AI가 조용히 물류를 재편하는 방법: 낭비를 줄이고 마진을 높이는 방법

금융과 의료가 AI를 도입한 것으로 헤드라인을 장식하는 반면, 가장 수익성이 높은 사용 사례 중 일부는 도로에 있습니다. 물류는 글로벌 무역의 중추이며 임원들은 2024년에 이를 알아차리고 있습니다. 공급망 리더의 90% 운송 파트너를 선택할 때 기술적 역량이 가장 중요한 요소라고 말했습니다. 이유는? AI가 비효율성으로 악명 높은 산업을 경쟁에서 우위를 점하는 기업으로 바꾸고 있기 때문입니다.

역사적으로 종이 기반 프로세스에 의존했던 물류는 공급망 리더의 사각지대였습니다. 이러한 가시성 부족은 불휘프 효과를 부추깁니다. 소규모 소매 수요 변화는 공급망을 따라 올라가면서 원자재 공급업체에 도달하면서 부풀어 오릅니다. 긴 리드타임과 더불어 이는 각 단계(소매업체, 도매업체, 유통업체, 제조업체)가 과잉 주문하도록 강요하여 문제를 악화시킵니다.

하지만 잠깐 상상해 보세요. 반도체 칩으로 트럭과 창고를 채우고 PC 수요가 감소하는 대신, 물류가 실시간 추적 및 공급망 가시성을 갖는다면 어떨까요? 99.9%의 정확도로 수요 변동을 예측하고 이에 대응하여 주문형 운송과 같은 유연한 물류 솔루션을 제공할 수 있다면 어떨까요?

AI와 머신러닝을 활용하면 이런 이상은 기업 리더들이 생각하는 것만큼 실현 가능하지 않을 수도 있습니다.

공급망 가시성은 설명할 수 없는 것을 설명합니다

"화물 운송업체의 기술 역량 중 어떤 것이 가장 가치 있다고 생각하십니까?"라는 질문에 응답자의 67%가 실시간 배송 추적.

사물 인터넷(IoT) 장치는 화물 추적을 혁신하여 상품 상태에 대한 세부적인 가시성과 실시간 알림을 제공합니다. 이는 식품 및 의약품과 같이 엄격한 검증 규정이 있는 시간에 민감하거나 온도 조절이 필요한 운송에 필수적입니다. 공급망 리더는 재고량과 재고 위치를 언제든지 파악할 수 있을 뿐만 아니라 재고 상태에 대해서도 알 수 있습니다. 운송업체는 상품이 뜨거운지, 차가운지, 젖었는지, 건조한지에 대한 정보를 모니터링하고 공유할 수 있으며, 문, 상자 또는 기타 용기가 열려 있는지 확인할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 식품이 부패하여 도착하는 비정상 상황을 설명하여 향후 낭비를 최소화합니다.

전자 산업으로 넘어가면, 회사는 품목을 추적하고 추적할 때 노트북 마더보드와 같은 제품이 정품임을 고객에게 확신시킬 수 있습니다. 창고 및 재고 관리자는 바코드와 QR 코드를 스캔하여 재고 수준을 추적하거나, 물체에 부착된 RFID(무선 주파수 식별) 태그를 사용하여 스캔하지 않고도 고가 자산을 추적할 수 있습니다. 더욱 발전된 RFID 태그는 조건(예: 온도)이 사전 설정된 임계값에서 벗어날 때 실시간 알림을 제공합니다.

품목 수준 가시성은 운송업체와 공급망 파트너에게 필수가 되었습니다. 물류 제공자는 혼란과 수요 변화에 신속하게 적응해야 하며 이러한 가시성은 회복성을 높여줍니다. 이러한 통찰력을 통해 기업은 재고에 대한 전체적인 관점을 갖고 실시간으로 정보에 입각한 의사 결정을 내려 낭비를 줄이고 자원 활용도를 개선할 수 있습니다.

수요 예측 및 신뢰할 수 있는 리드 타임

IoT 센서의 유용성은 단순히 품목을 추적하고 고객에게 실시간으로 정보를 제공하는 것 이상의 의미를 지닙니다. IoT 센서는 수요 예측 알고리즘을 뒷받침하는 데이터를 제공합니다.

받아 코카콜라예를 들어, 청량음료 대기업은 IoT를 활용하여 자판기와 냉장고에서 데이터를 모니터링하고 수집하여 재고 수준과 소비자 선호도 분석에 대한 실시간 지표를 추적합니다. 이를 통해 Coca-Cola는 특정 제품 유형과 맛에 대한 수요에 대한 정보에 입각한 예측을 할 수 있습니다.

