최근 가장 주목 받고 있는 기술은 인공지능(AI)입니다. AI 기술은 다양한 산업에 빠르게 접목되고 있으며, 물류 산업에서도 혁신을 이끌고 있습니다. AI 기술이 물류 산업에 어떤 영향을 미치고, 어떤 변화를 만드는지 살펴봅니다.
AI 기술로 변화되는 물류 산업 트렌드
인공지능(AI)은 학습, 창조, 이미지 인식 등과 같이 주로 인간 지능과 연결된 인지 문제를 해결하는 데 주력하는 컴퓨터 공학 분야입니다. 쉽게 말해, 인간처럼 사고하고 행동하는 컴퓨터라고 할 수 있습니다. 이러한 AI 기술의 도입으로 물류 산업은 더 빠르고, 정확하며, 효율적으로 변화되고 있습니다. 과연 AI 기술로 어떤 변화가 일어나고 있을까요?
1. 수요 예측 및 재고 관리
AI 기술은 머신러닝과 데이터 분석을 통해 수요를 정확히 예측하고, 이를 바탕으로 최적의 재고 관리를 합니다. 재고 부족이나 과잉을 방지하고, 운영 효율성을 극대화합니다. 특히 AI 기반 예측 분석은 수요 전망의 정확도를 높이고 있으며, 이를 통해 공급망 및 정확한 시장 동향과 고객 선호도를 파악할 수 있게 합니다. 이렇게 수요를 예측하면, 공급망 리스크에 효과적으로 대처할 수 있으며, 재고 최적화를 통해 운영 비용도 최소화할 수 있습니다.
DHL에서는 AI 기술을 활용한 'Resilience360' 플랫폼을 통해 공급망 리스크를 관리하고 있습니다. 해당 플랫폼은 전체 공급망을 비주얼화해서 보여주는 특징이 있으며, 만약 전 세계로 화물이 수송될 때 강력한 위험이 감지되면, 운송 경로 및 계획을 자동으로 변경하도록 조정합니다. 덕분에 DHL의 물류 공급망을 이용하는 고객들은 해당 플랫폼을 통해 공급망 상의 차질이 발생했을 때 물자의 흐름을 변경하고, 이에 따른 대응책을 준비할 수 있습니다. 이를 통해 단기적으로는 생산 중단과 판매 손실을 미연에 방지할 수 있으며, 장기적으로는 재무 안정성은 물론 경쟁사 대비 경쟁우위를 잠재적으로 확보해 나갈 수 있습니다.
2. 로봇 도입
AI 기술과 로봇 산업은 밀접한 관계가 있습니다. AI는 로봇에게 지능을 부여하여 더 복잡한 작업을 수행할 수 있게 합니다. 예를 들어, 머신러닝 알고리즘을 통해 로봇은 새로운 환경에서 스스로 학습하고 적응할 수 있습니다. AI 기반의 비전 시스템은 로봇이 물체를 정확하게 인식하고 조작할 수 있게 합니다. 조립 작업, 상품 분류 작업, 포장 작업 등에 로봇을 활용할 수 있는 것은 이러한 장점들 덕분입니다.
물류센터에서 AI 기반 로봇은 주로 상품을 분류하고 운반하는 역할을 합니다. 예를 들어, AMR(Automated Mobile Robots)과 AGV(Automated Guided Vehicles)는 자율적으로 최적의 경로를 탐색하여 물류를 안전하게 운반합니다. 이렇게 물류 현장에 로봇을 투입하면, 공간 활용을 최적화하고, 주문 처리를 가속화하며, 작업의 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 물류 현장에서 발생하는 인적 사고도 예방할 수 있습니다.
DHL 코리아에서는 AI 기반 소화물 분류 로봇을 도입하여 물품 분류 작업을 자동화하고 있습니다. 해당 로봇은 시간당 최대 1,000건의 물량을 처리할 수 있으며, 분류 정확성이 99%에 달합니다. 이렇게 로봇을 도입함으로써 분류 작업에 소요되는 인력을 줄이고, 효율성을 크게 향상시킬 수 있었습니다.
3. 운송 수단 혁신
AI 기술은 자율주행차와 드론의 핵심 요소로 작용하고 있습니다. 두 운송 수단 모두 AI를 통해 환경을 인식하고, 데이터를 실시간으로 분석하여 최적의 경로 계획 및 장애물 회피 능력을 갖추게 됩니다. 자율주행차에서는 AI는 차량의 센서 데이터를 분석하여 도로 상황을 파악하고 안전한 주행 경로를 설정합니다. 이를 통해 운전자의 개입 없이도 스스로 주행할 수 있게 됩니다.
