성공적인 공급망 관리를 위해 사람과 기계 간의 협력이 필수인 이유

2024년도 어느덧 절반 이상이 지나가고 있습니다. 여름 동안 많은 사람들의 업무 속도가 느려지는 지금이 바로 현재와 앞으로 몇 달 동안 공급망을 주도할 트렌드를 살펴볼 좋은 시기입니다. 우리가 나아갈 방향에 있어 기술이 큰 역할을 하겠지만, 더 중요한 것은 성공적인 조직은 인간과 기계 간의 지능적이고 신중한 통합을 통해 경쟁 우위를 확보할 것이라는 점입니다.

기술 붐

모든 면에서 공급망 기술에 대한 갈증은 거의 해소되지 않고 있으며, 분석가들은 이 분야를 가장 강력하며 성장세에 있는 엔터프라이즈 소프트웨어 분야로 보고 있습니다. Research and Markets에 따르면 2023년 전 세계 공급망 관리(SCM) 소프트웨어 시장은 약 367억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 2023년부터 2033년까지 연평균 성장률(CAGR)은 18.1%로 1,943억 달러에 달할 것으로 예측됩니다(그림 1).¹

그림 1: 2033년 SCM 소프트웨어 시장 규모는 1,943억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. (이미지 출처: Research and Markets)

공급망 테마의 부상

저는 Gartner가 발표한 2024년 공급망 기술의 주요 트렌드 목록을 흥미롭게 읽었는데, 이 목록은 지난 5년 동안에도 대대적인 변화가 있었던 목록입니다. 당시에는 블록체인, 사물 인터넷(IoT), 디지털 트윈에 초점이 맞춰져 있었습니다.² 인공지능(AI)도 목록에 있었지만 대기업의 '자동화'라는 다소 막연한 개념 외에는 어떻게 활용될 수 있을지에 대해 아는 사람이 거의 없었습니다. 그 이후로 AI는 소규모 조직에도 적용 가능한 합리적인 가격으로 제공되기 시작했습니다.³

Gartner에서 AI는 AI 기반 비전 시스템, 복합 AI, 차세대 휴머노이드 작업 로봇 등 다양한 하위 범주를 통해 보다 명확한 카테고리로 변모했습니다. 한편, IoT에는 기계 고객이라는 새로운 카테고리가 있습니다. Gartner는 또한 사이버 강탈, 공급망 데이터 거버넌스, 엔드투엔드 지속 가능한 공급망 등 공급망의 보호 및 제어와 관련된 몇 가지 트렌드를 지적했습니다(그림 2).

그림 2: 가트너는 AI를 보다 명확한 카테고리로 분류하여 AI 지원 비전 시스템, 복합 AI, 차세대 휴머노이드 로봇 등 다양한 하위 범주로 분류하고 있습니다. (이미지 출처: Gartner)

더욱 스마트해진 AI와 IoT

AI와 관련해서는 자동화에서 첨단 산업용 IoT(IIoT) 기술을 활용한 초자동화 단계로 나아가고 있습니다. 예를 들어, AI 지원 머신 비전 시스템은 3D 카메라, 컴퓨터 비전(CV) 소프트웨어, 고급 AI를 사용하는 패턴 인식 기술을 결합한 것입니다. 다른 신기술과 마찬가지로 대규모의 정교한 제조 작업에도 적용할 수 있습니다. 이러한 솔루션은 비전 시스템이 보는 실시간 비정형 이미지를 기반으로 자율적으로 캡처, 해석, 추론할 수 있습니다. 머신 비전의 가장 일반적인 용도는 육안 검사 및 결함 감지, 부품 위치 파악 및 측정, 제품 식별, 분류 및 추적입니다.⁴

AI 기술과 IoT의 결합은 또한 인력 기술 및 노동력 부족과 같은 일부 제조업체의 문제를 완화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 증강 커넥티드 인력(ACWF) 이니셔티브는 지능형 기술, 인력 분석, 기술 보강을 통해 신입 직원이 더 빠르게 업무에 적응할 수 있도록 지원합니다. 시스템이 근로자에게 실시간으로 정보에 액세스하고, 원활한 협업을 가능하게 하며, 몰입형 교육 경험을 촉진함으로써 인간의 역량과 생산성이 향상됩니다.

