코로나19 때 전 세계가 공급망의 취약성을 목격했습니다.
AI가 어떻게 공급망을 더 탄력적으로 만드는지 살펴봅니다.
공급망(SCM)의 핵심 문제
공급망 관리의 가장 대표적 문제는 채찍 효과(Bullwhip Effect) 입니다.
최종 소비자의 수요 변동이 소매 → 도매 → 제조 → 원자재 공급업체로 갈수록 과도하게 증폭되는 현상입니다.
이로 인해 재고 과잉 또는 재고 부족이 반복됩니다.
AI 수요 예측의 혁신
전통적인 수요 예측은 단순 이동평균이나 회귀 분석을 사용했습니다.
AI는 훨씬 더 많은 변수를 고려합니다:
- 날씨 및 계절성
- 소셜미디어 트렌드
- 경쟁사 가격 변동
- 외부 이벤트 (스포츠 경기, 공휴일, 유행)
Amazon Forecast(AWS) 같은 서비스를 쓰면 데이터를 업로드하는 것만으로 수요 예측 모델을 구축할 수 있습니다.
경로 최적화: VRP(차량 경로 문제)
배송 경로를 최적화하는 VRP(Vehicle Routing Problem)는 수십 년 된 NP-hard 문제입니다.
AI(강화 학습, 유전 알고리즘)가 이를 거의 최적에 가깝게 빠르게 해결합니다.
국내 스타트업 메쉬코리아(부릉) 는 이 기술로 배송 효율을 높인 대표 사례입니다.
창고 관리 자동화
- WMS(창고관리시스템): 입고, 피킹, 출고, 재고 실시간 추적
- AMR(자율이동로봇): Kiva(현 Amazon Robotics) 방식으로 선반을 로봇이 이동
- 컴퓨터 비전: 불량품 검수, 상품 바코드 자동 인식
물류 AI는 한국 물류 산업의 경쟁력을 결정하는 핵심 기술로 떠오르고 있습니다.
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