“AI가 물류를 완전히 바꾼다” 생산성 25% 향상, 주문 처리 27% 단축하는 자율 공급망

Making autonomous supply chains real

온라인 쇼핑 30% 급증과 기후위기가 바꾼 공급망, AI 자율화만이 해답

글로벌 컨설팅 및 IT 서비스 기업 액센추어의 보고서에 따르면, 기업들이 전통적인 비즈니스 효율성 전략에서 점점 줄어드는 수익을 보이고 있다. 규모의 경제와 글로벌화부터 린 제조업과 식스 시그마까지, 기존 방식들은 새로운 가치 창출의 원천에 대한 요구를 증가시키고 있다. 동시에 온라인 소비자 거래가 급증하며 공급망에 대한 압박이 늘어나고 있다. 지난 3년간 전 세계적으로 소비자 온라인 지출이 30% 증가했으며, 이는 제품 맞춤화에 대한 새로운 요구와 함께 다양한 새로운 채널을 만들어냈다.

기후 문제, 건강 위기, 그리고 자동차 산업 같은 부문별 변화는 전례 없는 민첩성을 요구한다. 갑작스럽고 예측 불가능한 지정학적 변화와 변화하는 무역 환경은 최고 공급망 책임자들로 하여금 운영 네트워크를 신속하게 재정렬하도록 만들고 있다. 여기에 고령화 인력, 감소하는 근속연수, 기술 부족으로 인한 제도적 지식의 손실이 복잡성을 더하고 있다.

AI(인공지능)의 최근 발전으로 가능해진 자율화가 해답이다. 연구에 따르면 이는 지속적인 가치를 창출하는 새로운 전략이기도 하다. 이는 산업 진화의 다음 단계로, 증기 동력 기계에서 시작해 전기, 초기 컴퓨팅, 데이터 분석으로 이어져 온 발전의 연장선상에 있다. 현재는 기술이 자율 시스템을 지원할 수 있는 단계에 와 있다.

EBITA 5% 증가·생산성 25% 향상, 자율 공급망이 가져올 놀라운 성과

자율 운영 추진으로 효율성, 민첩성, 지속가능성을 개선할 수 있으며, 이는 역동적인 환경에서 갑작스런 변화에 적응하는 데 중요하다. 이 접근법은 AI 주도 시스템의 힘을 활용하면서 전략적 의사결정과 개입을 위한 인간의 감독을 유지한다.

기업들은 재무 성과부터 시작해 속도, 민첩성, 비용 최적화를 개선할 수 있다. 설문 응답자들은 EBITA 5% 증가와 자본 수익률(ROCE) 7% 개선을 예상한다고 답했다. 수익성을 넘어서 상당한 운영 및 생산성 향상을 기대한다. 자율 시스템이 주문 리드 타임을 27% 단축하고 노동 생산성을 25% 향상시켜 기업들이 고객 요구에 더 빠르게 대응할 수 있게 할 것이라고 믿고 있다.

응답자들은 또한 정시 배송에서 5% 향상을 기대한다고 답했는데, 이는 점점 예측 불가능해지는 시기에 신뢰성을 개선하고 신속한 이행이 핵심 경쟁 우위인 산업에 도움이 될 것이다. 지속가능성 개선도 또 다른 결과이다. 10개 기업 중 거의 4개(39%)가 자율 운영이 더 나은 재사용, 재활용, 자원 효율성 덕분에 공급망 순환성을 크게 발전시킬 것이라고 답했다.

현재 자율화 성숙도 16%에서 5년 후 42%로, 제조업이 무인공장으로 선도

대부분의 기업이 자율 역량을 탐색하고 배치하기 시작하는 단계에 있다. 응답자의 약 25%가 자율화 여정을 시작했지만, 공급망 활동 전반의 중간 자율화 성숙도는 0%(완전 수동)에서 100%(완전 자율) 범위의 지수에서 단지 16%(평균 성숙도 21%)에 불과하다. 중간 성숙도는 향후 5~10년 내에 42%로 크게 상승할 것으로 예상된다.

