AI가 공급망 지속 가능성을 주도하는 방법은 다음과 같다:
1. 수요예측
전통적인 예측 방법은 과잉 생산이나 과소 생산으로 이어질 수 있으며, 이는 장기적으로 지속 불가능하다. 그러나 AI는 다양한 소스의 대규모 데이터 세트를 분석하여 수요를 정확하게 예측할 수 있다. 이를 통해 기업은 필요한 양만 생산하고 낭비와 과잉을 최소화할 수 있다.
2. 공급업체 모니터링 및 라우팅
AI는 환경 및 사회 거버넌스 기록을 분석하여 지속 가능한 공급업체를 선택하는 데 도움을 준다. 기업은 올바른 공급업체를 선택함으로써 공급망 전반에 걸쳐 지속 가능성을 유지할 수 있다.
AI는 단순한 선정을 넘어 공급업체를 실시간으로 적극적으로 모니터링한다. 이를 통해 설정된 지속 가능성 표준을 지속적으로 준수할 수 있다.
3. 자원관리
지능형 시스템은 공급망의 비효율성과 낭비를 정확히 찾아낸다. 이러한 비효율성을 해결함으로써 조직은 생산, 보관 및 유통 단계에서 낭비를 크게 줄일 수 있다. AI는 생산 과정에서 자원 활용도를 평가하여 보다 지속 가능한 대안이나 더 적은 자원을 사용하는 방법을 추천한다.
AI는 단순히 장비 문제에 대응하는 것이 아니라 성능 데이터를 분석하여 잠재적인 기계나 차량 고장을 예측한다. 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 고장이 발생하기 전에 서비스 또는 교체가 이루어지도록 보장하여 낭비적인 긴급 수리를 방지한다.
4. 환경적 이점
시스템은 포장 효율성과 재료를 검토하고, 재료 사용을 최소화하기 위한 디자인 변경을 제안하거나 생분해성 또는 재활용 가능한 대안을 홍보할 수 있다. AI는 제품 반품, 수리, 재활용 및 자재 재사용 관리를 용이하게 하여 보다 지속 가능한 순환 경제에 기여한다.
AI는 에너지 소비 패턴을 모니터링하여 창고 보관 및 제조에서 중요한 역할을 한다. 이를 통해 보다 효율적인 에너지 사용이나 재생 가능한 에너지원으로의 전환에 대한 귀중한 통찰력을 제공한다. AI는 센서를 사용하여 다양한 공급망 프로세스를 실시간으로 모니터링한다. 이를 통해 기업은 자원 낭비 또는 배출량이 높은 영역을 신속하게 해결할 수 있다.
기업은 AI 시스템이 가장 효율적인 운송 경로를 결정하고, 연료 소비를 최소화하고, 비용을 절감하고, 유해한 배출을 줄이고, 보다 깨끗한 환경을 촉진함으로써 경로를 최적화한다.
5. 소비자 심리
AI는 지속 가능성에 대한 소비자 감정을 분석한다. 이러한 통찰력을 통해 기업은 보다 지속 가능한 제품 라인으로 전환하고 친환경적인 관행을 채택할 수 있다.
AI는 잠재적인 공급망 시나리오를 시뮬레이션하여 환경 및 사회적 결과를 평가하고 기업이 지속 가능한 결정을 내릴 수 있도록 지원한다. 연구에 따르면 기업의 사회적 책임으로 인해 매출이 최대 20%까지 증가할 수 있는 것으로 나타났다.
공급망 지속 가능성을 위해 AI를 사용하는 데 따른 과제
AI는 의심할 여지없이 지속 가능성 추구에 필수적인 부분이 될 것이다. 그러나 현재 업계의 기술로는 조직이 지능형 시스템을 구현하기 전에 고려해야 할 몇 가지 단점이 있다. 이러한 과제를 이해하면 AI에서 얻는 이점을 극대화할 수 있다.
1. 데이터 품질 및 가용성
AI 모델은 효과적으로 작동하기 위해 데이터에 크게 의존한다. 기업이 명확하고 체계적이며 포괄적인 데이터를 제공하지 않으면 이러한 모델이 부정확한 결과를 생성하여 시스템이 잘못된 예측을 하게 될 수 있다.
2. 통합의 어려움
많은 기업이 여전히 기존 공급망 시스템을 사용하고 있다. 이러한 오래된 시스템은 기업이 최신 AI 솔루션을 통합하려고 할 때 종종 문제를 야기하여 프로세스를 복잡하고 리소스 집약적으로 만든다. 게다가 공급망 운영을 위해 AI를 설정하는 것은 단지 기술에 관한 것이 아니다. 여기에는 전략 조정, 역할 재정의, 전체 조직이 새로운 접근 방식에 부합하는지 확인하는 작업이 포함된다.
공급망에 AI 솔루션을 구현하면 예산에 부담을 줄 수 있으므로 비용도 중요한 고려 사항이다. 기업은 기술 획득, 시스템 통합, 직원 교육 및 지속적인 시스템 유지 관리와 관련된 비용에 직면한다.
