chatGPT가 들려주는 물류 산업의 디지털 전환과 주요 사례들 (1/2)

최근 화제가 되고 있는 chatGPT 시스템을 활용하여 물류 산업에서의 디지털 전환과 주요 사례들에 대한 essay를 작성하였습니다. 작성하는데 들어간 시간은 20분 정도이며, 다수의 질문을 던져서 나온 답변을 아래에 첨부하였습니다. 깊게 들어가는 질문에 대해서는 답변에 어려움이 있었지만, 개괄적인 내용에 대해서는 훌륭한 답변을 제시하고 있습니다. (본문 쓰는데 chatGPT는 20분 걸렸는데, 제가 앞부분 작성하고 편집하는데 20분이 걸리네요 -.-) 요약문 작성도 chatGPT에게 시켰습니다.

chatGPT는 덧셈도 제대로 하지 못하지만, 수많은 문서들을 학습하여 이를 바탕으로 그럴듯한 답변을 만들어내는데는 충분한 역량을 보여주고 있습니다. 흥미롭네요... (chatGPT에게 덧셈을 시켜보면 그럴듯하지만 오답을 제시합니다. 이건 숫자를 학습한 건 아니니까요..)

이제 우리에게 필요한 역량은 "어떤 질문을 할 것인가?"에 달려 있다는 생각입니다.

chatGPT와 같은 인공지능은 일종의 백과사전 같은 개념이고, chatGPT에게 어떻게 질문하느냐에 따라 답변이 달라지게 됩니다. chatGPT가 들려주는 물류 산업의 디지털 전환과 주요 사례들에 대해 함께 살펴보시죠!

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chatGPT 인공지능 시스템이 들려주는 물류 산업의 디지털 전환과 주요 사례들

작성자: chatGPT (openAI)

질문자: 인천대학교 동북아물류대학원 송상화 교수

요약문

본 글에서는 인공지능, 블록체인 등 다양한 디지털 기술과 물류 산업에서의 응용에 대해 논의합니다. UPS, DHL, Zipiline International, Walmart, IBM/Maersk 등의 기업들이 AI 및 블록체인기술을 활용해 물류 운영을 최적화하고 효율성을 높이고 있으며, 이를 통해 비용을 절감하고 고객에게 가치를 제공하는 방법에 대해 알아봅니다. 또한 블록체인 기술이 물류의 투명성, 보안 및 효율성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있지만 상호 운용성, 확장성 및 규제 장애물과 같은 과제에 직면하는 현실에 대해 논의합니다. 기업이 물류기업에 블록체인과 AI 기반 디지털 시스템을 제공해 수익을 내는 것은 가능하지만 어렵고 힘든 과정일 수 있으며 기업은 AI와 물류산업에 대한 충분한 전문성을 갖추고 현장의 최신 동향을 파악해야 한다는 점도 다루고자 합니다.

물류 산업은 기업의 운영 방식과 경쟁 방식을 변화시키는 디지털 전환을 겪고 있습니다. 이러한 혁신의 핵심적인 측면 중 하나는 디지털 기술을 활용하여 효율성을 개선하고 비용을 절감하며 고객 서비스를 개선하는 디지털 비즈니스 모델로의 전환입니다.

비즈니스 모델 변화

물류 분야의 디지털 비즈니스 모델은 일반적으로 데이터와 분석을 사용하여 운영을 최적화하고 실시간 의사 결정을 내리는 것을 포함합니다. 예를 들어, 회사는 센서 및 기타 연결된 장치의 데이터를 사용하여 운송 중인 화물의 위치, 상태 및 성능을 추적하고 모니터링할 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터를 분석하여 패턴과 추세를 식별할 수 있으며, 이를 통해 경로, 일정 및 재고 관리를 개선할 수 있습니다.

물류 분야의 디지털 비즈니스 모델은 데이터와 분석 외에도 디지털 플랫폼과 도구를 사용하여 공급망의 다양한 이해 관계자를 연결하는 것도 가능합니다. 예를 들어, 기업은 디지털 플랫폼을 사용하여 고객, 공급업체 및 기타 파트너와 연결하여 정보를 공유하고 협업하며 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 방식으로 다양한 이해관계자를 연결함으로써 기업은 가시성을 개선하고 비용을 절감하며 효율성을 높일 수 있습니다.

주요 디지털 기술들 : AI, Blockchain, ...

물류에서 디지털 비즈니스 모델을 지원하는 데 사용할 수 있는 다양한 디지털 기술이 있습니다. 예를 들어, 기업은 블록체인 기술을 사용하여 공급망의 투명성, 보안 및 추적성을 개선할 수 있습니다. 또한, 기업은 인공지능과 기계 학습을 사용하여 프로세스를 자동화하고 더 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.

