산업통상자원부는 얼마 전 국내 유통기업의 AI 활용률을 현재 3% 미만 수준에서 30%로 끌어올리는 전략을 발표했습니다. 정부는 이 전략을 통해 재고 비용 20%, 소비자 배송 기간 10%, 유통기업·소비자 배송 비용 20% 감소 효과를 얻을 것으로 기대한다고 합니다.
오늘은 유통 및 물류 분야에서 AI를 도입하면 얻는 다양한 장점을 확인하고, 국내외 기업의 AI 도입 성공 사례를 소개해 드릴게요!
유통 및 물류 분야 AI 활용 장점
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유통 및 물류 분야에서 AI를 활용하면 비용 절감, 효율성 향상, 고객 만족도 향상 등의 이점을 얻을 수 있습니다.
✅ 수요 예측 및 재고 관리
유통 기업이 가진 빅데이터와 AI를 활용하면 판매 수요를 예측하고 효율적으로 재고를 관리할 수 있습니다. 특히 신선식품을 취급한다면 품목의 재고 관리부터 유통 과정, 보존 기간, 매장 관리 등 신경 써야 하는 것이 많은데, 데이터와 AI를 활용해 자동화 관리 시스템을 구축할 수 있습니다.
✅ 물류 경로 최적화 및 배송 속도 개선
유통 및 물류업에서 AI는 과거 배송 데이터를 분석해 교통 상황과 날씨, 주문 패턴 등에 따라 가장 효율적인 물류 경로를 찾을 수 있습니다. AI가 실시간으로 교통 상황을 모니터링해 최적의 경로를 찾아주기 때문에 각종 비용을 절감하고 배송 속도를 개선할 수 있습니다.
✅ 자동화 통한 운영 효율화
물류 창고에서는 AI 로봇, 드론, 무인운반차(AGV) 등을 활용해 유통 제품의 피킹이나 패킹, 분류, 이동 등을 자동화할 수 있습니다. AI 기반의 로봇, 드롯, 무인운반차는 AI를 통해 주변 환경을 인식하고 데이터를 분석해 최적의 경로를 계획하고 장애물을 피하는데요. 자동화를 통해 인건비와 시간을 절감할 수 있습니다.
유통 및 물류 분야 AI 활용 기업 사례
보다 구체적인 유통 및 물류 분야 AI 활용 사례를 알아볼까요?
✅ AI 기술로 재고 관리하는 월마트
출처: Benzinga
미국의 유통 업체인 월마트는 신선 식품의 안정적인 조달과 식품 폐기물 최소화를 위해 식품 공급망 소프트웨어인 아그리테스크(Agritask)와 파트너십을 체결했습니다. AI를 활용해 농경지의 작물 생장 현황 데이터를 수집하고 분석할 수 있는데요. 이를 통해 작물의 예상 수확량과 다른 지역의 대체 작물 공급원, 가장 적절한 농작물 구입 시기 등을 파악하고, 효율적인 재고 관리와 물류 최적화를 달성할 것으로 기대합니다.
그 외에도 월마트는 RFID(무선 주파수 식별)를 통한 실시간 추적, 수요 예측을 위한 머신러닝 알고리즘, 재고 최적화를 위한 데이터 분석 등의 기술을 활용해 재고 관리를 유지합니다.
✅ AI 활용 라스트마일 최적화로 비용 절감하는 DHL
출처: DHL
라스트마일(Last Mile)이란 주문한 상품이 배송지로부터 고객에게 배송되기까지의 거리 또는 서비스와 소비자가 만나는 최종 단계를 뜻하는데요. 전체 물류 비용에서 라스트마일에 드는 비용은 50% 이상이라고 합니다. 라스트마일 단계에서 교통 상황과 날씨 등 다양한 변수가 발생하기 때문이죠.
국제 운송 사업체인 DHL은 AI를 활용해 과거의 배송 데이터를 분석하고, 교통 상황과 날씨, 주문 패턴 등을 예측했습니다. 이를 통해 최적의 경로를 지속적으로 업데이트하고, 배송 시간을 단축해 연료 소비를 절감하고 고객 만족도를 높일 수 있었습니다.
✅ 물류센터 AGV 자동화로 속도와 비용 개선하는 쿠팡
출처: 쿠팡
쿠팡 물류센터는 여러 개의 축구장을 합친 크기에 달한다고 하는데요. 넓은 물류센터에서 더 효율적이고 빠르게 물품을 수거하고 이동하기 위해 AI를 탑재한 무인운반차(AGV)를 활용합니다.
고객이 쿠팡에서 상품을 주문하면 쿠팡 AGV는 해당 상품을 진열된 선반에서 찾는 피킹(picking)부터 포장(packing), 분류(sorting)까지 자동으로 수행합니다. AGV 덕분에 직원들은 넓은 물류창고를 오가거나 무거운 상품을 운반하는 부담이 거의 사라졌고, 직원들의 전체 업무량은 약 65% 감소했다고 합니다.
유통 및 물류 분야 AI 도입은 오늘 소개한 것처럼 대기업은 물론 비교적 작은 규모의 중소형 기업에게 더 큰 효과를 줄 수 있는데요. AI 시스템을 도입하면 시간이 많이 들거나 단순 반복적인 업무는 AI에게 일임할 수 있고, 직원은 그 시간에 더 생산성이 높은 업무에 집중하기 때문에 한정된 자원을 더 효율적으로 사용할 수 있어요.
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