[AI 사례] 상위 15개 물류 AI 사용 사례

요즘 모든 관심이 생성형AI 특히, LLM에 몰려있는게 사실이지만, 회사나 비지니스 측면에서는 물류 관련 분야의 AI적용이 더욱 우리 생활을 편리하게 만들고 있습니다.

맥킨지에 따르면, AI를 성공적으로 도입한 기업은 물류 비용을 15%, 재고 수준을 35%, 서비스 수준을 65% 개선하는 데 도움이 되었다고 합니다. 그리고, McKinsey의 또 다른 연구에 따르면 물류 기업은 프로세스에 AI를 도입함으로써 향후 20년간 연간 1조 3,000억~2조 달러의 경제적 가치를 창출할 것으로 예상된다고 합니다.

15개의 여러 분야의 AI 사용 사례를 살펴보면 다음과 같습니다.

< 물류 계획 >

🍎 수요 예측

• AI 기능을 통해 조직은 예측 작업에 실시간 데이터를 사용할 수 있습니다.

• 따라서 AI 기반 수요 예측 방법은 ARIMA, 자동 회귀 통합 이동 평균, 지수 평활법과 같은 기존 예측 방법에 비해 오류율을 크게 줄입니다.

• 수요 예측의 정확도가 향상되어 제조업체는 현지 창고에 파견되는 차량 수를 최적화하고 인력 계획을 개선하여 운영 비용을 절감할 수 있습니다.

• 현지 창고/소매업체는 보유 비용(다른 곳에 투자하는 대신 상품을 보유하는 데 드는 기회 비용)과 재고 부족 가능성을 줄일 수 있습니다.

🍎 공급 계획

• 인공지능은 기업이 실시간으로 수요를 분석하여 공급 계획 매개변수를 동적으로 업데이트하여 공급망 흐름을 최적화할 수 있도록 지원합니다.

• 동적 공급 계획은 낭비를 최소화하기 때문에 기업은 더 적은 리소스를 사용합니다.

< 자동화된 창고 관리 >

🍎 창고 로봇

• 창고 로봇은 기업의 공급망 관리를 개선하기 위해 많은 투자가 이루어지고 있는 또 다른 AI 기술입니다.

• 창고 로봇 시장은 2021년에 47억 달러 규모로 평가되었으며 2021년부터 2026년까지 연평균 14%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.

• 예를 들어, 거대 유통업체인 Amazon은 2012년에 Kiva Systems를 인수하고 2015년에 Amazon Robotics로 사명을 변경했습니다. 현재 아마존은 물류창고에서 20만 대의 로봇을 운용하고 있습니다. 아마존의 175개 주문 처리 센터 중 26개 센터에서 로봇이 포장물을 피킹, 분류, 운송, 보관하는 작업을 돕고 있습니다.

🍎 손상 감지/육안 검사

• 파손된 제품은 고객 불만족과 이탈로 이어질 수 있습니다. 컴퓨터 비전 기술을 통해 기업은 창고 운영에서 손상을 식별하고 품질 관리를 보장할 수 있습니다.

• 물류 관리자는 파손의 크기와 유형을 파악하고 추가 손상을 줄이기 위한 조치를 취할 수 있습니다.

🍎 예측 유지보수

• 예측 유지보수는 기계의 IoT 센서에서 수집한 실시간 데이터를 분석하여 공장 내 잠재적인 기계 고장을 예측하는 것입니다.

• 머신 러닝 기반 분석 도구는 예측 분석을 강화하고 센서 데이터의 패턴을 식별하여 기술자가 고장이 발생하기 전에 조치를 취할 수 있도록 합니다.

< 자율 사물 >

🍎 자율주행 차량

• 자율주행차는 인간 운전자에 대한 의존도를 낮춰 물류를 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

• 플래투닝과 같은 기술은 운전자의 건강과 안전을 지원하는 동시에 차량의 탄소 배출량과 연료 사용량을 줄여줍니다.

• 테슬라, 구글, 메르세데스 벤츠는 자율주행차 개념에 막대한 투자를 하고 있으며, 자율주행 트럭을 전 세계 도로에서 볼 수 있는 것은 시간 문제일 뿐입니다. 그러나 BCG의 추정에 따르면 2030년까지 경트럭의 약 10%만이 자율 주행을 할 것으로 예상됩니다.

🍎 배송 드론

• 제품 물류의 경우, 배송 드론은 지상 운송이 불가능하거나 안전, 신뢰성, 지속 가능성이 떨어지는 장소로 제품을 배송할 때 유용한 기계입니다.

• 특히 의약품의 유통기한이 짧은 헬스케어 산업에서 배송 드론은 기업이 폐기물 비용을 절감하고 값비싼 보관 시설에 대한 투자를 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

< 분석 >

🍎 동적 가격 책정

• 동적 가격 책정은 수요, 공급, 경쟁 가격 및 하위 제품 가격의 변동에 따라 제품 가격이 반응하는 실시간 가격 책정입니다.

