구글 클라우드는 산업 특화 AI 솔루션을 제공합니다
이들 솔루션은 구글 클라우드가 추구하는 AI 민주화에 맞게 어떤 조직이건 AI를 통한 혁신의 혜택을 누릴 수 있도록 하는 데 초점이 맞추어져 있습니다. 지난 포스팅부터 총 4회에 걸쳐 제조업 특화 구글 클라우드 서비스를 소개합니다. 이번에 다룰 주제는 물류와 공급망입니다. 😃
물류, 공급망 시스템의 기능과 역할을 다시 생각해야 할 때
물류 및 공급망 최적화는 오랜 기간 산업계에서 막대한 IT 투자를 해온 분야입니다. 나름 시스템도 잘 갖추어져 있고, 데이터 분석 환경의 수준도 높습니다. 이처럼 탄탄하다고 여기던 물류 및 공급망 관련 시스템은 최근 몇 년 사이 큰 도전을 맞이하고 있습니다.
코로나19로 전 세계 물류 및 공급망이 마비되는 현상을 겪으면서 많은 기업이 예기치 않던 위험이 닥쳤을 때 민첩하게 변화에 대응할 수 있어야 한다는 것을 뼈저리게 실감했습니다. 네, 어떤 변수가 등장해도 물류 및 공급망이 차질 없이 돌아갈 수 있도록 빠른 상황 판단과 의사 결정을 할 수 있도록 시스템이 바뀌어야 한다는 것을 깨닫게 된 것이죠.
클라우드가 있어 다행!
클라우드는 전통적인 물류, 공급망 시스템에 새로운 유연성과 탄력성을 제공합니다. 첨단 분석부터 인공 지능 기술까지 가능한 모든 기술적 수단을 동원해 어떤 위험 앞에서도 더 나은 최선의 결정을 지원하는 시스템을 구현하는 것, 예전에는 현실적이지 않았죠. 하지만 이제는 다릅니다. 클라우드를 잘 활용하면 새로운 시대적 요구에 맞는 물류, 공급망 최적화를 할 수 있습니다. 그렇다면 최적화는 구체적으로 어떻게 이루어질까요? 크게 두 가지 측면에서 살펴볼 수 있습니다.
지속 가능한 물류, 공급망 구축
코로나19로 기업은 물류, 공급망 관리에서 ‘위험’을 완화하는 것의 중요성에 눈을 떴습니다. 자연 재해, 전염병 등 예상치 못한 위험이 닥쳤을 때 비즈니스 운영과 재정적 측면의 위험을 예측하고, 유연하게 대응할 수 있어야 한다고 느낀 것이죠. 구글 클라우드를 이용해 실시간으로 데이터를 분석하고, AI 기반 예측 기능을 물류, 공급망 시스템에 부여하면 각종 위험을 완화할 수 있는 역량을 확보할 수 있습니다. 가령 구글 클라우드의 AutoML 및 BigQuery ML을 이용하면 머신 러닝에 대한 전문 지식이 없어도 모델 학습을 통해 예측 역량을 높일 수 있습니다.
예를 들어 보겠습니다. 침대 전문 기업인 캘리포니아 디자인 덴(California Design Den)은 AutoML을 활용해 가격 및 재고 수준에 대한 의사 결정을 예측 기반으로 수행할 수 있게 되었습니다. 별것 아닌 것 같지만 이는 캘리포니아 디자인 덴에게 엄청난 진보입니다. 이 회사는 전자상거래 시장에 직접 뛰어들면서 대규모 소매 업체들과 경쟁을 해야 하는 상황이었습니다. 이런 때에 물류, 공급망 관리에 AI를 적용해 가격, 재고 수준에 대한 의사 결정을 더 효율적으로 할 수 있게 된 것이죠. 이 회사는 Google Cloud Vision도 활용하는데요, 제품 데이터를 시각화하고 이를 판매 정보와 연계해 소비자가 선호하는 디자인과 색상 등에 대한 이해도 높였습니다. 네, 제품 설계부터 판매, 재고 관리까지 AI 파워를 활용하며 그 효과를 톡톡히 보고 있습니다.
본론으로 돌아와 지속 가능한 물류, 공급망 구축은 요즘 뜨는 ESG 경영에도 도움이 됩니다. 환경(Environment), 사회(Society), 경영(Governance)의 약자인 ESG 경영 수준이 기업 평가의 주요 기준이 되었죠. 지속 가능한 물류, 공급망은 ESG 경영의 주요 과제인 탄소 발자국 줄이기에 큰 도움이 됩니다.
예를 들어 볼까요. 물류 솔루션 및 서비스 전문 기업인 인도의 Numadic은 Google Maps Platform과 Google Route 등의 서비스를 이용해 기업 고객에게 경로 최적화를 통한 물류비 절감 방안을 제시합니다.
더 나은 고객 경험 제공
물류, 공급망 최적화의 두 번째 혜택은 더 나은 고객 경험 제공입니다. 이 역시 AI와 첨단 분석이 중요한 역할을 맡습니다. 코로나19 시기에도 안정적인 성장을 하는 기업을 보면 AI와 첨단 분석 기능을 물류, 공급망 관리에 적용해 수요, 재고, 물류 프로세스를 탄력적으로 조정하고 있다는 공통점이 있습니다. 여기에 더해 엣지 컴퓨팅의 힘까지 보태면 더 큰 혁신이 가능합니다. 5G, 클라우드 네트워킹을 통해 자산을 추적하고 운송 차량 경로를 최적화하면 재고 부족이나 배송 지연으로 인한 고객 불만을 줄일 수 있습니다.
간단한 예로 홈디포(Home Depot)의 경우 BigQuery를 활용해 공급망 운영을 개선하고 있습니다. 2,000개 이상의 매장에 50,000개 이상의 항목을 재고로 유지에 필요한 모든 매장과 창고의 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하는 것을 BigQuery에 맡기는 것이죠. 단순히 클라우드에서 데이터웨어하우스를 운영하는 것을 넘어 홈디포는 BigQuery ML까지 적용해 예측 기반 물류 운영에도 도전 중입니다.
물류, 공급망은 계속되어야 한다
살펴본 바와 같이 코로나19는 지금까지 잘 사용하던 물류, 공급망 시스템에 위험 상황 속에서 제 기능을 하는 지에 대한 물음표를 던지고 있습니다. 최근에는 물류와 공급망에도 디지털 트윈 개념을 적용해 위험에 대비해야 한다는 의견까지 나오고 있습니다.
어떤 상황에서도 물류와 공급망의 중단 없이 원활히 잘 돌아가게 하려면? 결국 답은 디지털 전환에서 찾아야 합니다. AI, 첨단 분석, 엣지 컴퓨팅 같은 새로운 기술을 빨리 물류, 공급망 최적화에 적용하는 것이 2021년 제조 기업의 중요 과제로 떠오른 이유입니다.
▶ 다음 포스팅에서는 세 번째 주제인 ‘Connected Operations’에 대해 알아보겠습니다. 🙂
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