즉시 실행 가능한 물류 AI 활용 방법

오늘날 해운업을 포함한 물류 산업에서 AI(인공지능)의 활용이 점점 더 중요한 역할을 차지하고 있습니다.
10/29 화요일 로지브릿지 뉴스레터입니다
2024/10/29 화요일
 
 
 

인간의 단점은 존재하지 않는 것에 대해

희망을 갖는거야.

인간들은 그걸 꿈이라고 하지.

 

- 영화 A.I. Artificial Intelligence -

 
 
  • 글: 컴퓨터공학박사(인공지능 전공) 최갑근

 
오늘날 해운업을 포함한 물류 산업에서 AI(인공지능)의 활용이 점점 더 중요한 역할을 차지하고 있습니다. 특히 운영 효율과 비용 절감이 중요한 물류업계에서는 AI를 통해 회사 운영의 큰 변화를 기대할 수 있습니다. 거대한 언어 모델인 LLM(거대 언어 모델)은 최근 AI 발전의 핵심으로, 그 역할은 단순히 정보를 처리하는 데 그치지 않고 사람처럼 서류 작성, 데이터 분석, 업무 자동화에 중요한 역할을 할 수 있습니다. AI와 LLM이 물류업에 어떻게 실질적으로 활용될 수 있는지, 쉽게 실행 가능한 방법들을 함께 살펴보겠습니다.
 

📄서류 자동화로 시간 절감하기:

 

해상운송의 필수 서류인 선하증권(Bill of Lading), 통관 서류, 화물 인보이스 등은 여전히 많은 인력과 시간이 필요합니다. LLM 도입을 통해 이러한 문서 작업이 자동화된다면, 사람이 직접 시간을 들여 작성할 필요 없이 AI가 필요한 정보를 빠르게 추출하고, 정교한 문서를 자동으로 생성하여 시간을 대폭 절감할 수 있습니다. 특히 템플릿 기반 자동화 도구를 사용하면 일관된 양식을 유지하면서도 수작업으로 인한 오류를 크게 줄일 수 있으며, 실시간 오류 감지 기능이 있어 문서의 정확성을 보장합니다. 이를 통해, 기업은 법적 리스크를 줄이는 동시에 인력의 효율적인 배치가 가능해져, 전체 업무 과정에서 큰 혁신을 가져올 수 있습니다.

 

📊실시간 데이터 기반 보고서 자동 생성

 
물류업에서는 자주 상황을 파악하고, 이를 통해 신속히 결정해야 하는 일이 많습니다. 특히, 운송비, 물동량 변화, 항구별 처리 속도 등은 실시간으로 관리되며 중요한 의사결정에 사용됩니다.
 
LLM을 활용하면 매주 또는 매월 중요한 지표들이 담긴 보고서를 자동으로 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 항로의 운송비가 일정 기간 동안 어떻게 변화했는지, 항구별로 처리 속도에 차이가 있는지를 한눈에 파악할 수 있습니다. 이 데이터를 바탕으로 물류 수요의 변화를 예측하고, 필요한 자원을 더 효율적으로 배분할 수 있습니다. 무엇보다 인공지능이 수집한 데이터를 빠르게 정리해 주기 때문에, 시간이 절약되고 의사결정이 빨라집니다.

 

👨‍🏫신입사원의 학습 지원과 인적 오류 감소

 

신입사원들은 물류 환경에 익숙하지 않기 때문에 서류 작성 과정에서 실수가 잦을 수 있습니다. LLM은 이러한 신입사원에게 실시간 피드백을 제공하여 업무 과정에서 발생할 수 있는 실수를 즉시 알려주고, 필요한 정보를 빠짐없이 입력했는지 확인하는 역할을 합니다. 예를 들어, 선하증권 작성 시 규정에 맞지 않는 입력이 있거나, 정보가 누락될 경우 실시간으로 수정할 수 있게 돕습니다.

 

또한, 고령화 사회에 진입하면서 숙련 인력의 부재가 발생하는 인력구조의 문제도 해결할 수 있습니다. 중간급 이상의 숙련자 수가 줄어드는 가운데, LLM은 신입사원이 업무를 이해하고 숙련도를 높이는 데 멘토링 역할을 할 수 있습니다. 결과적으로 LLM 도입은 신입사원의 빠른 성장과 회사 내 인력 관리 측면에서도 장기적으로 인재의 안정적인 성장을 지원하며, 물류 인력 구조 관리에 필수적인 기술로 자리 잡을 수 있습니다.

 
(AI 기술은 물류와 공급망 관리를 더욱 효율화할 수 있습니다)

🏫LLM 교육의 중요성

 
LLM을 잘 활용하려면 직원들이 이 기술의 기본 원리를 이해하고 있어야 합니다. AI가 서류를 자동화하고 데이터를 분석하는 원리를 이해한다면, 직원들은 더 효율적으로 AI를 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 서류 자동화가 어떻게 이루어지고 실시간 보고서가 어떤 방식으로 작성되는지 알면, 시스템 오류나 문제가 발생했을 때에도 신속하게 대처할 수 있습니다. AI 교육을 통해 직원들이 AI 기술을 업무에 자연스럽게 접목할 수 있게 되면, 조직 전체의 생산성과 경쟁력을 강화하는 데 큰 도움이 됩니다.

