물류 기업들은 제너레이티브 AI로 저비용, 고효율 배송 목표
새로운 AI 툴로 실제 공급망에서 이점을 찾는 기업들
물류 기업들은 제너레이티브 AI를 운영에 통합하여 비용 절감과 더 빠르고 효율적인 배송을 목표로 하고 있습니다.
인공지능에 점점 더 익숙해지는 기업들은 비용 절감, 유통 속도 향상, 잠재적 혼란에 대비한다는 목표를 가지고 최신 도구를 공급망에 도입하고 있습니다.
초기 단계에서는 물류 운영자가 대량의 정보를 신속하게 분류하고 예측하며 사람과 같은 음성으로 질문에 응답할 수 있는 기술 도구인 생성형 AI를 통해 단기적으로 가장 큰 이점을 얻을 수 있는 분야를 제시합니다.
로펌에서 제조업체에 이르기까지 다양한 기업들은 2022년 말 이 기술이 등장한 이후 잠재적인 이점을 찾고 있으며, 초기 단계에서는 의사 결정, 소프트웨어 코딩, 비즈니스 보고서 작성과 같은 작업의 속도를 높이는 데 중점을 두고 있습니다. 물류 사업자의 경우, 초기에는 배송 추적 및 화물 예약과 같은 고객 지원 기능을 처리할 수 있는 챗봇을 만드는 데 사용되었습니다.
기업들은 이제 이 기술을 일상적인 물류 운영에 도입할 방법을 찾고 있습니다.
독일의 소프트웨어 회사인 Celonis는 제너레이티브 AI를 사용하여 트럭 적재물을 결합하여 배송 비용을 절감하고 배송 속도를 높이는 스낵 식품 공급업체와 협력하고 있습니다.
셀로니스의 최고 경영자 알렉스 린케는 이 공급업체가 날씨와 같은 요소를 수동으로 평가하여 어떤 화물을 결합할 수 있는지, 화물에 냉장 트럭을 사용해야 하는지 여부를 결정했다고 말했습니다.
Rinke는 "AI를 사용하면 '통합해야 하는 모든 트럭 화물이 여기에 있습니다'라고 사전에 알려줄 수 있습니다."라고 말합니다. "이를 통해 수작업이 80% 감소하고 운송 비용 절감, 배기가스 배출량 감소, 정시 배송 개선으로 회사 효율성이 향상되었습니다."
또 다른 회사는 이 기술을 사용하여 공급업체와의 계약을 최종 청구서와 비교하여 리베이트나 할인을 놓치고 있지 않은지 확인하고 있다고 Rinke는 말합니다. 이전에는 직원들이 수작업으로 계약서를 검토하는 데 시간이 많이 걸리는 프로세스였습니다.
"계약서에 실제 사용 중인 것보다 더 좋은 조건이 있을 수 있기 때문에 비용을 절감할 수 있는 기회가 어디에 있는지 정말 잘 파악할 수 있습니다."라고 그는 말합니다.
셀로니스는 고객사의 이름을 밝히기를 거부했습니다.
제너레이티브 AI의 사용 증가는 공급망 관리에 머신러닝 도구를 도입하려는 기업들의 장기적인 노력의 최신 단계입니다.
중고 의류 소매업체 ThredUp은 "처리량과 생산성 향상"을 위해 유통 센터에서 AI를 사용하고 있다고 3월 4일 실적 발표 컨퍼런스 콜에서 최고 경영자 제임스 라인하트(James Reinhart)가 말했습니다. 예를 들어, 창고 직원이 직접 특성을 입력하는 대신 이 기술을 사용하여 웹사이트에 상품 설명을 구체화합니다.
라인하트는 "하지만 지난 12개월 동안 이 기술이 할 수 있는 일에서 이 단계의 기능이 변화하는 것을 보셨다고 생각합니다."라고 말합니다. "이는 운영의 생산성과 궁극적으로 마진 프로필이 어떻게 보일 수 있는지에 대한 실질적인 영향을 미칩니다."
생성형 AI는 아직 그 기능이 제한적입니다. 이 프로그램은 학습된 데이터만큼만 정확할 수 있으며, 때때로 질문에 잘못 대답할 수 있다고 전문가들은 말합니다.
매사추세츠 공과대학의 교통 및 물류 센터 연구 책임자인 마티아스 윙켄바흐는 현재로서는 이 기술의 한계로 인해 이 도구가 공급망의 상대적으로 고립된 구석으로 밀려나고 있다고 말합니다.
이렇게 하면 "문제가 발생하더라도 위험 노출이 제한되므로 가장 중요한 고객을 차단하지 않고 큰 책임 문제에 휘말리지 않습니다."라고 Winkenbach는 말합니다.
윙켄바흐는 이 기술이 궁극적으로 주문 관리 및 공급업체 추적과 같은 광범위한 업무에 사용될 수 있을 것이라고 말했습니다.
예를 들어 Celonis는 다양한 고객의 데이터를 익명으로 결합하여 독점 정보를 노출하지 않고 공급망의 잠재적 위험과 절감에 대한 광범위한 정보를 제공할 수 있는 방법을 모색하고 있다고 린케는 말했습니다.
Uber Technologies의 사업부인 공급망 서비스 제공업체 Uber Freight와 화물 운송을 실시간으로 추적하는 스타트업인 FourKites는 화주가 물류 운영에 대해 대화형 질문을 할 수 있는 챗봇을 개발했습니다.
Uber Freight의 챗봇을 사용하는 기업은 어떤 경로가 자주 지연되는지, 서비스 수준이 경쟁사와 어떻게 비교되는지 등 이전에는 제공되었지만 신속하게 해석하고 조치를 취하기 어려웠던 정보를 질문할 수 있습니다. 우버 프레이트는 화주에게 비용을 절감하고 배송 속도를 높일 수 있는 방법을 추천하는 기능을 구축하기 위해 노력하고 있다고 밝혔습니다.
FourKites 챗봇은 어떤 배송이 지연되는지 등의 질문에 대화형 방식으로 답변하여 기업이 신속한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 독일의 제약 및 농업 대기업인 바이엘은 후티 반군의 컨테이너선 공격으로 인해 많은 운송업체와 화주들이 운송 경로를 변경해야 하는 홍해의 혼란을 극복하기 위해 포카이트 프로그램을 사용했다고 밝혔습니다.
"컨테이너가 무엇인지, 무엇이 장애물인지, 그 이유는 무엇인지 확인할 수 있습니다. 실시간으로 확인할 수 있으므로 의사 결정을 내릴 수 있습니다."라고 바이엘의 농업 사업부인 바이엘 크롭 사이언스의 공급망 수석 디렉터인 조니 이바니는 말합니다.
이를 통해 바이엘은 배송 결정이 바뀌는 가운데 제조 공장으로 운송되는 화물을 파악하여 생산 계획을 더 잘 세울 수 있게 되었다고 그는 말했습니다.