물류 AI 인공지능, 적용된 기술 분석과 활용 사례

물류 산업은 우리 일상의 깊숙한 곳까지 영향을 미치고 있습니다. 국내 뿐만 아니라 전 세계에서 물류는 세상을 움직이는 동력이지만 혁신이 가장 필요한 산업이기도 합니다. 전 세계적으로 진행 중인 인구 구조 변화와 인건비 상승은 물류업계의 비용 부담을 가중시키고 있습니다. 하지만, 물류업계는 스스로를 가장 보수적인 산업이라고 할 정도로, 디지털화가 가장 늦은 산업이며 생산성 향상에 부진했던 산업이었습니다. 하지만 생성 AI의 등장으로 분위기가 달라지고 있는데요. 이제 선도 물류 기업들은 물류 로봇 등의 물류 인공지능을 활용한 프로세스 자동화를 적극적으로 추진하고 있습니다.

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국내 물류 기업은 네이버 AI 클로버 포캐스트 (CLOVA forecast)를 적용하여 물류 수요의 예측 및 주문 처리량 최적화에 활용하고 있으며, 카고트랙킹 시스템에 AI를 적용하여 화물선 도착시간의 정확도를 기존보다 45% 향상된 수치까지 끌어올릴 수 있었습니다. 이외에도 G마켓은 소비자가 서로 다른 판매자의 상이한 제품을 주문하더라도, 알고리즘을 통해 최적의 동선을 도출하는 기술을 적용했습니다. 결론적으로, 한계 비용에 직면한 국내 물류 산업은 경쟁력 강화 및 디지털 전환을 위해 다양한 기술적인 실험을 거듭하고 있는 상황입니다.

또한 물류 산업은 Generative Model의 발전과 더불어 이를 적극적으로 활용하려는 움직임을 보이고 있습니다. ChatGPT와 같은 Large Language Model(대규모 언어 모델, LLM)을 적용하고자 하는 흐름이 거세지고 있죠. 이를 통해 수동적이고 시간이 많이 소요되는 문서와 예약 프로세스를 자동화하고, 데이터 분석 및 머신러닝을 통해 배송 시간을 예측할 수 있을 것이라고 보고 있습니다. 또한 고객문의 및 불만사항을 자동으로 처리할 뿐만 아니라, 더 나은 결정을 내리기 위해 많은 양의 데이터를 빠르게 분석할 수 있을 것으로 기대됩니다. 이 글에서는 물류 분야에서 인공지능, AI를 도입했을 때 얻을 수 있는 효과와 중요한 이유, 적용된 기술과 활용 사례, 한계와 극복 방법에 대해서 소개하겠습니다.

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물류 인공지능이 중요한 이유

창고 자동화 및 로보틱스

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물류 인공지능은 창고 자동화 및 로보틱스 시스템으로 작업의 자동화와 효율화를 가능하게 합니다. 로봇들은 반복적이고 일상적인 작업을 수행하며, 인력 비용을 절감하고 작업 시간을 단축시켜 생산성을 크게 향상시킵니다. 또한 정교한 센서 기술과 컴퓨터 비전을 활용하여 상자나 제품의 위치를 실시간으로 추적하고, 잘못된 배치나 오류를 감지할 수 있습니다. 이로 인해 오차를 줄이고 처리 과정에서 발생하는 문제들을 사전에 예방할 수 있으며, 고객 서비스 품질과 신속한 응답 시간도 향상됩니다. 창고 자동화와 로보틱스는 인력 비용의 절감에 큰 도움이 됩니다. 기계가 반복적이고 일상적인 작업을 처리하므로, 회사는 근로자의 수를 줄일 수 있습니다. 이는 급증하는 노동비용과 함께 경쟁력 강화에 중요한 역할을 합니다. 창고에서 발생하는 위험 요소들은 사람들에게 다양한 위협을 가질 수 있습니다. 하지만 로봇 및 자율 주행 차량 등의 로보틱스 시스템은 위급 상황에서도 안전하게 작업할 수 있으며, 근로자들의 안전과 건강 유지에 도움이 됩니다. 물류 인공지능 기반의 창고 자동화 및 로보틱스 시스템은 유연성과 확장성 측면에서 큰 장점을 가집니다. 필요에 따라 용량 조정이 가능하며, 새로운 프로세스나 제약 조건 변경 등 변화하는 요구사항에 대응하기 용이합니다.

