끌 전망입니다. 물류와 AI의 관련성은 점점 더 확대되고 있으며, 이는 DHL Logistics Trend Radar의 최신 보고서에서도 언급된 내용입니다. DHL Logistics Trend Radar에서는 기업이 공급망을 최적화하는 데 도움이 되는 5가지 주요 트렌드(컴퓨터 비전, 오디오 AI, 생성 AI, AI 윤리, 고급 분석)를 소개하고 있습니다. 해당 기술들은 물류의 혁신에 어떤 도움이 될까요?
컴퓨터 비전 (Computer Vision)
컴퓨터 비전은 '눈을 가진 AI'라고 할 수 있습니다. 즉, AI가 사진이나 영상을 보고 사람처럼 이해할 수 있는 기술입니다. 해당 기술은 물류 창고에서 효과적으로 활용할 수 있습니다. 창고 내 자산을 추적하는 것은 전자상거래 물류에서 중요한 부분이며, 컴퓨터 비전이 이를 지원하고 있습니다. 고해상도 컴퓨터 비전 카메라는 패키지를 식별하고, 바코드 또는 QR 코드를 읽어 추가 정보를 인식하며, 실시간으로 재고 기록을 업데이트할 수 있습니다. 재고가 부족하면 자동으로 주문까지 넣을 수도 있습니다.
중소기업(SME)에서도 유용한 기술입니다. 저렴한 휴대용 스캐너에 통합하여, 분류 및 포장 단계의 속도를 향상할 수 있습니다. 또한, 컴퓨터 비전의 높은 정확성은 패키지 분실, 도난 또는 오배송 위험을 최소화하고, 더 정확한 주문 처리를 통해 반품률을 줄이는 데 기여합니다. 최근에는 중소기업의 물류 지속가능성 강화에 기여하는 기술로 더욱 각광받고 있습니다. 실제로 컴퓨터 비전을 활용하면, 상품을 분석하여 적절한 크기의 포장재를 자동으로 계산할 수 있어, 불필요한 탄소 배출을 감소시키고, 배송 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다. 이처럼 컴퓨터 비전 기술은 물류를 더 빠르고, 정확하게, 그리고 친환경적으로 만들어 주는 기술입니다.
오디오 AI(Audio AI)
컴퓨터 비전이 물류의 ‘눈’이라면, 오디오 AI는 ‘귀’ 역할을 합니다. 이 기술은 창고에서 들리는 소리를 분석하여, 사람의 귀로는 듣기 어려운 미세한 이상 징후까지 감지할 수 있습니다.
1. 기계 고장 예측
만약 컨베이어 벨트에서 평소와 다른 소리가 난다면, 오디오 AI가 이를 감지하여 고장이 발생하기 전에 빠르게 수리할 수 있도록 합니다. 이를 통해 생산 라인이 멈추는 상황을 방지하고, 운영 효율성을 높일 수 있습니다.
2. 직원 피로 관리
오디오 AI는 기계뿐만 아니라 사람의 목소리도 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 장거리 운전을 하는 배송 기사의 목소리를 듣고 피로도를 감지한 후, 운전자가 충분한 휴식을 취할 수 있도록 쉬는 시간을 제안합니다. 이러한 기능은 근로자의 안전을 지키는 동시에, 물류 운영의 효율성을 높이는 데 도움을 줍니다.
이처럼 오디오 AI 기술은 더 안전하고 효율적인 물류 운영을 가능케 합니다. 기계와 사람이 최적의 상태에서 일할 수 있도록 돕는 기술로, 문제가 발생하기 전에 미리 예측하고 해결하여 생산 지연을 막고, 물류 시스템이 원활하게 운영될 수 있도록 지원합니다.
생성형 AI(Generative AI)
"생성형 AI를 통해 물류는 기존의 한계를 뛰어넘어 실시간 통찰력과 자동화를 제공합니다.
이를 통해 더 스마트하고 빠르고 지속가능한 운영을 추진할 수 있습니다."
