AI로 공급망 지속 가능성 향상

인공지능(AI)은 공급망 지속가능성을 개선하기 위한 다양한 방법을 제공합니다. AI를 공급망 관리에 통합하면 운영 최적화, 폐기물 감소, 더 나은 수요 예측 및 환경 친화적인 관행이 가능해집니다.

AI가 공급망 지속 가능성을 주도하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 수요예측

전통적인 예측 방법은 과잉 생산이나 과소 생산으로 이어질 수 있으며, 이는 장기적으로 지속 불가능합니다. 그러나 AI는 다양한 소스의 대규모 데이터 세트를 분석하여 수요를 정확하게 예측할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 꼭 필요한 양만 생산, 낭비와 과잉을 최소화합니다.

2. 공급업체 모니터링 및 라우팅

AI는 환경 및 사회 거버넌스 기록을 분석하여 지속 가능한 공급업체를 선택하는 데 도움을 줍니다. 기업은 올바른 공급업체를 선택함으로써 공급망 전반에 걸쳐 지속 가능성을 유지할 수 있습니다.

AI는 단순한 선정을 넘어 공급업체를 실시간으로 적극적으로 모니터링합니다. 이를 통해 설정된 지속 가능성 표준을 지속적으로 준수할 수 있습니다.

3. 자원 관리

지능형 시스템은 공급망의 비효율성과 낭비를 정확히 찾아냅니다. 이러한 비효율성을 해결함으로써 조직은 생산, 보관 및 유통 단계에서 낭비를 크게 줄일 수 있습니다. AI는 생산 과정에서 자원 활용도를 평가하여 보다 지속 가능한 대안이나 더 적은 자원을 사용하는 방법을 추천합니다.

AI는 단순히 장비 문제에 대응하는 것이 아니라 성능 데이터를 분석하여 잠재적인 기계나 차량 고장을 예측합니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 고장이 발생하기 전에 서비스 또는 교체가 이루어지도록 보장하여 낭비적인 긴급 수리를 방지합니다.

4. 환경적 이점

시스템은 포장 효율성과 재료를 검토하고, 재료 사용을 최소화하기 위한 디자인 변경을 제안하거나 생분해성 또는 재활용 가능한 대안을 홍보할 수 있습니다. AI는 제품 반품, 수리, 재활용 및 자재 재사용 관리를 용이하게 하여 보다 지속 가능한 순환 경제에 기여합니다.

AI는 에너지 소비 패턴을 모니터링하여 창고 보관 및 제조에서 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 보다 효율적인 에너지 사용이나 재생 가능한 에너지원으로의 전환에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. AI는 센서를 사용하여 다양한 공급망 프로세스를 실시간으로 모니터링합니다. 이를 통해 기업은 자원 낭비 또는 배출량이 높은 영역을 신속하게 해결할 수 있습니다.

기업은 AI 시스템이 경로를 결정하도록 하여 경로를 최적화합니다. 가장 효율적인 운송 경로, 연료 소비 최소화, 비용 절감, 유해한 배출 감소 및 보다 깨끗한 환경 조성을 촉진합니다.

5. 소비자 심리

AI는 지속 가능성에 대한 소비자 감정을 분석합니다. 이러한 통찰력을 통해 기업은 보다 지속 가능한 제품 라인으로 전환하고 친환경적인 관행을 채택할 수 있습니다.

AI는 잠재적인 공급망 시나리오를 시뮬레이션하여 환경 및 사회적 결과를 평가하고 기업이 지속 가능한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 연구에 따르면 매출 최대 20% 증가 가능 기업의 사회적 책임 때문이다.

공급망 지속 가능성을 위해 AI를 사용하는 데 따른 과제

AI는 의심할 여지없이 지속 가능성 추구에 필수적인 부분이 될 것입니다. 그러나 현재 업계의 기술로는 조직이 지능형 시스템을 구현하기 전에 고려해야 할 몇 가지 단점이 있습니다. 이러한 과제를 이해하면 AI에서 얻는 이점을 극대화할 수 있습니다.

1. 데이터 품질 및 가용성

AI 모델은 효과적으로 작동하기 위해 데이터에 크게 의존합니다. 기업이 명확하고 체계적이며 포괄적인 데이터를 제공하지 않으면 이러한 모델이 부정확한 결과를 생성하여 시스템이 잘못된 예측을 하게 될 수 있습니다.

2. 통합의 어려움

많은 기업이 여전히 기존 공급망 시스템을 사용하고 있습니다. 이러한 오래된 시스템은 기업이 최신 AI 솔루션을 통합하려고 할 때 종종 문제를 야기하여 프로세스를 복잡하고 리소스 집약적으로 만듭니다. 게다가 공급망 운영을 위해 AI를 설정하는 것은 단지 기술에 관한 것이 아닙니다. 여기에는 전략 조정, 역할 재정의, 전체 조직이 새로운 접근 방식에 부합하는지 확인하는 작업이 포함됩니다.

공급망에 AI 솔루션을 구현하면 예산에 부담을 줄 수 있으므로 비용도 중요한 고려 사항입니다. 기업은 기술 획득, 시스템 통합, 직원 교육 및 지속적인 시스템 유지 관리와 관련된 비용에 직면합니다.