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공급망 모니터링

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물류 인공지능은 다양한 데이터 소스를 실시간으로 수집하고 분석하여 공급망의 상태를 모니터링할 수 있습니다. 예측 기능을 활용하여 잠재적인 위험 요소를 사전에 감지하고 비상 계획을 세울 수 있으며, 예상 도착 시간(ETA)이나 자산 및 항구의 사용 가능한 용량과 같은 정보를 예측할 수 있습니다. 만약 데이터 품질이 낮거나 실제 데이터가 부족한 경우, Generative AI 기술을 사용하여 필요한 데이터를 생성할 수 있습니다. 이러한 데이터로 인공지능은 예측 모델을 구축하고 귀중한 통찰력을 제공합니다. 이는 공급망 관리자들이 정확하고 신속한 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

공급망에서 발생하는 변동성과 불확실성은 물류 산업이 겪는 고민 중 하나입니다. 그러나 물류 인공지능에 의해 제공되는 가시성은 실시간 정보와 예측력으로 인해 조직들이 변화에 대응하고 유연하게 대처할 수 있는 탄력성과 민첩성을 갖출 수 있도록 도울 수 있기 때문에, 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 또한 공급망의 가시성 확보는 비즈니스 전반적인 효율화에 큰 영향을 줍니다. 정확한 정보와 예측 결과로 인해 재고 관리, 주문 처리, 운송 경로 최적화 등 여러 작업들이 최적화되어 비용 절감과 생산성 향상에 기여합니다. 궁극적으로 공급망의 가시성이 확보되면 정확한 배송 일정 및 상태 업데이트가 가능해집니다. 이는 고객들에게 원활한 커뮤니케이션 경험을 제공하여 고객 만족도를 증대시킵니다.

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예측 분석을 통해 물류 효율성을 향상

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물류 인공지능은 과거 데이터와 실시간 정보를 분석하여 수요 패턴을 파악하고 예측합니다. 이를 통해 기업은 제품의 수요량과 패턴을 정확히 파악할 수 있으며, 재고 관리 및 생산 계획에 반영하여 재고 수준을 최적화하고 재고 부족 혹은 과잉을 최소화할 수 있습니다. 이외에도 다양한 요인(도로 상황, 날씨, 교통 등)을 고려하여 운송 경로를 최적화할 수 있습니다. 이는 배송 시간과 비용을 줄여주며, 창고 간의 상호 작용과 조정도 개선시킵니다.

예측 분석은 잠재적인 중단 요소나 위험 요소들을 사전에 감지할 수 있습니다. 예를 들어, 자연재해나 사회적 이슈와 같은 외부 변수에 대한 예측력 있는 모델링으로 기업들은 비상 계획 및 대응 전략을 세울 수 있으며, 서비스 지연이나 장기 중단의 위험성도 줄일 수 있습니다. 정확한 예측 분석으로 인해 기업들은 재고 부족이나 과잉으로 인한 비용 문제를 해결할 수 있습니다. 적절한 재고 관리는 불필요한 보관 및 운송 비용을 절감하면서 동시에 제품의 가용성과 서비스 품질을 유지합니다.

정확한 예측력으로 기업들은 올바른 제품이 올바른 시간과 위치에서 제공될 수 있도록 보장할 수 있습니다. 제때 배송되는 것은 고객 만족도를 크게 향상시키며, 신뢰와 충성도 증대에 도움이 됩니다. 믿음직한 데이터와 예측 결과로 인사이트가 도출되면 기업들은 전략적 의사 결정에 활용할 수 있습니다. 데이터 주도적인 접근 방식과 실시간 정보는 경영자들이 변동하는 시장 환경에서 의사 결정 및 조치를 할 때 필수적입니다.

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물류 인공지능에 활용된 기술

물류는 매우 다양한 상품과 프로세스를 다루기 때문에, 인공지능을 다루기에 가장 최적화된 분야라고 할 수 있습니다. 또한, 물류 인공지능은 다양한 AI 기술의 집약체라고 해도 과언이 아닙니다. 아래에서 어떤 기술이 적용되고 있는지 확인하실 수 있습니다.

