AI가 조용히 물류를 재편하는 방법: 낭비를 줄이고 마진을 높이는 방법

금융과 의료 분야가 AI를 도입하는 것에 대해 많은 주목을 받고 있는 반면, 일부 가장 수익성 높은 사용 사례는 도로 위에서 발생하고 있습니다. 물류는 세계 무역의 핵심입니다. 이에 따라 경영자들은 2024년에 90%의 공급망 리더들이 기술 능력이 화물 파트너를 선택할 때 주요 요인이라고 말했습니다. 이유는 AI가 비효율성으로 악명 높은 산업을 경쟁에서 우위를 점할 수 있는 사업으로 바꾸고 있기 때문입니다.

과거에는 종이 기반의 과정에 의존하여 물류는 공급망 리더들에게는 맹점이었습니다. 이 비현실적인 상황은 불안정성을 유발합니다. 소매需求의 작은 변화가 공급망을 따라가며 원자재 공급업체에 도달할 때까지 커집니다. 긴 리드 타임과 결합하여 각 단계(소매업체, 도매업체, 배급업체, 제조업체)에서 과도한 주문이 발생하여 문제를 악화시킵니다.

예를 들어, 반도체 칩을 트럭과 창고에 채우기만 하면 PC 수요가 감소하는 상황이 발생할 수 있습니다. 물류가 실시간 추적과 공급망 가시성을 갖춘다면 어떨까요? 수요 변동을 99.9%의 정확도로 예측할 수 있다면? 그리고 수요 변동에 대한 유연한 물류 솔루션을 제공할 수 있다면?

AI와 기계 학습을 사용하면 이 이상적인 상황이 사업 리더들이 생각하는 것보다 멀지 않은 것입니다.

공급망 가시성이 설명할 수 없는 것을 설명한다

화물 전달업체의 기술 능력 중 어떤 것이 가장 가치 있는지 묻는 질문에 67%의 응답자가 실시간 화물 추적을 선택했습니다.

사물 인터넷(IoT) 장치는 화물 추적을 혁신적으로 바꾸어 주며, 화물의 상태에 대한 세부적인 가시성과 실시간 알림을 제공합니다. 이는 시간에 민감하거나 온도 제어가 필요한 화물(식품, 의약품 등)에게 중요합니다. 공급망 리더는 재고의 양과 위치를 언제든지 알 수 있을 뿐만 아니라 그 상태도 알 수 있습니다. 발송人は 화물이 뜨거운지, 차가운지, 젖은지, 마른지, 그리고 문이나 상자 등이 열리는지 여부를 확인할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 미래의 낭비를 최소화하는 데 도움이 됩니다.

전자 산업으로 넘어가면, 기업은 제품이 본품인지 확인할 수 있습니다. 창고와 재고 관리자는 바코드와 QR 코드를 사용하여 재고 수준을 추적하거나 고가의 자산을 추적하기 위해 객체에 부착된 RFID 태그를 사용할 수 있습니다. 더 발전된 RFID 태그는 사전 설정된 임계값에서 벗어난 경우 실시간 알림을 제공합니다.

항목 수준의 가시성이 발송인과 그들의 공급망 파트너에게 필수적이 되었습니다. 물류 제공업체는 중단과 수요 변동에 신속하게 대응해야 하며 이러한 가시성이 회복力を 높입니다. 이러한 통찰력으로 기업은 재고에 대한 종합적인 관점을 가질 수 있고 실시간으로 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있으며, 낭비를 줄이고 자원 활용을 개선할 수 있습니다.

수요 예측과 신뢰할 수 있는 리드 타임

IoT 센서의 유용성은 단순히 항목을 추적하고 고객에게 실시간으로 업데이트하는 것보다 훨씬 더 넓습니다. 수요 예측 알고리즘을 위한 데이터를 제공합니다.

예를 들어, 코카콜라는 IoT를 사용하여 자판기와 냉장고에서 데이터를 수집하고 재고 수준 및 소비자 선호도 분석을 위한 실시간 지표를 추적합니다. 이를 통해 코카콜라는 특정 제품 유형과 맛에 대한 수요를 예측할 수 있습니다.