또 다른 새로운 범주로 떠오르고 있는 복합 AI는 공급망 성과를 개선할 수 있는 비즈니스 문제를 해결하기 위해 '여러 AI 기술을 결합하여 적용'하는 것으로 Gartner는 정의하고 있습니다. 이러한 분석 기법에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 머신 러닝(ML)/딥 러닝(DL)
• 자연어 처리(NLP)
• CV
• 설명 통계
• 지식 그래프

그러나 이러한 유형의 기술이 얼마나 광범위하게 적용될 수 있을지는 아직 미지수입니다. 조직은 어떤 성능 향상이 필수적인지 명확하게 정의해야 효과를 발휘할 수 있으며, 현재로서는 복합 AI를 적용하기 위한 만능 솔루션은 없습니다.

오늘날 이미 널리 사용되고 있는 한 가지 트렌드는 바로 기계 고객입니다. 이러한 비인간 행위자는 대가를 지불하고 자율적으로 상품과 서비스를 받을 수 있습니다. 또 다른 Gartner 보고서에 따르면 약 130억 개의 IoT 제품이 배포되어 고객 역할을 할 수 있습니다.⁵ 종종 이 기술은 신제품을 위해 특별히 설계된 부품보다는 저렴하고 널리 사용되는 부품(커패시터나 저항기 등)에 가장 유용합니다.

안전 및 거버넌스

공급망이 기술적으로 더욱 발전함에 따라 데이터 안전과 거버넌스의 중요성이 높아지는 것은 당연한 일입니다. 공급망의 미래에 도움이 될 동일한 AI 기술이 사이버 범죄자들의 무기고에도 사용될 가능성이 높습니다. AI는 잠재적으로 정교한 멀웨어와 랜섬웨어를 만들어 의심하지 않는 공급망을 공격할 수 있습니다.

지난 5분기 동안 리하이 비즈니스 공급망 위험 관리 지수(Lehigh Business Supply Chain Risk Management Index)에서는 공급망 관리자가 가장 중요하게 생각하는 리스크로 사이버 보안을 1순위로 꼽았습니다(그림 3). 지난 분기보다 5.5점 이상 상승하여 평균보다 12점 높은 수치를 기록했습니다. 2024년 3분기는 소폭 하락했지만 여전히 높은 우려를 보이고 있습니다. 위험 요소로는 사이버 공격, 데이터 손상, 데이터 도난, 시스템 바이러스, 보안 플랫폼 제어 등을 들 수 있습니다.⁶ 조직은 사이버 범죄자보다 앞서 나가기 위해 IT 부서와 긴밀히 협력해야 합니다.

그림 3: 사이버 보안 및 데이터 위험은 리하이 비즈니스 공급망 위험 관리 지수에서 평균보다 12점이나 높은 큰 차이로 1위를 차지했습니다. (이미지 출처: 리하이 비즈니스 공급망 위험 관리 지수)

한편 거버넌스와 지속 가능성은 AI와 분석의 지원을 받습니다. 조직은 혁신적인 기술을 사용하여 부서 간 가시성, 시나리오 모델링 및 의사 결정 자동화를 향상시킬 수 있습니다. 데이터 정확성은 두 영역 모두에서 매우 중요한데, 데이터가 부실하면 결과도 좋지 않기 때문입니다.

2024년에는 공급망 전반에 걸쳐 AI 지원 기술을 구현하는 데 집중할 것으로 보입니다. 공급망의 기술이 발전함에 따라 데이터 정확성은 더욱 중요해질 것입니다.

참고 자료

1: https://www.researchandmarkets.com/reports/5232515/supply-chain-management-scm-software-global

2: https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-8-supply-chain-technology-trends-for-2019

3: https://www.forbes.com/sites/digital-assets/2024/01/24/how-blockchain-and-ai-are-set-to-transform-small-businesses-in-2024

4: https://www.intel.com/content/www/us/en/manufacturing/what-is-machine-vision.html

5: https://www.cnbc.com/2024/02/21/machine-customers-are-already-among-us-and-they-number-in-the-billions.html

6: https://business.lehigh.edu/sites/default/files/2024-06/LRMI_2024_3rd_Quarter_Report_final2.pdf