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• 머신러닝 (Machine Learning)
  머신러닝은 물류 인공지능의 핵심 기술 중 하나입니다. 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 예측 모델을 구축하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 수많은 배송 데이터를 분석하여 효율적인 배송 경로를 찾거나 재고 수준을 예측하는 등의 작업에 활용됩니다.
• 딥러닝 (Deep Learning)
  딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 신경망 구조를 사용하여 복잡한 문제 해결에 적합합니다. 이미지 인식, 음성 처리 및 자연어 이해와 같은 작업에서 유용하게 활용됩니다. 물류에서는 딥러닝을 사용하여 상품 이미지를 자동으로 인식하거나 음성 명령을 처리하는 스마트 웨어러블 장치 등이 개발되고 있습니다.
• 컴퓨터 비전 (Computer Vision)
  컴퓨터 비전은 시각적 정보(영상, 사진)를 해석하고 이해하는 기술입니다. 이를 통해 로봇이 제품을 판별하거나 공간 내 객체의 위치와 움직임을 추적할 수 있습니다.
• 자연어 처리 (Natural Language Processing, NLP)
  자연어 처리는 사람의 언어와 관련된 정보를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 기술입니다. NLP는 주문서 처리, 고객 문의 응대 및 챗봇 서비스와 같은 작업에서 활용됩니다.
• 최적화 알고리즘 (Optimization Algorithms)
  최적화 알고리즘은 제약 조건과 목적 함수에 따라 최상의 결정 변수 값을 찾아내는 방법입니다. 물류에서는 운송 경로 최적화, 창고 배치 계획 및 재고 관리 등에 최적화 알고리즘이 적용됩니다.
• 센서 기술 (Sensor Technology)
  센서 기술은 환경 데이터(온도, 습도, 위치 등)를 수집하고 모니터링하기 위해 사용됩니다. IoT(Internet of Things)와 연계하여 실시간으로 데이터를 수집하여 로그ISTICS 프로세스 개선과 결함 감지에 도움이 됩니다.
• 로보틱스 (Robotics)
  로보틱스는 로봇 시스템과 인공 지능 기술의 융합으로 구현되며, 자동차 조립부터 창고 내 작업까지 다양한 영역에서 활용되며 생산성 향상과 안전성 강화에 도움이 됩니다.

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물류 인공지능 적용 사례

Coupang

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쿠팡이 자체 개발한 물류 시스템 WMS(Warehouse Management System)은 입고와 출고까지 전 과정을 총괄합니다. 고객이 스마트폰이나 PC에서 쿠팡 결제 버튼을 누르면, WMS 시스템이 그 즉시 배송지와 전국 각 물류센터별 재고 현황을 파악하여 어느 센터에서 상품을 출고해야 할 지 자동으로 정해주는 것이죠. 이외에도 물류센터 안에서 어떤 작업자(혹은 로봇)가 상품을 집어올 것인지, 여러 상품을 집어오기에 가장 짧고 빠른 이동경로는 무엇인지, 어떤 크기의 포장재에 담을 것인지 등 작업자가 알아야 할 세부사항을 실시간으로 안내해 주기도 합니다.

이외에도 쿠팡의 랜덤 스토우(Random Stow) 배치 방식은 각 상품의 판매량과 판매시기 등을 고려하여, 작업자의 동선이 가장 짧아질 수 있도록 만든 시스템입니다. 겉보기에는 랜덤 형식으로 보이지만, 실제로는 집품 효율을 최대화하고 작업자의 동선을 최적화할 수 있는 방식으로 구축되어 있습니다.

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LG CNS

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‘지능화’란, 컴퓨터 비전과 사물인터넷(IoT), 인공지능, 딥러닝, 디지털 트윈 등 첨단 기술을 물류센터에 접목하는 것을 의미합니다. 전 세계 물류 기업들은 지능화를 통한 산업 최적화를 목표로 여러 기술을 접목한 연구를 진행하고 있죠.

LG CNS는 지능화와 최적화가 융합된 완전 자동화 물류센터를 구상하기 위해, ‘구독형 로봇 서비스(RaaS)’를 준비했습니다. 기업 고객은 운영하는 물류센터 크기 및 용도를 고려해 하드웨어와 소프트웨어 지원 중 필요한 것만 골라서, 필요한 만큼 사용할 수 있습니다. 특히, 물류 자동화 로봇을 구독형으로 제공할 계획입니다. 한정된 공간에서 기존보다 4배 이상 많은 물건을 보관할 수 있는 ‘오토스토어’부터, 다양한 로봇 솔루션 라인업을 준비했습니다. 여기에는 AI 기술을 바탕으로 상품의 특성을 파악해 정확하게 집어 나르는 피킹로봇부터 무인 상품 운반, 센서로 주변을 감지하는 자율주행 로봇 등이 있습니다.

