재고 과잉도 품절도 없앤다… 생성형 AI로 공급망 미래 내다보기

Generative AI delivers better supply chain management for global conglomerate

재고 손실 20% 감소를 위한 생성형 AI 솔루션의 필요성

현대 비즈니스에서는 수요나 재고 수준의 작은 변화도 상당한 비용으로 이어질 수 있다. 캡제미니가 발표한 리포트에 따르면, 한 글로벌 대기업은 다양한 사업 분야를 운영하며 예상치 못한 소비자 수요와 시장 변화로 인해 창고의 수요 관리 실패로 손실을 경험했다. 재고 수준이 증가하면 과잉 공급으로 인해 재고 가치가 하락하게 되고, 판매 가격 할인은 시장 수요를 자극할 수 있지만 각 제품당 수익을 감소시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기업은 시장 수요 변화를 감지하고 예측하여 재고 가치에 미치는 영향을 완화하고자 했다.

버텍스 AI 챗봇과 90일 미래 예측 엔진: 캡제미니-구글 클라우드의 이중 솔루션

이 글로벌 대기업은 장기적인 최적의 재고 가치 유지를 위해 수요 예측, 창고 최적화, 비용 절감이 필요하다고 판단했다. 공급망 변화에 풍부한 경험을 가진 캡제미니(Capgemini)와 구글 클라우드(Google Cloud)를 파트너로 선택하여 데이터 기반 재고 수량 중심 접근 방식을 통해 시장과 소비자 수요를 더 잘 이해할 수 있게 되었다. 글로벌 배포 전 적합한 템플릿을 만들기 위해 특정 시장을 선정해 솔루션을 프로토타이핑하고 테스트했다. 창고에서의 가치 손실을 방지하기 위한 두 가지 핵심 요소는 다음과 같다:

생성형 AI 기반 챗봇: 구글 버텍스 AI(Google Vertex AI)를 기반으로 구축된 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트는 사용자의 의도를 이해하고 즉석에서 데이터베이스 쿼리를 생성하며 텍스트, 다이어그램, 그래픽, 표, 그림 형태로 상호작용하며 답변을 제공한다.
예측 엔진: 역사적 데이터를 기반으로 미래 프로젝트에 대한 판매 및 수요 예측을 생성한다. 일반적으로 30일, 60일, 90일 또는 최대 1년까지의 예측을 제공한다. 향상된 수요 예측은 재고와 시장 요구 사항 간의 예상치 못한 불일치를 줄여 기업이 시장 상황에 선제적으로 대응할 수 있게 한다.

데이터 분석으로 이익 마진 15% 향상과 창고 비용 절감 효과

이중 솔루션을 통해 기업은 고객 수요를 더 효과적으로 예측하고 공급망 결정을 내릴 수 있는 정보를 갖게 되었다. 과거 수요 패턴과 시장 지표를 분석하여 생성된 예측은 재고, 판매 관리, 공급 전략을 최적화하는 데 도움이 된다. 창고 최적화는 재고 가치 손실을 방지하고 전반적인 공급망 효율성을 향상시키며 자원이 더 효과적으로 할당되고 활용되도록 한다.

분석 요청과 응답 사이의 시간을 단축함으로써 기업은 시장에 대한 실시간 통찰력과 현재 수요에 대한 더 나은 그림을 얻게 되었다. 이러한 고급 수요 예측은 기업이 재고 가치 손실을 피하고 기존 재고 수준에서 최대 가치를 얻는 방법을 결정하며, 모두 공급망 효율성을 지원한다. 프로토타입 솔루션은 더 효율적인 창고 물류, 저장 비용 최소화를 통한 상당한 비용 절감, 이익 마진 최대화의 가능성을 입증했다.

한 국가 성공 사례에서 글로벌 확장으로: AI 공급망 솔루션의 미래

구글 클라우드를 기반으로 한 이 솔루션은 재고 및 창고 문제를 해결하여 기업이 공급망을 더 효과적으로 선제적으로 관리할 수 있게 한다. 개념 증명 구현은 한 국가에서 효과적이었으며, 캡제미니는 기업과 계속 협력하여 글로벌 공급망과 다른, 더 많은 창고로 솔루션을 확대할 예정이다. 이 프로젝트는 생성형 AI가 단순한 챗봇이나 콘텐츠 생성을 넘어 기업의 핵심 운영에 실질적인 영향을 미칠 수 있는 실용적인 사례를 제시한다.

FAQ

Q: 생성형 AI 기반 챗봇이 공급망 관리에 어떤 도움을 줄 수 있나요?

A: 생성형 AI 챗봇은 사용자의 의도를 이해하고 데이터베이스 쿼리를 자동으로 생성하여 복잡한 공급망 데이터에 대한 질문에 텍스트, 다이어그램, 그래픽 등 다양한 형태로 답변을 제공합니다. 이를 통해 의사결정자는 재고 상태, 예측 수요, 최적 배송 전략 등에 대한 정보를 빠르게 얻을 수 있습니다.

Q: 예측 엔진은 어떻게 재고 관리를 개선하나요?

A: 예측 엔진은 역사적 데이터를 분석하여 향후 30일, 60일, 90일 또는 최대 1년까지의 수요를 예측합니다. 이를 통해 기업은 재고와 시장 요구 사항 간의 불일치를 줄이고, 선제적으로 공급망을 조정하여 재고 가치 손실을 방지하고 창고 효율성을 높일 수 있습니다.

Q: 이러한 AI 솔루션의 도입으로 어떤 비즈니스 효과를 기대할 수 있나요?

A: AI 솔루션 도입으로 예측된 제품 수요에 대한 명확한 개요를 통해 재고를 선제적으로 관리하고 효율성을 높일 수 있습니다. 또한 창고의 재고 가치를 최적화하고, 제품 구매에 대한 더 많은 통찰력을 얻어 공급망 효율성을 높이고 이익 마진을 최대화할 수 있습니다.

해당 기사에서 인용한 리포트 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 캡제미니

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.