-DHL CSI 혁신 부문 수석 관리자 Emily Pitcher-
생성형 AI(GenAI)는 기존 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 새로운 콘텐츠(이미지, 텍스트, 오디오, 비디오 등)를 생성하는 기술입니다. 2024년 McKinsey 글로벌 AI 설문조사에 따르면, 응답자의 65%가 다양한 활용 가능성을 장점으로 정기적으로 생성형 AI를 사용하고 있다고 보고했습니다. 특히 중소기업(SME)에 있어 생성형 AI의 이점은 광범위합니다:
1. 콘텐츠 제작 자동화
블로그 게시글, 광고 카피, 소셜 미디어 게시글 및 마케팅 자료 작성을 자동화할 수 있습니다. 특히 개인화된 캠페인이 중요한 만큼 생성형 AI는 고객 행동 및 선호도를 분석하여 특정 고객층에 가장 효과적인 콘텐츠를 제작할 수 있습니다.
2. 고객 서비스 효율화
자동화 챗봇이 24시간 다국어 고객 지원을 제공할 수 있습니다. 고객 데이터(사용자의 검색 및 이전 구매 내역 등)를 바탕으로 제품 추천까지 가능하므로 보다 개인화된 서비스를 통해 전환율을 높일 수 있습니다.
3. 제품 개발 가속화
업계 트렌드, 고객 피드백, 경쟁사 전략 등을 분석하여, 시장에서 필요로 하는 제품 개발을 유도하는 혁신적인 도구로 활용할 수 있습니다.
DHL Express에서도 생성형 AI를 활용하여 국제적으로 배송하는 고객에게 보다 매끄러운 배송 경험을 제공하고 있습니다. 일례로 DHL의 MyGTS 는 AI와 머신 러닝을 사용하여 고객이 배송물에 대한 올바른 HS 코드를 찾도록 돕고, 통관을 보다 빠르고 정확하게 할 수 있도록 지원합니다.
AI 윤리(AI Ethics)
AI는 혁신적인 기술로 널리 환영받고 있지만, 여러 윤리적 딜레마도 함께 제기되고 있습니다. 예를 들어, 일자리에 미치는 영향, 개인 데이터의 프라이버시 침해, 그리고 딥페이크(Deepfake)의 위험성 등 해결해야 할 과제가 여럿 존재합니다.
AI 윤리는 인공지능 기술이 초래하는 이러한 윤리적 문제와 영향을 해결하려는 움직임을 의미합니다. 특히, 민감한 데이터의 프라이버시 및 보안 문제가 주요한 우려 사항으로 떠오르고 있습니다. 따라서 향후 기업들이 AI를 도입할 때는 윤리적이고 투명하게 지적 재산권을 존중하는 방식으로 활용하는 것이 중요합니다. 앞으로 적절한 AI 윤리 기준을 준수하지 않는 기업은 고객의 신뢰를 잃고, 기업과 브랜드의 이미지에 큰 타격을 받을 수 있습니다.
고급분석(Advanced Analytics)
고급 분석은 차세대 데이터 처리 기술을 의미하며, 통계 분석, 예측 모델링, 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 데이터 마이닝 등의 다양한 방법론을 포함합니다. 기업은 해당 기술을 활용하여 데이터를 전략적 의사결정 및 경쟁 우위를 확보하는 데 활용할 수 있습니다. 하지만 안타깝게도 현재 중소기업(SME)의 약 73%는 고급 분석을 통해 데이터를 제대로 활용하지 못하고 있습니다.
물류 산업에서는 수많은 의사결정이 데이터에 기반하기 때문에 고급 분석의 중요성은 더욱 커지고 있습니다.
1. 수요 예측(Demand Forecasting)
중소기업은 적정 재고 수준을 유지하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 하지만 AI 기반 재고 관리 소프트웨어를 활용하면, 과거 고객 데이터 및 시장 트렌드 분석을 통해 보다 정확한 재고 수요를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 창고 공간을 최적화하고 불필요한 재고와 폐기를 줄일 수 있습니다.
2. 경로 최적화(Route Optimization)
경로 최적화 소프트웨어를 통해 거리, 실시간 교통 상황, 차량 적재 용량 등을 고려하여 최적의 배송 순서를 계획할 수 있습니다. 이를 통해 배송 시간을 단축하고, 연료 소비 및 탄소 배출을 줄이며, 고객에게 더 빠르게 상품을 전달할 수 있습니다.
3. 공급망 가시성 강화(Supply Chain Visibility)
고급 분석을 활용하면 공급망 내에서 자산의 이동을 추적할 수 있으며, 비효율적인 부분을 식별할 수 있습니다. 이는 생산 프로세스를 자동화하고 최적화하여 불필요한 비용과 폐기물을 줄이는 데 도움이 됩니다.