전형적인 공급망 프로세스를 9개 클러스터와 29개 활동으로 세분화한 결과, 모든 공급망 활동이 이 변화를 피할 수 없음이 드러났다. AI가 최소한 어느 정도는 모든 활동을 증강할 것이다. 현재 대부분의 역량은 낮은 수준의 자동화와 위임에 있지만, 제조(Make), 품질 및 생산 관리, 고객 및 현장 지원 같은 클러스터에서는 자동화가 이미 주목받고 있다.

향후를 보면 이동(Move), 설치·유지보수·교체, 계획 및 일정 같은 클러스터들이 스마트 시스템의 증강으로 더 높은 위임 역량을 보일 것이다. 궁극적으로 가장 높은 수준의 자율화 성숙도는 제조 클러스터에서 기대되며, 이는 로봇공학과 첨단 적층 제조 기술을 사용해 맞춤 제품을 신속하게 생산하는 무인 공장 같은 최근 혁신을 반영한다.

연 매출 0.9% 투자 필수, 디지털 코어부터 직원 재교육까지 3단계 로드맵

자율 공급망 가치를 실현하기 위한 세 가지 핵심 행동이 있다. 첫째, 견고하고 안전한 데이터 기반을 구축해야 한다. 실시간 데이터 통합과 가시성이 단일 대시보드에서 모든 의사결정자에게 제공되는 공급망을 상상해보라. 공급업체 가시성부터 모든 창고의 재고 수준, 모든 공장의 계획된 가동 중지, 수요 예측까지 말이다. 이런 기반이 마련되면 공급망은 반응적 의사결정에서 사전 예방적 자기 최적화 운영으로 전환할 수 있다.

둘째, 중요한 AI 지원 기술에 투자한 후 전략적으로 확장해야 한다. 대규모 AI 통합에는 지원 기술에 대한 상당한 투자가 필요하다. 설문 응답자들은 자율 공급망 개발에 연간 매출의 0.9% 투자가 필요하다고 추정한다. 사이버보안, 클라우드 컴퓨팅과 SaaS 플랫폼, RFID와 IoT 같은 첨단 센서, 공급망 플랫폼 오케스트레이터를 자율화의 기술 지원 요소로 본다.

셋째, 사람과 기술이 함께 작업하는 방식을 재구성해야 한다. 역사적으로 기업들은 기능 중심으로 구조화되었지만, 점점 데이터가 기능적 사일로를 가로질러 다기능 팀이 데이터 자산을 중심으로 그룹화되는 플랫폼 기반 조직을 지원하고 있다. 자율 시스템에서 사람들은 고차원 작업을 수행하며 새로운 기술이 필요하다. 그들은 시스템을 설계하고, 점검하고, 테스트하고, 조정하고, 계획하는 의사결정 루프에 있을 것이다.

FAQ

Q: 자율 공급망이란 무엇인가요?

A: 자율 공급망은 AI 에이전트가 인간의 개입 없이 의사결정을 내리고 작업을 수행하는 시스템입니다. 단순한 자동화를 넘어서 자동화와 위임 두 차원을 포함하며, 기계가 인간의 작업과 의사결정을 모두 대체할 수 있습니다.

Q: 자율 공급망 도입으로 어떤 효과를 기대할 수 있나요?

A: 기업들은 EBITA 5% 증가, 자본수익률 7% 개선, 주문 리드타임 27% 단축, 노동생산성 25% 향상, 탄소배출량 16% 감소 등의 효과를 기대할 수 있습니다. 또한 공급망 중단으로부터의 반응 및 복구 시간을 60% 이상 단축할 수 있습니다.

Q: 자율 공급망 도입의 주요 장애물은 무엇인가요?

A: 주요 장애물로는 데이터 프라이버시와 사이버보안 위험, 데이터 가용성과 품질 문제, 공급망 및 운영 프로세스 준비 부족, AI와 자율 시스템에 대한 신뢰 부족 등이 있습니다. 특히 AI 시스템에 대한 신뢰 구축이 중요한 과제입니다.

해당 기사에 인용한 리포트 원문은 링크에서 확인 가능하다.

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.