• 가격 책정 소프트웨어는 주로 머신러닝 알고리즘을 사용하여 고객의 과거 데이터를 실시간으로 분석하여 가격을 조정함으로써 수요 변동에 더 빠르게 대응할 수 있도록 합니다.

🍎 경로 최적화 / 화물 관리

• AI 모델은 기업이 기존 경로를 분석하고 경로 최적화를 추적하는 데 도움을 줍니다.

• 경로 최적화는 그래프 분석 분야의 최단 경로 알고리즘을 사용하여 물류 트럭의 가장 효율적인 경로를 파악합니다.

• 따라서 기업은 배송 비용을 절감하고 배송 프로세스를 가속화할 수 있습니다.

• 예를 들어 발레란의 스마트 도로 시스템은 도로 상황에 대한 정보를 자율주행 차량과 사용자에게 전달하는 AI 웹 기반 교통 관리 플랫폼입니다.

• 경로 최적화 도구는 기업의 탄소 발자국을 줄이는 데도 효과적인 도구입니다.

< 백 오피스 >

🍎 문서 처리 자동화

• 송장/선하증권/요금표 문서는 구매자, 공급업체, 물류 서비스 제공업체 간의 커뮤니케이션에 도움이 됩니다.

• 문서 자동화 기술을 사용하면 데이터 입력, 오류 조정 및 문서 처리를 자동화하여 이러한 문서 처리의 효율성을 높일 수 있습니다.

🍎 기타 수동 사무 업무 자동화

• 지능형 비즈니스 프로세스 자동화라고도 하는 초자동화는 AI, 로봇 프로세스 자동화(RPA), 프로세스 마이닝 및 기타 기술을 조합하여 엔드투엔드 방식으로 프로세스를 자동화하는 것을 의미합니다. 이러한 기술을 통해 기업은 다음과 같은 여러 백오피스 작업을 자동화할 수 있습니다.

  • 스케줄링 및 추적: AI 시스템은 운송 일정을 예약하고, 화물 파이프라인을 구성하고, 다양한 직원을 특정 스테이션에 할당 및 관리하고, 물류창고에서 패키지를 추적할 수 있습니다.

  • 보고서 생성: 물류 회사는 RPA 도구를 사용하여 관리자에게 정보를 제공하고 회사 내 모든 사람이 일치하도록 하는 데 필요한 정기 보고서를 자동으로 생성할 수 있습니다. RPA 솔루션은 보고서를 쉽게 자동 생성하고, 그 내용을 분석하며, 그 내용을 바탕으로 관련 이해관계자에게 이메일을 보낼 수 있습니다.

  • 이메일 처리: 자동 생성된 보고서의 내용을 기반으로 RPA 봇이 내용을 분석하여 관련 이해관계자에게 이메일을 보낼 수 있습니다.

🍎 고객 서비스 챗봇

• 고객은 배송 과정에서 발생하는 모든 문제에 대해 회사에 연락하기 때문에 고객 서비스는 물류 회사에서 중요한 역할을 합니다. 고객 서비스 챗봇은 다음과 같은 중소규모 콜센터 업무를 처리할 수 있습니다:

  • 배송 요청

  • 주문 수정

  • 배송 추적

  • FAQ에 대한 응답

• 챗봇은 고객 경험을 분석하는 데도 유용한 기술입니다. 챗봇 분석 지표를 통해 기업은 고객을 더 잘 이해할 수 있으므로 고객 여정을 개선할 수 있습니다.

< 세일즈 & 마케팅 >

🍎 리드 스코어링

• 리드 스코어링은 영업 담당자가 적합한 잠재 고객에게 집중할 수 있도록 지원하는 것을 의미합니다.

• AI 기반 도구를 사용하면 프로필, 행동, 관심사를 기반으로 리드에 자동으로 점수를 부여할 수 있습니다.

• AI 기반 리드 스코어링 시스템은 머신러닝 알고리즘을 활용하여 데이터를 신속하게 처리하고 어떤 리드가 유료 고객으로 전환될 가능성이 가장 높은지 정확하게 판단합니다.

🍎 일상적인 마케팅

• 물류 서비스 제공업체는 AI를 사용하여 이메일 마케팅 및 콘텐츠 제작과 같은 일상적인 마케팅 작업을 자동화할 수 있습니다.

🍎 영업 및 마케팅 분석

• 물류 서비스 제공업체는 AI 기반 도구를 사용하여 고객 행동을 분석하고 예측 분석을 통해 고객이 다음에 무엇을 할 가능성이 높은지 더 잘 이해할 수 있습니다.

• 또한 AI 기반 시스템을 활용하여 시장의 변화를 모니터링함으로써 물류 서비스 제공업체가 경쟁에서 앞서 나가고 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하여 효율성을 높일 수 있습니다.

• source: https://research.aimultiple.com/logistics-ai/