AI를 활용한 물류.

AI와 물류

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최근 몇 년간 AI의 발전은 빠르게 진행되고 있습니다. 여전히 일부 영역에서는 AI가 미치고 있는 영향력과 기술의 발전 속도를 체감하기 쉽지 않겠지만, 이러한 정량적인 기술 발전과는 별개로 생각해본다면 그 속도와 범위를 좀 더 쉽게 이해할 수 있을 것입니다.

가령 GPT가 처음 등장했을 당시를 떠올려봅시다. 그것은 꽤 혁신적인 프로그램이었음이 분명하겠지만, 실제 여러 질문을 해봤을때 할루시네이션으로 인한 오답이 너무 자주 나왔고 활용 범위도 매우 제한적이었다는것을 떠올릴 수 있을 것입니다.

그러나 지금은 그때와 많은 부분이 달라졌습니다. 이제는 프롬프트를 통해 자기검증과 웹 비교가 가능해짐에 따라 정확성은 대폭 향상되었으며, 사용 범위 또한 단순한 질의응답이나 문장 생성을 넘어 이미지 생성, 영상, 창작의 영역까지 확장되었습니다. 
그리고 이를 통해 누구나 전문가 수준 이상의 결과물을 만들어낼 수 있을 만큼 AI 활용은 쉬워지고 넓어졌습니다.

이러한 AI의 활용은 물류에서도 예외가 아닙니다. 물류의 실무는 여전히 하드웨어의 영향력이 크기 때문에 인력 중심의 산업으로 인식되기 쉽지만, 사실 누구나 가지고 있는 스마트폰이나 사무용 PC에서 활용할 수 있는 수준의 AI만으로도 현장의 복잡한 문제들을 충분히 해결할 수 있습니다.

그렇다면 어떤 영역들을 AI로 풀어낼 수 있을까요? 하나씩 찾아보도록 하겠습니다.

물류실무에서의 AI 활용 분야

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물류에서 AI를 활용해 개선할 수 있는 업무 영역들을 찾아본다면 가장 먼저 활용할 수 있는 영역은 커뮤니케이션과 관련된 업무일 것입니다. 이는 이미 많은 기업에서 활용되고 있으며 가장 대중적인 효용이 증명된 업무 영역입니다. 

가령 AI를 활용한다면 보고서, 회의록, 이메일, 일일 작업 현황 등 단순 반복 업무를 더욱 빠르고 설득력 있게 정리할 수 있습니다. 이전에는 보고할 내용을 모두 취합하고, 우선순위와 중요도에 따라 분류한 뒤 이를 양식에 맞춰 재구성하거나 부가적인 내용을 추가하는 데 많은 시간이 소요되었지만 AI를 통해 이러한 내용들을 논리적이고 상세하게 작성할 수 있고, 주제별 단락을 나누거나 가시성을 높이는 방식으로도 손쉽게 가공할 수 있으며 업무 처리 속도는 물론 커뮤니케이션의 일관성과 신뢰도도 확보할 수 있습니다.

또한 AI는 화주사, 협력사, 도급사 등 다양한 이해관계자와의 소통 과정에서 감정을 최소화한 중립적이고 객관적인 표현과 논리적인 방법등을 제안해줄 수 있습니다. 이를 통해 감정적으로 흘러가거나 논리성이 떨어지는 커뮤니케이션을 방지하고, 비즈니스 톤앤매너를 유지한 상태에서 정확한 메시지를 전달할 수 있습니다.

두 번째 활용 영역은 물류 운영 과정에서의 실마리를 찾는 것입니다. 물론 실물을 직접 다루는 작업에는 AI를 곧바로 적용하기 어려운 점이 있지만, 모든 재고와 인력의 움직임, 그리고 효율성은 결국 데이터, 즉 숫자로 표현됩니다. 따라서 AI는 이러한 움직임과 효율을 분석해 문제의 정의와 개선 방향을 찾는 데 있어 훌륭한 나침반이 될 수 있습니다.

예를 들어, 재고 흐름과 입출고 내역, 월말 오차 등을 데이터화해 입력한 뒤 분석을 요청하면, 재고 편차와 출고 단위 등을 감안해 예상되는 문제점과 개선 방안을 도출해낼 수 있습니다. 또한 일별 출고 데이터와 생산성 변동 간의 연관성을 분석해, 주문 구성이 현장 생산성에 미치는 영향을 지표화하고 이를 기반으로 DAS 또는 DPS 같은 자동화 설비의 배치 전략을 수립하고 최적의 구성을 찾아내거나 작업의 순서와 투입인력의 최적화 방안을 계산할 수도 있습니다.

이처럼 정량적 데이터에 기반한 분석을 통한다면 화주사나 도급사와 협의할 때 필요한 적정 단가나 목표 생산성도 보다 객관적으로 설정할 수 있습니다.

그 외에도 신입 직원 교육, 매뉴얼 작성, 인수인계 등에서도 AI는 높은 활용 가치를 지닙니다. 데이터를 기반으로 오류가 자주 발생하는 상품이나 공정을 찾아 해당 작업에 대한 주의사항을 정리할 수 있으며, 실제 작업과 기존 SOP를 비교해 보완이 필요한 항목을 도출하고 완성도를 높일 수도 있습니다. 또한 앞서 언급한 이미지 생성 및 영상 분석 기술을 활용하면, 현장을 직접 경험하지 않더라도 세부 작업 내용을 충분히 이해할 수 있도록 지원할 수 있습니다.

앞서 설명했듯, 이러한 AI의 활용은 더 이상 거창한 기술이나 먼 미래의 이야기가 아닙니다. 이미 특별한 교육 없이도, 스마트폰으로 정보의 서칭과 자신이 원하는 바를 명확하게 작성할 정도의 기술 능력만 있어도 충분히 업무에 활용할 수 있습니다.
물론 그렇다해서 모든것을 AI가 해결하거나, 모든 질문에 정답을 주는 도구는 아니기에 이에 대한 지나친 의존은 지양해야 할 것입니다.

더 빠르고 현명하게 판단할 수 있도록 다양한 선택지를 제시하고, 반복되는 업무를 줄이기 위한 보조적인 수단과 도구로 바라보는것이 진정한 AI의 존재 의의이자 가장 좋은 활용법임은 앞으로도 변치 않을 것이기 때문입니다. 벌써 SNS와 교육 분야에서는 AI가 폭넓게 활용되고 있으며, 복잡한 문제를 단순하고 명확하게 풀어내는 수단으로 자리 잡고 있습니다.

이처럼 물류 또한 AI가 업무의 핵심이 될 것입니다. 문제와 변화가 끊임없이 발생하는 산업에서 AI의 가치와 활용도는 더욱 높아지기 때문입니다. 기업의 경쟁력, 그리고 더 나아가 기업을 구성하는 구성원들의 능력은 이 도구를 얼마나 잘 활용하느냐에 따라 달라질 것이며, 이 과정에서 AI를 능숙하게 다루는 스킬을 가진 이들이 더 빠르게 경쟁력을 갖추게 될 것입니다.