 

🌍글로벌 물류업계의 AI 도입 사례

 
머스크와 CMA CGM 같은 글로벌 해운업체들은 이미 인공지능을 적극 도입해 비용 절감과 운영 효율성을 높이고 있습니다. 예를 들어, 머스크는 실시간 데이터 분석을 통해 각 화물의 위치를 정확히 추적하고, 운송 경로를 최적화하여 연료 소비와 비용을 줄이고 있습니다. CMA CGM은 AI 기반 예측 분석을 통해 항로를 최적화하고 탄소 배출을 줄이는 동시에, 고객 서비스 속도를 높여 고객 만족도를 향상시키고 있습니다.
 
이처럼 글로벌 해운업체들이 인공지능을 활용해 물류 서비스를 효율화하고 경쟁력을 유지하는 방식은 국내 물류업계에도 큰 영감을 줄 수 있습니다. 국내 물류업체들도 유사한 AI 기술을 도입하여 더 신속한 서비스 제공과 고객 만족도 향상을 기대할 수 있습니다.

 

🔑지금 시작해야 하는 이유

 
머스크와 CMA CGM이 이미 AI를 통해 실질적인 성과를 이루고 있는 것처럼, 한국의 물류업계도 AI를 통해 경쟁력을 높일 수 있습니다. 특히 한국은 AI 기술을 적용하기 좋은 환경과 정부의 강력한 지원을 받고 있습니다. 이를 통해 물류업계는 AI로 현재의 치열한 경쟁에서 우위를 점할 수 있는 기회를 얻을 수 있습니다.
 
AI를 활용해 서류 작성과 데이터 분석이 자동화되면 물류업체는 시간과 비용을 절감하고, 직원들은 더욱 효율적으로 업무를 수행할 수 있습니다. 이제 물류업계는 이러한 기회를 활용하여 LLM 기술을 도입하고, 직원 교육을 통해 AI를 업무에 적용해 더 효율적이고 경쟁력 있는 조직을 만들어야 할 때입니다.
 
  • 다음편에서 더 구체적이고 현실 가능한 AI 사례를 소개합니다.
 
💡로지브릿지의 생각: 저희도 물류산업에서 AI를 접목할 수 있는 분야가 매우 다양하다고 보고 있습니다. 한 사례로 '이사' 서비스에 AI가 접목된다면 고객과 업체 모두에게 큰 편의를 제공할 수 있을 것이라는 아이디어를 평소에 구상했었는데요. 우리가 보통 이사를 할 때, 업체 관계자가 가정집을 직접 방문해 부피를 측정하고 견적을 산출하는 방식으로 진행되기 때문에 인력과 시간이 많이 소요됩니다. 만약 고객이 가이드에 따라 집 안 곳곳의 사진을 촬영해 AI 시스템이 적용된 플랫폼에 입력하면, AI가 자동으로 부피를 계산하고 즉시 견적을 제공하는 방식으로 대체할 수 있습니다. 이는 고객의 시간 절약은 물론, 업체에도 인력 효율을 극대화할 기회를 줄 수 있는데요. 얼마 유사한 플랫폼이 실제로 출시된 것을 발견했습니다. 이처럼 물류산업에서도 AI가 접목될 수 있는 부문이 지속적으로 늘어나고 있으며, 앞으로 더 다양한 AI 활용 사례가 확산될 것으로 전망됩니다.
 
 
 
⦁ 회원사 '로보에테크놀로지' 소개 : AI와 3D비전을 활용해, 기존 작업장 그대로 투입이 가능한 이동형 박스 핸들링 로봇을 개발했습니다. 현장에 투입한 후 10분 이내에 작업 수행을 할 수 있을 정도로 쉽고, 유연한 운영이 가능합니다. 현재는 물류산업에 활용할 수 있는 상하차, 피킹 등의 로봇도 개발하고 있으며 곧 상용화를 앞두고 있습니다. (더 자세히 보기)
 
 
⦁ 회원사 '오토스토어' 소개 : 오토스토어는 전 세계 45개국의 다양한 업계에서 1,450여 곳의 스마트 물류창고에서 67,500대 로봇의 99.7%가 안정적으로 운영되는 검증된 시스템입니다. 이커머스, 식료품, 리테일, 제약 그리고 제조업까지 기존의 공간을 ¼로 줄이고 효율을 높이세요. (더 자세히 보기)
 
 
 
 
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[한국통합물류협회]
 
[북방물류산업진흥원]
 
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📖 추천도서
 
[다크데이터]
⦁ 데이비드 핸드
 
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