화물 전달업체도 유사한 방법을 사용하여 특정 구간의 화물량을 예측하고 함대 배치와 서비스 수준 협약(SLA)을 최적화합니다. 이는 사업에 좋은 소식입니다. 더 신뢰할 수 있는 리드 타임으로 인해 재고 비용이 줄어들고 재고 부족이 줄어듭니다.

물류 회사에서 예측을 사용하는 두 가지 방법이 있습니다:

1. 장기(전략적) 예측: 예산과 자산 계획을 위한 6개월에서 3년 계획입니다.
2. 단기(운영) 예측: 물류 회사에서 가장 가치 있는 예측으로, 지상 운송은 14일, 해상 운송은 1-12주까지 예측할 수 있습니다.

예를 들어, DPD그룹의 택배 회사인 스피디는 수요를 예측하기 위해 역사적인 발송 데이터(소포 크기, 배달 시간, 고객 행동 등)와 휴일, 소매 최고점(블랙 프라이데이) 등 외부 요인을 결합합니다. 새로운 시스템에서 AI 기반 수요 예측을 사용하여 스피디는 불필요한 여행과 라인 홀을 신속하게 식별하고 취소할 수 있었습니다. 이는 허브 간 비용을 25% 줄이고 함대 사용률을 14% 증가시켰습니다. 맥킨지는 공급망 관리에서 유사한 결과를 발견했으며, 예측 도구가 오류를 20-50% 줄였다고 보고했습니다.

적재-용량 매칭: 공기를 실어 나르지 마라

우버 프레이트는 2023년에 미국에서 운행하는 1750억 마일 중 20-35%가 빈 트럭일 가능성이 있다고 보고했습니다. 이제 AI, ML, 디지털 트윈 기술이 주류가 되면서, 달라스는 배달을 마친 트럭이 시카고로 돌아가지 않아야 합니다. AI 기반의 적재 매칭 플랫폼은 화물 수요, 트럭 가용성, 경로 패턴을 분석하여 모든 트럭이 최대 효율로 화물을 실어 나를 수 있도록 합니다.

물류 회사는 수요 예측 도구에서 사용하는 화물 정보(화물 크기, 무게, 차원, 유형-신선한 것, 위험한 것 등)를 수집하고 이를 용량과 교차 분석합니다. AI 기반 분석은 트럭 크기, 특징, 위치, 가용성 및 운전 시간 규정과 같은 요소를 검토하여 발송인과 운송업체를 실시간으로 연결할 수 있습니다. 디지털 트윈 기술은 가상 시뮬레이션을 통해 최적의 매칭을 보장할 수 있습니다.

예를 들어, 발송인이 디지털 플랫폼에 即将 到着하는 화물에 대한 정보를 입력합니다. 시스템은 사용 가능한 운송업체 용량을 분석하고 최적의 옵션과 매칭합니다. 거래가 처리되고, 화물은 전체 여행 동안 추적됩니다.

자산을 추적하고, 수요를 예측하며, 화물을 매칭함으로써 물류 회사는巨額의 비용을 절약할 수 있습니다. 빈 마일을 최소화하고, 차량 사용률을 최대화하며, 탄소 발자국을 제거하여 고객 관계를 개선하고 더 신뢰할 수 있는 배달을 제공할 수 있습니다.

이러한 이점은 물류를 넘어 확장됩니다. 이러한 수준의 공급망 가시성으로 소매업체와 제조업체는 생산 일정과 재고 보유 비용을 최적화할 수 있습니다. 그들은 더 효율적으로 배송을 계획하고, 지연과 보관 비용을 최소화하며, 최적의 트럭 사용과 최소의 낭비 용량을 보장함으로써 운송 비용을 줄일 수 있습니다.

자원 할당을 다루는 모든 산업(항공, 제조, 클라우드 컴퓨팅 등)은 물류 AI가 운영을 간소화하는 방법에서 배울 수 있습니다.