3. 변화관리
기업이 공급망에 AI를 도입할 때 오랜 프로세스와 워크플로를 조정하는 경우가 많다. 전통적인 방법에 익숙한 직원은 이러한 변화에 저항하여 전환을 어렵게 만들 수 있다.
AI는 상대적으로 새로운 전문 분야이기 때문에 눈에 띄는 기술 격차를 겪고 있다. 기업은 공급망 운영에서 AI를 관리하는 데 필요한 지식을 갖춘 개인을 고용하거나 유지하는 데 어려움을 겪는 경우가 많다. 또한 AI 전문가와 코치는 AI를 회사 프로세스에 통합하는 데 드는 투자 비용을 추가한다.
4. 기술에 대한 과도한 의존
지능형 시스템은 조직에 잘못된 보안 인식을 줄 수 있다. AI는 매우 신뢰할 수 있고 정확하지만, 시스템 결함이나 오류는 적절한 사람의 감독 없이 공급망에 심각한 혼란을 초래할 수 있다. 이는 인간의 미묘한 판단이 필요한 상황에서 특히 그렇다.
5. 편견과 보안 문제
AI 모델은 때때로 훈련 데이터에 존재하는 편향을 반영할 수 있다. 이런 일이 발생하면 시스템은 기업의 윤리적 표준이나 사회적 규범에 부합하지 않는 결정을 내릴 수 있다. 예를 들어, 효율성을 높이고 저비용을 우선시하도록 훈련된 AI는 생분해되지 않거나 재활용 가능한 포장을 주문할 수 있다. 이는 친환경 브랜드로 자리매김하는 회사에게는 문제가 된다.
일부 AI 알고리즘은 "블랙박스"로 작동하여 의사결정 프로세스를 불투명하게 만든다. 이러한 명확성이 부족하면 이해관계자와 사용자가 기술을 불신하게 될 수 있다. AI를 공급망에 통합하면 사이버 공격의 위험도 높아진다. 악의적인 실체는 이러한 AI 시스템을 표적으로 삼아 운영을 방해하거나 기밀 데이터에 액세스할 수 있다.
6. 확장성 및 규제 문제
기업이 성장함에 따라 AI 솔루션도 이에 맞춰 확장되어야 한다. 그러나 일부 플랫폼은 효율적으로 확장되지 않아 운영 병목 현상이 발생한다. 지능형 시스템의 진화하는 환경으로 인해 규정도 변화하고 있다. 기업은 규정을 준수하기 위해 이러한 변경 사항을 계속 업데이트해야 하며 이는 까다로울 수 있다.
공급망 지속가능성 분야 AI의 실제 사례 연구
몇몇 조직에서는 이미 AI를 활용하여 공급망에서의 사용을 최적화했으며 대부분 유리한 결과를 얻었다. 일부 기업에서는 AI가 기존 방법에 비해 최대 6.7일의 더 빠른 이행 시간을 제공한다고 보고하기도 한다.
스텔라 매카트니와 구글
Stella McCartney를 비롯한 여러 패션 업계 관계자가 Google과 협력했다. 그들은 함께 데이터 분석과 머신러닝을 활용하는 도구를 개발했다. 이 도구는 공급망이 환경에 미치는 영향을 명확하게 보여주며 패션 브랜드가 지속 가능한 원자재와 생산 기술을 선택하는 데 도움을 준다.
스타벅스
스타벅스는 지속 가능한 방식으로 생산된 커피를 공급하겠다는 의지를 보여주었다. 소비자에게 콩에서 컵까지 추적 기능을 제공하기 위해 AI와 블록체인을 채택했다. 이제 소비자는 커피의 원산지를 추적하여 지속 가능한 원두 공급을 보장하고 농부에게 공정한 보상을 제공할 수 있다.
유니레버
제품에 팜유가 광범위하게 사용되는 점을 고려하여 Unilever는 위성 모니터링, AI 및 위치 정보 데이터를 사용하여 팜유 공급망을 모니터링한다. 목표는 팜유 생산과 관련된 삼림 벌채를 방지하는 것이다. 이 기술은 삼림 벌채 위험에 대한 실시간 경고를 제공하여 회사가 지속 가능한 결정을 내릴 수 있도록 안내한다.
월마트
월마트는 매장 내 식품의 원산지를 추적하기 위해 AI와 블록체인 기반 시스템을 구현했다. 식품 안전을 보장하는 것 외에도 이 시스템을 통해 Walmart는 지속 가능한 공급업체를 식별하고 비즈니스 우선순위를 지정할 수 있다.
AI 기반 공급망 지속 가능성
AI는 공급망 운영에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 그 과제에 대한 예리한 인식과 신중한 고려가 중요하다. 효과적인 계획, 지속적인 교육 및 주기적인 평가는 이러한 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있으며 AI 통합이 투자 가치가 있는지 확인할 수 있다.
이러한 실제 사례 각각은 공급망 투명성, 추적성 및 실시간 모니터링을 향상시키는 데 있어 AI의 역할을 강조한다. 공급망에 대한 보다 명확한 시각을 통해 기업은 지속 가능성을 우선시하고 환경 영향을 최소화하며 윤리적 소싱을 장려하는 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있다.