드론에서 AI는 비행 경로를 계획하고, 실시간으로 장애물을 피하며, 다양한 임무를 수행할 수 있도록 돕습니다. 이러한 장점들로 드론은 농업, 물류 운송, 재난 구조 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 무엇보다 험악한 산악 지형이나 도서 지역처럼 사람의 접근이 어려운 곳에서 드론의 활용성은 매우 뛰어납니다. DHL에서도 2013년 처음으로 드론을 이용한 배송을 성공했으며, 2021년 12월에는 업계 최초로 인간의 개입없는 Class 8 트럭 자율주행에 성공했습니다.
4. 라스트 마일 경로 최적화
라스트마일 배송은 전체 물류비용의 상당 부분을 차지합니다. 일반적으로 라스트마일 구간에서 발생하는 비용은 전체 물류비용의 약 50~53% 정도로 알려져 있습니다. 이는 배송의 마지막 단계에서 발생하는 다양한 변수와 복잡성 때문입니다. 이러한 라스트 마일 배송에서의 문제를 AI 기술로 개선할 수 있습니다.
AI는 과거의 배송 데이터를 분석하여 교통 상황, 날씨, 주문 패턴 등을 예측합니다. 실시간으로 교통 상황을 모니터링하고, 최적의 경로를 지속적으로 업데이트합니다. 또한, 배송 작업을 자동으로 스케줄링하고, 각 배송원에게 최적의 경로를 할당합니다. 이처럼 AI 기술을 활용하면, 배송 시간을 단축해 연료 소비를 줄일 수 있으며, 빠른 배송으로 고객의 배송 경험을 향상시킬 수 있습니다. DHL에서도 AI를 활용하여 배송 경로를 최적화하고 있습니다.
5. 예측 유지 보수
AI 기술은 예측 유지 보수(Predictive Maintenance, PdM) 분야에서 큰 혁신을 가져오고 있습니다. 예측 유지 보수는 장비의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 데이터를 분석하여 고장 가능성을 예측하는 기술입니다. 이를 통해 장비의 성능을 최적화하고, 불필요한 유지 보수 비용과 다운타임을 줄일 수 있습니다.
물류 산업에서도 AI 기술을 통한 예측 유지 보수가 가능합니다. 물류 장비에 부착된 센서와 IoT 장치는 실시간으로 데이터를 수집하고, 이 데이터는 장비의 상태, 사용 패턴, 환경 조건 등을 모니터링합니다. 이렇게 수집된 데이터는 AI와 머신러닝 알고리즘을 통해 분석되며, 장비의 고장 패턴을 학습하고, 고장 가능성을 예측합니다. 또한, 고장 가능성을 예측하여 필요한 유지 보수를 사전에 계획할 수 있게 합니다. 실제로 Amazon은 컨베이어 벨트와 분류 기계의 데이터를 분석하여 고장을 사전에 예측하고 있습니다. 이처럼 AI 기술을 활용한 예측 유지 보수 기술은 비용 절감은 물론이고 운영 중단을 최소화하여 물류 프로세스의 효율성을 높일 수 있습니다.
6. 고객 경험 향상
AI 기술은 물류 현장에서 고객 경험을 향상시키는 데도 크게 기여하고 있습니다. 경로 최적화를 통해 고객이 주문한 물건을 빠른 속도로 배송하며, 재고 관리를 통해 고객이 원하는 물건을 언제든 구입할 수 있게 지원합니다. 또한, AI 챗봇과 가상 비서는 즉각적으로 문의를 처리하고, 배송을 추적하며, 문제를 해결하여 전체 고객 경험을 향상시킵니다.
더불어 AI 기반 개인화 및 추천 엔진은 공급망 및 물류 산업의 고객 경험을 변화시키고 있습니다. AI 알고리즘은 고객 데이터, 구매 내역, 선호도를 분석해 개인화된 제품 추천, 배송 옵션, 주문 추적 업데이트를 제공함으로써 고객 만족도와 충성도, 유지율을 개선할 수 있게 지원합니다.
7. 지속가능성 강화
AI는 공급망 및 물류 부문의 지속가능성과 환경 보전에 중요한 역할을 합니다. 앞서 소개한 것처럼 경로 최적화, 예측 유지 보수, 라스트마일 최적화, 공급망 가시성 확보 등을 통해 기업 비즈니스의 효율성을 높이고, 탄소 배출을 줄이며, 지속가능한 운영을 가능하게 합니다. 결과적으로 AI 기술은 기업의 지속가능성을 강화해, 친환경 기업과 브랜드로서의 이미지를 강화할 수 있으며, 이를 통해 긍정적인 판매 및 투자 결과를 이끌어 낼 수 있습니다.
현재 AI 기술은 공급망과 물류 산업의 패러다임 전환을 주도하여 효율성, 민첩성, 혁신의 새로운 시대를 열고 있습니다. 예측 수요 전망과 자율주행차, 스마트 창고와 블록체인 추적성에 이르기까지 전 세계 공급망 생태계의 모든 측면을 재편하고 있습니다. DHL에서도 AI 기술을 통한 보다 나은 배송을 위해 노력하고 있습니다.