물류의 디지털 전환은 산업에 큰 영향을 미치고 있으며, 적응하지 못하는 기업들은 자신들이 불리하다는 것을 알게 될 것입니다. 경영자들은 이러한 변화가 제시하는 기회와 도전에 주목하고 디지털 기술과 비즈니스 모델을 활용하여 경쟁력을 유지할 수 있는 방법을 고려해야 합니다. 기업은 데이터, 분석, 디지털 플랫폼 및 기타 디지털 기술을 활용하여 효율성을 개선하고 비용을 절감하며 고객 서비스를 개선할 수 있습니다.

인공지능(AI) 기술은 물류 산업에 상당한 영향을 미칠 가능성이 있습니다. 인공지능으로 구동되는 도구와 시스템은 다음과 같은 물류 운영의 다양한 측면을 자동화하고 최적화하는 데 사용될 수 있습니다:

• 경로 최적화: AI 알고리즘을 사용하여 센서 및 기타 연결된 장치의 데이터를 분석하여 운송 중인 화물의 경로를 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 비용을 절감하고, 배송 시간을 개선하며, 효율성을 높일 수 있습니다.

• 재고 관리: AI 기반 시스템을 사용하여 판매 데이터, 재고 수준 및 기타 요인을 분석하여 제품 수요를 예측하고 재고 수준을 최적화할 수 있습니다. 이것은 기업들이 낭비를 줄이고 고객 서비스를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 예측 유지보수: AI 알고리즘을 사용하여 센서 데이터를 분석하여 장비나 차량의 유지보수가 필요한 시기를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 다운타임을 줄이고, 안전성을 개선하며, 자산의 수명을 늘릴 수 있습니다.

• 예측 모델링: AI 알고리즘을 사용하여 물류 운영에 미치는 다양한 요인의 영향을 예측하고 모델링할 수 있습니다. 예를 들어, 예측 모형을 사용하여 다양한 날씨 조건이 배송 시간에 미치는 영향을 추정할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 더 나은 의사 결정을 내리고 미래 시나리오를 계획할 수 있습니다.

• 챗봇과 가상 비서: AI 기반 챗봇과 가상 비서를 활용해 고객 서비스와 지원을 자동화할 수 있어 기업이 대량의 고객 문의를 빠르고 효과적으로 처리할 수 있습니다.

전반적으로, 물류에서 AI 기술을 사용하면 기업이 반복적인 작업을 자동화하고, 더 현명한 결정을 내리고, 효율성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. AI를 활용함으로써 기업은 경쟁 우위를 확보하고 비용을 절감할 수 있습니다. 그러나 AI 기술은 물류 산업에서 아직 상대적으로 새로운 기술이며 그 실질적인 영향은 아직 보이지 않는다는 점에 주목할 필요가 있습니다. 더욱이, 기업들은 AI 사용의 윤리적, 법적 영향뿐만 아니라 적절한 데이터 거버넌스의 필요성도 고려해야 합니다.

디지털 기술 활용 사례들 : 인공지능 시스템

물류 산업에서 인공지능(AI)에 의해 구동되는 경로 최적화의 몇 가지 예가 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

• UPS: UPS는 경로 최적화를 위해 ORION(On-Road Integrated Optimization and Navigation)이라는 인공지능 구동 시스템을 개발하였습니다. 이 시스템은 GPS, 교통 및 날씨 데이터와 같은 다양한 소스의 데이터를 사용하여 차량의 배송 경로를 최적화합니다. ORION은 패키지 픽업 및 배송 시간, 교통 상황 및 드라이버 가용성과 같은 요소를 고려하여 가장 효율적인 경로를 생성합니다. 시스템은 지속적으로 학습하고 적응하여 UPS가 배송 시간을 개선하고 비용을 절감하며 효율성을 높일 수 있도록 지원합니다.

• DHL: AI 기반 알고리즘을 사용하여 운송 네트워크의 경로를 최적화합니다. 이 시스템은 가장 효율적인 노선을 만들기 위해 출하량, 배송 시간, 차량 용량과 같은 요소를 고려합니다.

• Zipline International : 멀리 떨어진 지역에 의료 물품을 전달하는 데 사용되는 드론 함대의 비행 경로를 최적화하기 위해 AI 기반 알고리즘을 사용합니다. 이 시스템은 가장 효율적인 경로를 만들기 위해 기상 조건, 지형, 착륙 구역의 위치와 같은 요소들을 고려합니다.

