AI, 더 친환경적인 공급망의 열쇠

오늘날 기업에게 지속가능성만큼 중요한 이슈 드뭅니다. 현대 소비자 환경 중시로 기업 친환경 관행 높은 기대 충족 필수. 특히 공급망 개선 여지 큽니다.

현실: 물류 체인 친환경과 거리 멀다

물류 체인 전 세계 탄소배출 80% 이상 차지. 현대 비즈니스 공급망 없이 불가, 하지만 공급망 개선 없인 자연 세계 현 상태 유지 불가.

해답: 인공지능

AI는 고객 서비스·비즈니스 인텔리전스 도구일 뿐 아니라 지속가능성에도 기여. 기후변화 복잡한 이슈, 복잡한 시스템이 열쇠 될 수 있음. AI 미래 기술 아님. 현재 이용 가능, 이미 기업 지속가능성 제고 돕고 있음. 사려 깊은 AI 구현으로 없이선 거의 불가능한 방식 지속가능성 추구 가능.

수요 예측 정확도로 낭비적 출하 차단

팔리지 않을 상품 출하는 비즈니스 나쁠 뿐 아니라 환경 해침. 각 출하 오염물질 배출, 기업 낭비 이동 최소화 필요. 전통 방식으론 고객 구매 여부 예측 난제. AI 다양한 소스 데이터 수집·예측 분석으로 신뢰도 높은 예측, 고객 구매 상품만 출하 가능.

실증: H&M

패션 대기업 H&M, AI로 시즌별 품목별 판매량 예측해 출하 주문 조정. 2018년 AI 부서 신설, 최대한 많은 프로세스 적용.

디지털 프로세스→데이터→예측 분석 정확도 향상

디지털화로 이전 불가능한 방식 데이터 생성. 정보 확보 시 예측 분석 놀랄 만큼 정확. 사람에겐 수프 캔 구매량 예측 어렵지만 AI엔 식은 죽 먹기.

운송: 공급망 최대 환경 영향 영역

대형 트럭·비행기·선박 화물 가득 실고 막대한 배출. AI 경로·차량 최적화로 배출 감소.

• AI 탑재 차량 성능 향상→배출 저감. 예: 지능형 트럭 주행거리 측정·설정 자동 조정으로 연비 극대화, 정비 필요시 알림으로 저효율 차량 운행 방지.
• 자율주행차 개발이 운송 분야 AI 가장 흔한 적용. 첨단 GPS·환경 데이터로 무인 수송이 인간 운전자보다 효율적 경로 산출·추종. 전기 자율주행 보트·자율주행 세미트럭 이미 생산 중, 미래 멀지 않음.
• 배송 긴급도 판별로 효율 극대화. AI 배송 조건·기타 요소 추적해 패키지 긴급도·연비 균형 맞춘 경로 생성. 편의성 희생 없이 지속가능성 추구.
• 실시간 조건 변화 적응. 출고 후 개별 배송 우선순위 변경 조정. 기계 복잡 계산 인간보다 빠름, 지능형 시스템엔 적응 문제 아님.

지속가능성 일회성 아님: 루틴 측정·AI 모니터링

장기적 친환경 위해 환경 영향 정기 측정 필수. 실제 생태 영향 산출 복잡, AI 이상적 업무. 지능형 시스템 공급망 운영 분석→개선 인사이트 제공. 파트너 윤리적 성과 모니터링으로 지속가능 기업과만 협업 보장.

파나소닉 연구: 고객대면 산업 90% 공급망 전반 모바일 기술 도입

모바일 기기 다중 데이터 포인트 생성, AI 손쉬운 추적. 환경 전략 효과 추적, 머신러닝 실시간 적응으로 문제 발생 시 변경, 대규모 지속가능성 프로젝트 리스크 감소.

결론: 공급망 대대적 변화 필요, AI가 가능케 함

더 많은 기업 운영에 기술 도입 시 물류 단기간 내 친환경 산업 전환 가능.