위 사례에서 볼 수 있듯이, 고급 분석을 적극 활용하는 중소기업은 운영 효율성과 고객 만족도를 획기적으로 개선할 수 있습니다.
지속가능한 물류
2024년, DHL에서는 전기자동차와 대체 연료를 지속가능한 물류 트렌드의 핵심 키워드로 꼽았습니다. 2025년에도 그 중요성은 그대로 이어질 예정이며, 재생 에너지 인프라와 순환성이 트렌드에 포함될 것으로 예상됩니다.
재생 에너지 인프라(Renewable energy infrastructure)
"DHL 설문에 따르면, 중소기업의 최소 3분의 2가 지속가능성을
매우 중요"하거나 "극도로 중요"하게 여긴다고 응답했습니다."
재생 가능 에너지 인프라는 재생 에너지를 생산, 전송 및 저장할 수 있는 신뢰할 만한 네트워크를 구축하는 것을 의미합니다. 그 적용 사례는 전기차 및 수소 충전소부터 에너지 전달망과 같은 전체 네트워크 구축까지 다양합니다.
최근 물류 기업들은 차량 전기화로 인해 증가하는 전력 수요에 맞춰 대응해야 하는 상황입니다. 또한, 탄소 중립(Carbon Neutral) 건물을 위한 요구도 추가되어, 창고, 물류센터 및 기타 공급망 시설들이 에너지를 더 효율적으로 사용할 수 있는 시스템을 갖춰야 합니다. 즉, 태양광 패널, 풍력 터빈 등의 재생 가능 에너지원을 도입하고, 배터리 저장 시스템 등을 활용하여, 외부 전력망 의존도를 줄이고, 지속가능한 운영이 가능하도록 노력해야 합니다.
이러한 상황 속에서 중소기업(SME)에게 가장 명확한 해결책 중 하나는 태양광 패널을 도입하는 것입니다. 이는 비용 절감과 에너지 안정성이라는 추가적인 이점을 제공합니다. 공급망 다각화(Supply Chain Diversification) 또한 지속 가능한 물류를 지원하는 데 도움이 될 수 있습니다. 창고와 물류센터를 고객과 더 가까운 위치에 배치하여 ‘라스트 마일’ 탄소 배출을 줄이는 전략을 고려할 수도 있습니다.
순환성(Circularity)
전자상거래는 종종 빠르게 소비되고 버려지는 특성으로 인해 부정적인 평가를 받습니다. 이로 인해 최근 순환 경제(Circularity)가 주목받고 있습니다. 순환 경제는 제품의 전체 수명 주기를 사전에 고려하여 공급망 내에서 각 제품과 그 구성 요소를 다시 활용할 수 있도록 설계 및 활용함으로써 폐기물을 최소화하는 것을 목표로 합니다.
2020년, 유럽연합 집행위원회(European Commission)는 새로운 순환 경제 실행 계획(CEAP)을 채택했으며, 이 법안은 기업들이 제품의 내구성, 재사용 가능성, 업그레이드 가능성 및 수리 용이성을 향상하도록 장려하고 있습니다.
1. 역물류(Reverse Logistics)와 순환 경제
순환 경제를 실현하는 데에는 역물류(Reverse Logistics)가 중요한 역할을 합니다. 역물류는 제품의 재활용, 재사용, 수리 및 재판매를 촉진하는 모델로, 반품이 많은 전자상거래 기업들은 이를 활용하여 제품의 수명을 연장하고 폐기물 매립을 줄일 수 있습니다.
2. 순환 경제와 친환경 포장재
순환 경제는 제품뿐만 아니라 포장재까지 포함합니다. 이미 대나무, 해초, 버섯 등으로 만든 재활용 가능하고 생분해되는 친환경 포장재가 개발되어 사용되고 있습니다. 2025년에는 더욱 혁신적인 지속가능한 포장재가 등장할 것으로 예상됩니다.
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2025년은 지속 가능성(Sustainability)의 해가 될 것으로 예상됩니다. 각국의 환경 정책과 규제가 강화되어 지속가능성이 중요한 경쟁력이 될 것으로 예상됩니다. DHL에서는 기업들의 지속가능성 강화를 위한 다양한 솔루션을 제공하고 있습니다. GoGreen Plus를 포함한 다양한 지속가능한 솔루션 혜택을 받으려면 DHL Express Business Account를 개설할 것을 추천합니다.