클라우드 기반의 물류센터 제어 시스템으로 AI와 IoT가 융합된 LG CNS의 기술력도 만나볼 수 있습니다. 작업자는 규모가 크고 복잡한 물류센터 구석구석을 3D 화면을 통해 직관적으로 살펴볼 수 있죠. 만약 물량 증가 등으로 물류센터를 확장해야 한다면 디지털 트윈을 시뮬레이션 도구로 이용하여 신규 자동화 설비 도입을 사전에 검증해볼 수 있다는 특징도 있습니다.

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Amazon

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제품의 손상을 감지하는 AI 모델의 경우, 많은 데이터를 가지고 학습해야 제 성능을 내는 경우가 많습니다. 그러나 손상된 제품 이미지를 구하는 것이 쉽지 않았기 때문에 여러 기업이 인공지능 훈련에 애를 먹고 있었죠.

이에 Amazon 연구팀은 ‘보고 있는’ 제품을 기반으로 제품의 원래 이미지와 비교하는 방법을 가르치는 전략을 채택했습니다. 간단히 말하자면, Computer vision 기술을 사용해 창고를 통과한 모든 물건을 스캔했습니다. 이후 머신러닝 모델은 스캔한 사진을 분석하여 숨겨진 패턴을 발견하고, 손상 감지 능력이 지속적으로 향상될 수 있도록 꾸준히 교육했습니다. AI가 주관적으로 제품의 손상 여부를 판단할 수 있는 능력을 육성한 것이죠.

이를 통해 Amazon은 AI를 사용하여 손상된 제품이 고객에게 배송되는 것을 방지하는 방법을 구축했습니다. Amazon Fulfillment Technologies의 응용 과학 매니저 크리스토프 슈워트페거(Christoph Schwertfeger)는 AI 시스템이 손상된 제품을 수동으로 식별하는 것보다 3배 더 효과적이라고 설명했습니다.

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물류 인공지능의 한계와 극복 방법

한계

물류 인공지능은 많은 혁신과 효율성을 제공하지만, 여전히 몇 가지 한계가 있습니다.

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비용과 리소스
창고 자동화 시스템과 로보틱스 기술은 초기 투자 비용이 상당히 큽니다. 로봇이나 자동화 장비를 도입하려면 하드웨어, 소프트웨어, 시스템 구축 등에 많은 비용이 필요합니다. 또한 로보틱스 시스템의 유지 보수와 업그레이드도 추가적인 비용과 리소스를 요구합니다. 장비의 고장이나 소프트웨어 업데이트 등에 대한 지속적인 관리가 필요하며, 이로 인해 운영 중단 및 추가 비용 발생 가능성도 있습니다.
물류 작업에서는 사람들과 원활한 상호작용이 필요합니다. 하지만 현재까지 개발된 인공지능 시스템은 사람 감독하에서 작동하는 경우가 많으며, 자율적으로 의사소통하고 협력하는 능력이 부족합니다.

데이터 부족 및 의존
물류 인공지능은 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터에 의존합니다. 그러나 실제 데이터의 부재, 부정확성 또는 낮은 품질로 인해 정확한 예측력과 분석 결과를 얻기 어려울 수 있습니다. 데이터 수집 및 관리 프로세스의 개선이 필요합니다.
이외에도 물류 산업이 자동화되더라도, 여러 조직 간의 정보 공유와 협업이 여전히 필요합니다. 서로 다른 시스템 간의 호환성 문제와 데이터 공유 프로세스에 대한 협약 부재 등으로 인해 전체적인 가시성 달성에 제약을 받을 수 있습니다.

예측의 어려움
예측 모델링은 외부 요인(경제 상황, 정치적 변동 등)을 충분히 반영하기 어려울 수 있습니다. 이러한 변수들은 예측 결과에 영향을 줄 수 있는데, 외부 변수를 정확하게 포착하고 모델링하는 것은 어려운 작업입니다.
급격한 변화나 불확실성이 있는 환경에서는 예측 모델링도 제약 사항일 수 있습니다. 예상치 못한 사건이 발생할 경우 모델의 성능과 신뢰도가 저하될 가능성이 있으며, 이러한 변화에 대응하기 위해서는 모델과 알고리즘의 유연함과 조정력이 필요합니다.

