[김맹근의 물류공유] 공급사슬관리(SCM)의 인공지능(AI) 활용과 기대

인공지능 관련 기술의 급격한 발전과 공급사슬관리 관계
기계와 인간이 협력 시대의 SCM과 AI 활용 관련

김맹근 승인 2021.03.18 13:57 | 최종 수정 2021.03.21 17:59 의견 0
자료 : pixabay


인공지능 관련 기술의 급격한 발전과 함께 이를 활용하여 공급사슬을 어떻게 이용하면 보다 보다 효율적이며 지능적으로 운영할지에 대한 관심이 증대되고 있는 가운데 그 동안 많은 기업들이 인공지능 기술을 도입하기 위해 다양한 시도를 하고 있으나 아직 만족스러운 결과는 얻지 못하고 미흡한계 현실이다.

이상과 현실 사이 괴리를 좁힐 필요가 있다. AI 활용 수준이 떨어지는 원인은 AI를 담당하는 조직 구조 및 운용 프로세스가 경직된 가운데 가용 가능한 데이터도 부족하기 때문으로 판단된다. 기계와 인간이 협력하는 시대, SCM 부문에서는 AI와 인간을 효율적으로 통합시키는 정책적 방안을 시급히 마련해 SCM 전반의 경쟁력을 높여야 한다.

기술 컨설팅 영국 세컨드마인드(Secondmind)社가 전 세계 주요 공급사슬관리(SCM) 전문가 50여명을 대상으로 AI 기술 활용에 대해 조사한 결과, AI 기대에 비해 실제 활용은 미비해 이상과 현실 사이 괴리가 존재함이 확인하였고 응답자 중 72%는 AI가 더욱 정확한 예측과 의사결정에 도움이 되고, 59%는 AI가 빅데이터 분석으로 의사결정 과정에서 보다 많은 통찰력을 제시할 것으로 기대하고 있다.

AI 활용 수준이 미흡한 원인은 AI를 담당하는 조직 구조 및 운용 프로세스가 경직된 가운데, 가용 가능한 데이터도 부족하기 때문으로 파악되고 있다. 응답자 중 41%는 AI 담당 조직 구조 및 운용 프로세스 경직성이, 37%는 AI 기반 시스템 학습에 활용 가능한 데이터 부족이 신속한 AI 기술 도입을 저해하고 있다고 대답했다.

또한 32%는 데이터를 수작업으로 진행하는 과정에서 장시간 소요되고, 23%는 AI 진단에 오류가 발생할 경우 담당자가 수작업으로 교정하는 데 어려움이 있다고 대답했다.

특히 코로나 팬데믹으로 공급사슬에 불확실성이 증가하면서 AI에 기반한 수요 예측 및 결과 분석에 많은 시간이 소요되고 있다. 37%는 시장 변화에 신속하게 대응하지 못했고, 36%는 수요 예측 및 결과 분석이 부정확해졌으며, 31%는 예측 및 분석에 오류가 발생했다고 대답했고, 대다수 응답자들은 AI가 발전하더라도 인간의 노하우에 기반한 시스템이 유지를 희망했다.

AI는 단지 인간의 의사결정을 지원하는 도구로 사용되기를 희망 응답자 중 62%는 AI가 인간의 노하우를 대체할 수 없고, 59%는 AI가 예측하기 어려운 사건 및 사고도 발생하기 마련이라고 대답했다.

또한 53%는 AI가 수요 예측 및 비즈니스 계획 수립에 통찰력을 제시하는 데 그치고 최종 의사결정을 인간이 내려야 한다고 지적했으며, 47%는 AI에 과거의 데이터를 전적으로 신뢰하면 안 된다는 사실을 프로그램 등을 통해 인식시켜야 한다고 주장 한다.

기계와 인간이 협력하는 시대, SCM 부문에서는 AI와 인간을 효율적으로 통합시키는 정책적 방안을 시급히 마련해 SCM 전반의 경쟁력을 높여야 할 것이다. 고령화 사회로의 진입 가속화와 신속 정확한 서비스 수요 급증으로 SCM에서는 AI와 함께 로봇과 자동화, 센서와 자동인식, 실시간 빅데이터 활용 등 첨단 디지털 기술의 광범위한 사용이 불가피하다.

이 같은 시대적 흐름을 포착, 새로운 비즈니스 모델을 개발· 실행해 SCM 전반의 경쟁력을 높이기 위해서는 디지털 마인드셋으로 무장된 기술 인력을 확보하고 조직을 구성할 필요가 있다.

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