화물 운송업체는 특정 차선의 화물량을 예측하기 위해 점점 더 유사한 방법을 사용하여 차량 배치를 최적화하고 서비스 수준 계약(SLA)을 충족합니다. 더 신뢰할 수 있는 리드타임을 통해 기업에 좋은 소식이 있는데, 이는 재고 비용이 낮아지고 재고 부족이 줄어든다는 것을 의미합니다.

두 가지 포괄적인 방법이 있습니다 물류회사는 예측을 활용한다:

1. 장거리(전략): 예산 및 자산 계획(6개월~3년 계획)을 위한 것입니다.
2. 단거리(작전): 물류에 가장 귀중한 기능으로, 지상 화물 운송의 경우 최대 14일 전까지, 해상 운송의 경우 1~12주 전까지 예측할 수 있습니다.

예를 들어, DPDgroup의 택배 회사인 Speedy는 과거 배송 데이터(소포 크기, 배송 시간, 고객 행동 등)를 휴일, 소매 피크(블랙 프라이데이) 등과 같은 외부 요인과 결합하여 수요를 예측합니다. 새로운 시스템에서 AI 기반 수요 예측을 통해 Speedy는 불필요한 여행과 라인 운송을 신속하게 식별하고 취소할 수 있었습니다. 이로 인해 허브 간 비용 25% 절감 그리고 함대 활용도는 14% 증가했습니다. McKinsey는 예측 도구를 사용하여 공급망 관리에서도 유사한 결과를 발견했습니다. 오류를 20~50% 감소.

적재량 대 용량 매칭: 공기 운반 중단

Uber Freight는 2023년에 다음과 같이 보고했습니다. 20 %와 35 % 미국에서 매년 트럭이 주행하는 것으로 추정되는 175억 마일 중 대부분이 비어 있을 가능성이 높으며, 이는 연료와 노동 예산을 고갈시킵니다. AI, ML, 디지털 트윈 기술이 주류가 된 지금, 댈러스에서 방금 배달을 한 트럭이 시카고로 돌아가는 것은 바람직하지 않습니다. AI 기반 로드 매칭 플랫폼은 화물 수요, 트럭 가용성, 경로 패턴을 분석하여 모든 트럭이 최대 효율로 운송되도록 합니다.

물류 회사는 수요 예측 도구(화물 크기, 무게, 치수, 유형(부패하기 쉬운지 위험한지 등))에 사용된 수집된 화물 정보를 수집하여 이를 용량과 교차 분석합니다. AI 기반 분석은 트럭 크기, 기능, 위치 및 가용성과 운전자 근무 시간 규정을 검토하여 실시간으로 선적자와 운송업체를 연결할 수 있습니다. 디지털 트윈 기술은 잠재적으로 이를 한 단계 더 발전시켜 가상 시나리오를 시뮬레이션하여 최적의 매칭을 보장할 수 있습니다.

화주가 예정된 화물 정보를 디지털 플랫폼에 입력한다고 가정해 보겠습니다. 시스템은 가용 운송 용량을 분석하고 앞서 언급한 최적화 요소를 고려하여 가장 적합한 화물 옵션을 매칭합니다. 거래가 처리되고, 화물은 운송 과정 전반에 걸쳐 추적됩니다.

자산을 추적하고, 수요를 예측하고, 화물을 매칭함으로써 물류 회사는 엄청난 금액을 절약하고 있습니다. 그들은 빈 마일을 최소화하고, 차량 활용을 극대화하고, 탄소 발자국을 없애고 있으며, 궁극적으로 더 신뢰할 수 있는 배송으로 고객 관계를 개선하고 있습니다.

이점은 물류를 넘어 확장됩니다. 이 수준의 공급망 가시성을 통해 소매업체와 제조업체는 생산 일정을 최적화하고 재고 보유 비용을 줄일 수 있습니다. 이들은 더 효율적으로 배송을 계획하여 지연과 보관 수수료를 최소화하고 최적의 트럭 활용과 낭비되는 용량을 최소화함으로써 운송 비용을 줄일 수 있습니다.

항공사, 제조, 심지어 클라우드 컴퓨팅까지 자원 배분을 다루는 모든 산업은 물류 AI가 운영을 간소화하는 방식에서 배울 수 있습니다.