3. 변경 관리

기업이 공급망에 AI를 도입할 때 오랜 프로세스와 워크플로를 조정하는 경우가 많습니다. 전통적인 방법에 익숙한 직원은 이러한 변화에 저항하여 전환을 어렵게 만들 수 있습니다.

AI는 상대적으로 새로운 전문 분야이기 때문에 눈에 띄는 기술 격차를 겪고 있습니다. 기업은 공급망 운영에서 AI를 관리하는 데 필요한 지식을 갖춘 개인을 고용하거나 유지하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 또한 AI 전문가와 코치는 AI를 회사 프로세스에 통합하는 데 드는 투자 비용을 추가합니다.

4. 기술에 대한 과도한 의존

지능형 시스템은 조직에 잘못된 보안 인식을 줄 수 있습니다. AI는 매우 신뢰할 수 있고 정확하지만, 시스템 결함이나 오류는 적절한 사람의 감독 없이 공급망에 심각한 혼란을 초래할 수 있습니다. 이는 특히 상황에 해당됩니다. 인간의 판단이 미묘한 곳 필수적이다.

5. 편견과 보안 문제

AI 모델은 때때로 훈련 데이터에 존재하는 편향을 반영할 수 있습니다. 이런 일이 발생하면 시스템은 기업의 윤리적 표준이나 사회적 규범에 부합하지 않는 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 효율성을 높이고 저비용을 우선시하도록 훈련된 AI는 생분해되지 않거나 재활용 가능한 포장을 주문할 수 있습니다. 이는 친환경 브랜드로 자리매김하는 회사에게는 문제가 됩니다.

일부 AI 알고리즘은 "블랙박스"로 작동하여 의사결정 프로세스를 불투명하게 만듭니다. 이러한 명확성이 부족하면 이해관계자와 사용자가 기술을 불신하게 될 수 있습니다. AI를 공급망에 통합하면 사이버 공격의 위험도 높아집니다. 악의적인 실체는 이러한 AI 시스템을 표적으로 삼아 운영을 방해하거나 기밀 데이터에 액세스할 수 있습니다.

6. 확장성 및 규제 문제

기업이 성장함에 따라 AI 솔루션도 이에 맞춰 확장되어야 합니다. 그러나 일부 플랫폼은 효율적으로 확장되지 않아 운영 병목 ​​현상이 발생합니다. 지능형 시스템의 진화하는 환경으로 인해 규정도 변화하고 있습니다. 기업은 규정을 준수하기 위해 이러한 변경 사항을 계속 업데이트해야 하며 이는 까다로울 수 있습니다.

공급망 지속가능성 분야 AI의 실제 사례 연구

몇몇 조직에서는 이미 AI를 활용하여 공급망에서의 사용을 최적화했으며 대부분 유리한 결과를 얻었습니다. 일부 기업에서는 AI가 더 빠른 이행 시간을 제공한다고 보고하기도 합니다. 최대 6.7일 그들의 전통적인 방법과 비교됩니다.

스텔라 매카트니와 구글

Stella McCartney를 비롯한 여러 패션 업계 관계자가 Google과 협력했습니다. 그들은 함께 데이터 분석과 기계 학습을 활용하는 도구를 개발했습니다. 이 도구는 상황을 명확하게 보여줍니다. 공급망의 환경 영향, 지속 가능한 원자재 및 생산 기술을 선택하는 데 있어 패션 브랜드를 지원합니다.

스타 벅스 (Starbucks)

스타벅스는 지속 가능한 방식으로 생산된 커피를 공급하겠다는 의지를 보여주었습니다. 소비자에게 콩에서 컵까지 추적 기능을 제공하기 위해 AI와 블록체인을 채택했습니다. 이제 소비자들은 커피의 원산지를 추적할 수 있고, 지속 가능한 원두 공급 보장 그리고 농부들에게는 공정한 보상이 필요합니다.

유니레버

제품에 팜유가 광범위하게 사용되는 점을 고려하여 Unilever는 위성 모니터링, AI 및 위치 정보 데이터를 사용하여 팜유 공급망을 모니터링합니다. 목표는 팜유 생산과 관련된 삼림 벌채를 방지하는 것입니다. 이 기술은 삼림 벌채 위험에 대한 실시간 경고, 회사가 지속 가능한 결정을 내릴 수 있도록 안내합니다.

월마트

월마트는 다음을 구현했습니다. AI와 블록체인 기반 시스템 매장에서 식품의 원산지를 추적합니다. 식품 안전을 보장하는 것 외에도 이 시스템을 통해 Walmart는 지속 가능한 공급업체를 식별하고 비즈니스 우선순위를 지정할 수 있습니다.

AI 기반 공급망 지속 가능성

AI는 공급망 운영에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 그 과제에 대한 예리한 인식과 신중한 고려가 중요합니다. 효과적인 계획, 지속적인 교육 및 주기적인 평가는 이러한 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있으며 AI 통합이 투자 가치가 있는지 확인할 수 있습니다.

이러한 실제 사례 각각은 공급망 투명성, 추적성 및 실시간 모니터링을 향상시키는 데 있어 AI의 역할을 강조합니다. 공급망에 대한 보다 명확한 시각을 통해 기업은 지속 가능성을 우선시하고 환경 영향을 최소화하며 윤리적 소싱을 장려하는 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.