AI는 공급망을 지속 가능하게 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.

오늘날 기업에서 지속 가능성만큼 중요한 문제는 거의 없습니다. 현대 소비자는 환경에 관심을 갖기 때문에 기업은 친환경 관행에 대한 더 높은 기대치를 충족해야 합니다. 특히 공급망은 개선할 여지가 많습니다.

물류 체인이 친환경적이지 않다는 것은 비밀이 아닙니다. 전 세계 탄소 배출량의 80% 이상을 차지합니다. 현대 비즈니스 세계는 공급망 없이 존재할 수 없지만, 자연 세계는 개선되지 않으면 같은 방식으로 존재할 수 없습니다.

좋은 소식은 답이 있다는 것입니다. 인공 지능은 고객 서비스 및 비즈니스 인텔리전스를 위한 귀중한 도구이며 지속 가능성에도 도움이 될 수 있습니다. 기후 변화는 복잡한 문제이므로 복잡한 시스템이 이를 해결하는 열쇠가 될 수 있습니다.

AI는 미래의 기술이 아닙니다. 지금만 사용 가능한 것이 아닙니다. 그것은 번창하고 있으며 이미 기업이 더 지속 가능하도록 돕고 있습니다. AI를 신중하게 구현함으로써 기업은 AI 없이는 거의 불가능한 방식으로 지속 가능성을 추구할 수 있습니다.

사람들이 사용하지 않는 배송 상품은 비즈니스에만 나쁜 것이 아닙니다. 환경에 해롭습니다. 각 선적은 대기 중으로 오염 물질을 방출하므로 회사는 낭비되는 이동을 최소화해야 합니다. 그러나 전통적인 방법으로는 고객이 무엇을 사거나 사지 않을지 예측하는 것이 어려울 수 있습니다.

AI를 통해 기업은 소비자 수요를 보다 정확하게 예측할 수 있습니다. 지능형 시스템은 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 이를 사용하여 예측 분석을 통해 신뢰할 수 있는 예측을 할 수 있습니다. 기업이 고객이 구매할 제품만 배송하도록 돕습니다.

기술은 단순한 이론이 아닙니다. 패션계의 거물 H&M은 AI를 사용하여 시즌에 판매할 특정 품목의 양을 예측하고 그에 따라 배송 주문을 조정합니다. 이 회사는 2018년에 AI 부서를 설립했으며 현재 가능한 한 많은 프로세스에 이를 적용하고 있습니다.

디지털 프로세스로의 이동은 이전에는 불가능했던 방식으로 데이터 생성을 가능하게 합니다. 이러한 모든 정보를 가지고 예측 분석은 놀라울 정도로 정확할 수 있습니다. 사람들이 몇 캔의 수프를 살지 예측하는 것은 인간에게는 까다로울 수 있지만 AI에게는 문제가 되지 않습니다.

운송은 공급망에서 가장 환경에 영향을 미치는 분야 중 하나입니다. 화물로 가득 찬 대형 트럭, 비행기 및 선박은 엄청난 양의 배기 가스를 발생시킵니다. AI는 경로와 차량 자체를 최적화하여 이러한 배출량을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 지원 차량은 향상된 성능을 제공하므로 배기가스 배출량이 줄어듭니다. 예를 들어 지능형 트럭은 주행 거리를 측정하고 일부 설정을 자동으로 조정하여 연료 효율성을 극대화할 수 있습니다. 또한 정비가 필요할 때 회사에 알려 운전자가 효율성이 떨어지는 차량을 운전하지 않도록 할 수 있습니다.

교통 분야에서 AI의 가장 일반적인 적용은 자율주행차 개발입니다. 고급 GPS 시스템 및 기타 환경 데이터를 통해 무인 운송은 인간 운전자보다 더 효율적인 경로를 계획하고 따를 수 있습니다. 전기자율주행 보트, 무인 세미트럭 등의 차량은 이미 양산 중이므로 머지 않은 미래일지도 모릅니다.

배송 효율성을 극대화하는 방법 중 하나는 배송의 긴급성을 결정하는 것입니다. AI는 배송 조건 및 기타 요소를 추적하여 패키지 긴급성과 연료 효율성의 균형을 유지하는 배송 경로를 생성할 수 있습니다. 이러한 방식으로 기업은 지속 가능성을 위해 편의성을 희생할 필요가 없습니다.

AI는 실시간으로 변화하는 조건에 적응할 수 있습니다. 배송이 창고를 떠난 후 개별 배송의 우선 순위 변경에 대해 조정할 수 있습니다. 기계는 사람보다 훨씬 빠르게 복잡한 계산을 수행할 수 있으므로 이러한 변화에 적응하는 것은 지능형 시스템에 문제가 되지 않습니다.

지속 가능성은 일회성 작업이 아닙니다. 기업이 장기적으로 환경 친화적이려면 환경에 미치는 영향을 정기적으로 측정해야 합니다. 실제 생태학적 영향을 결정하는 것은 복잡한 문제이므로 AI에 맡기는 것이 이상적인 작업입니다.

지능형 시스템은 공급망이 어떻게 작동하는지 분석한 다음 이를 개선하는 방법에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 기업은 AI를 사용하여 파트너의 윤리적 성과를 모니터링하여 지속 가능한 비즈니스와만 협력할 수도 있습니다.

Panasonic 연구에 따르면 고객 대면 산업의 90%가 이미 공급망 전반에 걸쳐 모바일 기술을 채택했습니다. 모바일 장치는 AI가 쉽게 추적할 수 있는 여러 데이터 포인트를 생성합니다.

기업은 AI를 사용하여 환경 전략의 효과를 추적할 수 있습니다. 머신 러닝 시스템은 실시간으로 적응하기 때문에 문제가 발생하면 변경할 수 있어 실질적인 지속 가능성 프로젝트에 착수할 위험을 줄일 수 있습니다.

공급망은 지속 가능하게 되려면 많은 변화가 필요하지만 AI는 이러한 노력을 가능하게 하는 데 도움이 될 수 있습니다. 더 많은 기업이 운영에 이 기술을 채택하면 물류가 순식간에 녹색 산업이 될 수 있습니다.

Jenna Tsui는 The Byte Beat의 기술 블로거입니다. .