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극복 방법

위와 같은 한계들은 물류 산업에서 인공지능 기술 도입 및 응용 시 고려되어야 할 사항입니다. 그러나 기술 발전으로 이러한 한계들도 극복되거나 최소화될 가능성이 큽니다. AI 업계는 물류 인공지능의 한계를 극복하기 위해 아래와 같은 방법을 지속적으로 연구하고 있습니다.

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• 충분한 양의 질 좋은 데이터를 확보
• 복잡성 처리를 위해 보다 정교하고 유연한 모델링 기법 도입
• 사람-기계 상호작용 개선
• 안전 및 윤리적인 고려사항 강화
• 변화에 대응 가능한 유연성 있는 시스템 설계

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결론: 빠르게 변화하는 유통 및 물류 시장 환경과 고객 요구 사항을 충족시키기 위해서는 AI를 통한 정확하고 신속한 의사결정이 중요

4차 산업 핵심 키워드 ‘초자동화’ 실현을 위해 AI 도입은 필수

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가트너(Gartner)의 Top strategic Technology Trends for 2022에서 ‘하이퍼오토메이션(Hyperautomation, 초자동화)’라는 키워드가 발표되면서 많은 이들의 주목을 얻은 적이 있습니다. 초자동화란, 다양한 기술과 도구 또는 플랫폼을 통합하여 특정 목적을 달성하는 접근법을 의미합니다. 즉, AI 등 첨단 기술로 기존 자동화 과정을 대폭 진화시킨 것이 하이퍼오토메이션입니다. 최근 프로세스의 간소화와 정확도 향상이 중요한 과제로 떠오르면서, 하이퍼오토메이션은 기업의 운영 비용 30% 가량을 절감할 수 있는 주요 기회로 주목 받고 있습니다.

글로벌 리서치기관 CMI(Coherent Market Insight)는 하이퍼오토메이션이 제조, 물류, 금융과 같이 많은 양의 데이터를 수집하고 다루는 산업에서 최적화될 수 있다고 설명했습니다. 물류기업이 전략적으로 하이퍼오토메이션을 도입하면 공급사슬의 효율성을 극대화할 수 있을 것이라는 주장입니다. 물류기업이야말로 단순 주문 결제를 넘어 서비스 비용·미래 수요 예측과 배송경로 최적화, 예측에 기반한 선제 대응 체계 구축 등 다양한 기술이 집약된 분야이기 때문이죠.

물류 산업의 현재와 미래의 기업 경쟁력 유지와 성장을 위해, 인공지능은 필수적인 요소가 되어 가고 있습니다. 이는 물류 프로세스의 효율성과 정확성을 높이는 동시에, 비용 절감과 서비스 품질 개선에 큰 기여를 합니다. AI는 고품질의 데이터 수집 및 관리를 통해 실시간 의사결정 및 전략 수립이 가능하게 합니다. 기업들은 이러한 기술을 적극적으로 채택하고 구현하여, 복잡하고 다양한 물류 작업을 최적화하며 미래의 불확실성에 대비할 필요가 있습니다.

지속적인 연구와 개발로 인공지능 기술의 한계를 극복하고 최신 트렌드에 맞추어 업그레이드하는 것도 중요합니다. 또한 다양한 조직과의 정보 공유와 협력을 통해 가시성 확보와 네트워크 구축의 중요성도 커지고 있습니다. 이는 경영 우위 확보 및 성장 전략 구현에 있어서 결정적인 역할을 할 것입니다.

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다양한 산업에 AI 활용 콘텐츠
- 건축 AI 인공지능
- 의료 AI 인공지능
- 교육 AI 인공지능
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- 금융 AI 인공지능

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Reference.

1. [이명용의 물류전쟁 이야기] “스마트 물류”… AI 기술 활용 동향 분석
2. ChatGPT and the Like: Artificial Intelligence in Logistics
3. The True Role Of AI In Logistics
4. LG CNS가 제안하는 똑똑한 물류센터 만드는 법
5. How Amazon uses AI to prevent damaged products from arriving on your doorstep
6. 디지털 유통 시대의 물류 AI 활용사례
7. 쿠팡을 움직이는 WMS 물류 기술의 비밀
8. '물류 투자만 6조', 쿠팡 물류 인프라의 정점 '대구 FC' 가보니
9. ​[단독] 쿠팡 김범석의 AI 물류센터 실험 이번엔 동탄이다 | 아주경제
10. Part 1. 미래 물류를 바꿀 자동화 기술 '하이퍼오토메이션

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