• Google MAP : 인기 있는 내비게이션 Google Map은 인공지능을 사용하여 교통 패턴을 예측하고, 사고, 공사 또는 다른 사건으로 인한 지연을 피하기 위해 실시간으로 경로를 조정합니다.

• Convoy : 디지털 화물 매칭 플랫폼은 AI 알고리즘을 활용해 트럭 운전자와 가용 화물 적재량을 매칭해 트럭 크기, 화물 종류 등의 요소를 고려해 가장 효율적인 노선을 만들고 있습니다.

Zencargo Case : Zencargo는 인공지능(AI)을 활용해 고객의 공급망 운영을 최적화하는 물류 기술 기업입니다. 그들은 AI를 이용해 수요 예측, 재고 관리, 경로 최적화 등 물류 프로세스를 자동화하고 최적화하는 플랫폼을 제공하고 있습니다. Zencargo 플랫폼의 핵심 기능 중 하나는 수요 예측 기능입니다. 이 플랫폼은 AI와 머신러닝 알고리즘을 활용해 판매 데이터, 날씨 데이터, 소셜미디어 데이터 등 다양한 소스의 데이터를 분석해 향후 제품 수요를 예측할 수 있다고 합니다. 이를 통해 기업은 재고 관리를 개선하고 재고 소진 또는 재고 초과 위험을 줄일 수 있습니다. 아울러 Zencargo의 플랫폼은 AI를 활용해 운송과 물류 운영을 위한 경로 최적화도 진행하고 있습니다. 이 플랫폼은 트래픽, 날씨 및 기타 요인에 대한 데이터를 분석하여 배송 및 배송에 가장 효율적인 경로를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 비용을 절감하고, 배송 시간을 개선하며, 물류 운영의 환경적 영향을 최소화할 수 있습니다. Zencargo의 플랫폼은 또한 고객들에게 실시간 가시성과 추적 기능을 제공합니다. 이를 통해 고객은 실시간으로 배송 및 재고를 추적할 수 있으며, 이를 통해 보다 많은 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 수요 또는 기타 문제의 예상치 못한 변화에 보다 신속하게 대응할 수 있습니다.

이것들은 인공지능으로 구동되는 경로 최적화가 물류 산업에서 어떻게 사용되고 있는지 보여주는 몇 가지 예에 불과합니다. AI 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고 실시간 의사 결정을 함으로써 기업은 배송 시간을 개선하고 비용을 절감하며 효율성을 높일 수 있습니다 .

디지털 기술 활용 사례들 : 블록체인 시스템

투명성, 보안, 효율성을 높이기 위해 블록체인 기술이 물류 산업에 어떻게 적용되고 있는지를 보여주는 몇 가지 사례가 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다:

• Maersk 및 IBM: 덴마크 해운 기업 Maersk와 미국 기술 기업 IBM이 협력해 공급망 관리를 위한 블록체인 기반 플랫폼을 개발했습니다. 이 플랫폼을 통해 공급망 내의 여러 당사자가 정보를 공유하고 상품의 이동을 실시간으로 추적할 수 있어 투명성을 높이고 사기 위험을 줄일 수 있습니다.

• 월마트: 미국의 거대 소매업체는 식품 공급망의 추적성을 개선하기 위해 블록체인 기술을 사용하고 있다. 블록체인에 데이터를 기록해 제품의 원산지와 움직임을 추적할 수 있어 식품 안전 문제를 신속하게 파악하고 담을 수 있다고 알려져 있습니다.

• DHL: 물류회사는 의약품 등 고가품의 진위를 추적하고 검증하기 위한 블록체인 기반 플랫폼을 시범 운영하고 있습니다. 이 플랫폼을 통해 제조업체, 유통업체, 소매업체 등 공급망 내 서로 다른 당사자가 정보를 공유하고 제품의 진위를 확인할 수 있습니다.

• 중국 ONE Network : 그 물류 회사는 자사의 물류 네트워크를 통해 상품의 움직임을 실시간으로 추적할 수 있는 블록체인 기반 플랫폼을 개발했습니다. 블록체인에 데이터를 기록함으로써 기업은 투명성을 높이고 사기 위험을 줄일 수 있습니다.

• 베이징 가스 그룹: 블록체인 기술을 사용하여 천연가스 공급망의 투명성과 효율성을 개선하고 있습니다. 블록체인에 데이터를 기록함으로써 원천에서 소비자로의 천연가스의 이동을 추적할 수 있어 투명성을 높이고 사기 위험을 줄일 수 있습니다.

