자율주행 공급망: 물류와 리스크 관리의 혁명

자율주행 자동차와 트럭 시대가 코앞에 다가왔습니다. 그렇다면 자율주행 공급망은 어떨까요?

최근 수십 년간 기술은 공급망 관리의 모든 측면에 스며들었습니다. 그러나 지금까지 생산과 유통의 핵심 결정을 내리는 데는 인간이 필요했습니다.

이는 특히 현대 글로벌 조직의 생존에 필수적인 리스크 관리에서 그렇습니다. 공급망 관리자는 홍수·쓰나미·화산 같은 자연재해부터 노동 쟁의·테러 같은 인위적 사건까지 수많은 잠재적 혼란 발생 확률을 저울질하고 적절한 조치를 취해야 합니다. 이러한 판단은 기계 능력 밖이라고 여겨졌습니다.

지금까지는 말입니다. 방대한 데이터를 훑어 인간의 눈에 보이지 않는 패턴을 탐지하는 인공지능(AI)이 예측과 리스크 관리에서 점점 더 큰 역할을 하고 있습니다. 머지않아 기계가 자신들을 만든 인간보다 미래를 더 잘 꿰뚫어 볼 날이 올지도 모릅니다.

오늘날 AI에서 가장 유망한 혁신은 제약과 소비재(CPG) 분야에서 일어나고 있다고 에라 테크놀로지(Aera Technology) CEO 프레드 랄루요는 말합니다. 이들은 아마존으로부터 고객 서비스 방식을 근본적으로 변혁하라는 가장 큰 압박을 받고 있습니다.

"한 고객이 우아하게 표현하더군요." 랄루요가 회상합니다. "'우리가 변하지 않으면 다음 차례는 우리다.'"

전통적 유통업체에겐 소비자가 가격·편의·속도에 더 관심을 두는 시대에 브랜드를 지키는 게 과제입니다. 아마존 덕분에 매장 방문이 '무의미해지고' 있다고 랄루요는 말합니다. 이커머스 거인의 역량에 맞서려면 판매자는 공급망 모든 단계에서 효율을 높여야 합니다. 여기엔 리스크 관리 개선도 포함됩니다.

AI 발전의 대부분은 예측 분석 분야에서 이뤄지고 있습니다. 제조사는 제품을 구매자에게 더 빨리 전달해야 합니다. 동시에 '빅데이터' 가용성은 시장 전반을 더 넓게 보여주지만, 기획자를 정보 과부하에 빠뜨립니다. 자동화 시스템 도움 없이 입력 데이터를 해석할 수 없으면 '신호'와 '잡음'을 구별할 수 없습니다.

기업은 연간 프로모션 계획과 6개월 단위 S&OP(영업·운영 계획) 주기로 버틸 수 없습니다. 시장 상황, 특히 변덕스러운 소비자 취향이 너무 빠르게 변하기 때문입니다. "다음 수준의 성과로 가야 합니다." 랄루요가 말합니다. "그 정도의 자동화가 인간이 따라갈 수 없는 곳에 도달하게 해줍니다."

궁극적이지만 쉽게 닿지 않는 목표는 시장 상황에 실시간으로 반응하는 시스템입니다. 수요 감지(demand sensing)는 새 분야가 아니지만, 레거시 도구와 프로세스가 필수 조치를 지연시켜 오랫동안 제약받았습니다. 현재 형태로는 POS 데이터 접근을 넘어 '스마트' 패키징 등 요소까지 포함합니다.

입력 데이터는 POS 데이터, 날씨 예보, 닐슨 레이팅, 소셜 미디어 게시물, 경쟁 정보 등 모든 것을 망라합니다. 제약 분야에선 신약 정부 승인 업데이트도 추가됩니다.

"그물이 점점 넓어지고, 입자는 점점 더 미세해지고 있습니다." 랄루요가 말합니다.

독립 시스템으로서 AI는 가치가 적습니다. 효과적이려면 서로 다른 데이터 스트림을 결합하고 공급망 여러 기능에 퍼져야 합니다. 예: 소매업체 특정 품목 매출이 2% 늘었다. 예상치 못한 수요를 충족하려면 최적 증산 소스를 식별하고, 제조 역량을 평가하며, 자재 명세서(BOM)를 수정하고, 재고 수준을 조정해야 합니다. 트랜잭션 시스템이 서로 '대화'하지 못하면 이 과정에 며칠이 걸려 일시적 트렌드를 활용하기엔 너무 늦습니다.

게다가 AI 시스템은 데이터 보고를 인간 전문가와 융합해야 합니다. 인간 전문가는 여전히 제품 출하 시점과 장소에 대한 최종 결정을 내립니다.

랄루요는 '인지 워크벤치(cognitive workbench)' 개념을 설명합니다: AI가 데이터를 해석해 권고하면 (대부분) 인간 전문가가 실행합니다. 하지만 이는 AI 발전의 과도기적 단계일 뿐입니다. 머신러닝의 본질은 경험이 쌓일수록 적절한 행동을 도출하는 데 더 능숙해진다는 것입니다. 궁극적으로 많은 핵심 결정을 인간 개입 없이 내릴 수 있어야 합니다. 그때 '예측적' 분석이 '처방적(prescriptive)' 분석이 됩니다.

자동화가 인간 관리자를 완전히 대체하는 시점과는 아직 멉니다. 진행이 예측→처방→완전 자율로 간다면, 많은 기업이 여전히 1~2단계 사이에 머물러 있다고 랄루요는 말합니다. '자율주행' 공급망 전망은 꽤 좋지만, 타임라인이 문제입니다. 당분간 인간은 핸들에서 손을 뗄 수 없습니다.