이것들은 블록체인 기술이 물류 산업에 어떻게 적용되고 있는지를 보여주는 몇 가지 예에 불과합니다. 블록체인을 활용해 데이터를 기록하고 투명성과 보안성을 확보함으로써 기업은 공급망의 효율성을 높이고 사기 위험을 줄일 수 있습니다.

디지털 기술 활용에 있어 도전 과제들 : 블록체인과 수익성 확보

다만 블록체인 기술은 물류업계에서 아직 상대적으로 새로운 기술이며 확장성, 상호운용성, 규제 준수 등 해결해야 할 과제가 남아 있다는 점에 주목할 필요가 있습니다. 블록체인 기술은 투명성과 보안, 효율성을 높여 물류산업에 혁명을 일으킬 가능성이 있지만, 실제 적용을 어렵게 하는 문제점들이 있습니다. 이러한 문제점 중 일부는 다음과 같습니다:

• 상호 운용성: 블록체인 기술은 아직 비교적 새로운 기술이며, 개발 중인 플랫폼과 시스템은 다양하다. 이는 블록체인 기반 시스템이 서로 호환되지 않을 수 있기 때문에 기업이 기존 물류 운영에 통합하는 것을 어렵게 만들 수 있습니다.

• 확장성: 블록체인 네트워크상의 거래가 증가함에 따라 이를 모두 적시에 처리하는 것이 점점 더 어려워질 수 있다. 이는 대량의 선적과 거래를 추적해야 하는 물류기업에 문제가 될 수 있습니다.

• 규정: 물류기업은 규제가 심한 업종에서 영업하는 경우가 많은데 블록체인 기술이 널리 채택되기까지는 극복해야 할 법적·규제적 장애물이 있을 수 있습니다.

• 데이터 개인 정보 보호 및 보안: 블록체인 기술은 본질적으로 안전하지만, 물류회사는 고객정보나 영업비밀 등 민감한 데이터가 블록체인 네트워크에 저장될 때 이를 확실하게 보호할 필요가 있습니다.

• 기술 도입 및 교육: 물류 기업들 사이에는 아직도 기술에 대한 회의와 이해 부족이 많고, 특히 블록체인 기반 시스템의 장점과 작동 방식을 완전히 이해하지 못하면 이들을 설득하기 어려울 수 있습니다.

• 기술적 과제: 물류 운영의 복잡성과 규모를 감당할 수 있는 블록체인 시스템을 구축하는 것은 어려울 수 있으며, 기업은 이러한 시스템을 개발하고 구현할 수 있는 기술적 전문성을 사내에 보유하지 못할 수 있습니다.

많은 기업들이 이러한 도전을 극복하고 물류 운영에서 블록체인 기술을 구현할 방법을 찾기 위해 노력하고 있습니다. 기술이 지속적으로 성숙하고 발전함에 따라 이러한 과제들이 해결될 것으로 보이며, 블록체인 기술은 물류 산업에 더욱 폭넓게 채택될 것으로 예상됩니다.

또한, 수익성 측면에서도 고민이 필요합니다. 그동안 물류업계를 위한 블록체인 기술 솔루션을 제공하려고 시도했던 많은 기업들이 수익을 내기 위해 고군분투했던 것이 사실입니다. 이는 앞서 언급한 상호운용성, 확장성, 규제 장애 등의 문제와 블록체인 기반 시스템의 개발 및 구현과 관련된 높은 비용 등 여러 가지 요인이 원인일 수 있습니다.

머스크와 IBM의 합작사인 TradeLens의 경우 2023년 1월 블록체인 플랫폼을 폐쇄한다고 밝혔습니다. 그 배경에는 블록체인 플랫폼이 재정적으로 생존할 수 있을 만큼 충분한 고객을 유치하지 못했고, 그들은 다른 프로젝트에 집중하기로 결정했기 때문으로 예상됩니다.

물류산업은 경쟁이 치열하고 복잡한 분야로 블록체인과 같은 신기술을 채택하려면 상당한 시간과 자원의 투자가 필요하다는 점에 주목할 필요가 있습니다. 물류를 위한 블록체인 기술 솔루션을 성공적으로 제공하고자 하는 기업들은 문제를 해결하고 광범위한 채택을 가로막고 있는 장애물을 극복할 수 있는 방법을 찾아야 할 것입니다.

결론적으로 물류산업에서 기업이 블록체인 기술을 제공해 수익을 내는 것은 가능하지만, 도전적이고 어려운 과정이 될 수 있습니다. 기업은 광범위한 채택을 가로막고 있는 과제를 해결하고 장애물을 극복할 방법을 찾아야 하며, 또한 고객에게 가치를 제공하고 경쟁사와 차별화할 수 있어야 합니다.