해운업은 전 세계 물류의 중심을 담당하는 중요한 산업으로, 효율적이고 정확한 물류 관리를 위해 다양한 분야와 요소들이 유기적으로 결합되어야 합니다. 특히 선적 계획 수립, 선박 유지보수, 항만 물류 관리, 경로 최적화, 고객 서비스 등 복잡한 운영 요소들은 해운업체에 큰 부담이 되며, 이러한 복잡성을 개선해 효율성을 높이는 것이 큰 과제가 됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 최근 주목받고 있는 인공지능(AI) 기술을 활용하는 방안이 필요해졌습니다.
특히, 필자는 해운업의 복잡성을 고려할 때 여러 인공지능 시스템이 협력하는 다중 AI 에이전트(Multi-Agent System, MAS)와 인간처럼 언어를 이해하고 분석할 수 있는 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)이 효과적인 혁신 도구로 활용될 수 있다고 생각합니다. MAS는 다양한 인공지능 시스템이 각자 역할을 수행하며 협력하여 문제를 해결하는 시스템이고, LLM은 방대한 텍스트 데이터를 학습해 자연어를 이해하고 생성할 수 있는 AI 모델입니다. 이러한 AI 기술을 통해 해운업의 복잡한 과정을 보다 쉽게 해결할 수 있으며, 기존 시스템과도 원활하게 연결하여 인프라의 효과를 극대화할 수 있습니다.
인공지능을 전공한 필자의 입장에서 MAS와 LLM은 단순한 도구 이상의 역할을 하며, 물류 문제를 해결해 효율성을 크게 높일 수 있는 가능성을 지니고 있습니다. 아래에서는 다중 AI 에이전트와 LLM을 활용하여 해운업을 혁신할 수 있는 방안을 분야별로 정리했습니다.
📦선적 계획 최적화
해운업의 선적 계획 수립은 적재량, 목적지, 일정, 연료 사용량 등 다양한 변수를 종합적으로 고려해야 하므로, 수작업으로 진행할 경우 많은 시간과 노력이 소요됩니다. 다중 AI 에이전트를 도입하면 각 인공지능 시스템이 특정 작업을 맡아 협력하여 최적의 선적 계획을 수립할 수 있습니다. 예를 들어, 한 에이전트는 적재량을 계산하고, 다른 에이전트는 최적 항로를 제안하며, 또 다른 에이전트는 날씨를 분석하여 안전한 항로를 설정하는 역할을 수행할 수 있습니다. LLM을 추가하면 다양한 상황에 대해 AI가 자연어로 설명할 수 있어 복잡한 결정 과정을 이해하기 쉽게 도와줍니다. 이를 통해 최적의 선적 계획을 실시간으로 제공하여 선적 시간을 단축하고, 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다.
🔧실시간 선박 상태 모니터링 및 예측 유지보수
선박 정비는 대개 고장이 발생한 후에 이루어지기 때문에, 예기치 못한 비용과 시간 손실로 이어질 수 있습니다. 다중 AI 에이전트를 활용한 실시간 모니터링 시스템은 선박의 상태를 지속적으로 분석하고, 엔진이나 전기 장비, 연료 시스템 등 각 파트별로 감시하면서 문제를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 선박의 예측 유지보수가 가능해지며, 고장을 줄이고 선박 운영 시간을 최적화할 수 있습니다.
🏗️항만 물류 관리 자동화
항만은 해운업의 중심 허브로, 많은 양의 컨테이너와 화물이 계속 적재되고 하역됩니다. 하지만 이 과정에서 정체가 발생하면 물류 흐름이 지연되고 운영 효율성이 떨어질 수 있습니다. 다중 AI 에이전트를 도입하면 항만의 입출항과 하역 일정을 자동으로 관리하고, 화물 위치 추적, 재고 관리, 출입문 통제 등 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, 화물 적재와 하역 작업 일정을 자동 조정해 효율성을 높이고, 항만 내 화물 위치를 실시간으로 추적해 관리 편의성을 증대할 수 있습니다.
(AI 기술은 물류와 공급망 관리를 더욱 효율화할 수 있습니다)
🌍글로벌 무역 경로 및 연료 소비 최적화
해운업의 글로벌 무역 경로 설정에서는 연료 가격, 날씨, 항로 혼잡도 등 다양한 변수를 고려해야 하며, 연료 가격의 변동성은 해운업체에 큰 부담이 됩니다. 다중 AI 에이전트는 실시간 데이터를 수집해 연료 소비를 최소화하는 최적의 항로를 제안할 수 있습니다. 예를 들어, 날씨와 해류 데이터를 분석해 연료 절약 경로를 설정하거나 항로 혼잡도를 고려해 가장 빠른 경로를 추천합니다. LLM은 복잡한 계산 결과를 간단한 언어로 설명하여 고객이나 관계자에게 경로 선택 이유를 쉽게 전달할 수 있습니다.
👤고객 서비스 자동화 및 개인 맞춤형 서비스
해운업에서는 고객의 요구가 다양하며, 이를 수작업으로 처리하기에는 많은 시간이 소요됩니다. 다중 AI 에이전트는 고객 문의를 자동으로 처리하고, 각 고객의 요구에 맞춘 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 화물 위치를 추적하려 할 때, AI 에이전트가 실시간 상태를 제공하거나 운송 상태 업데이트를 전달하는 방식입니다. LLM은 고객 문의에 자연스러운 언어로 답변하고, 질문 의도를 파악해 구체적인 정보를 제공하여 고객 만족도를 높이고 응대 시간을 절감할 수 있습니다.
🤝다중 AI 에이전트 협업 기반 물류 시스템
물류 시스템은 다양한 작업들이 유기적으로 연결되어 운영됩니다. 다중 AI 에이전트는 화물 적재와 경로 설정을 협력적으로 관리하여, 하나의 에이전트가 적재량과 순서를 결정하면 다른 에이전트가 이를 바탕으로 최적 경로를 설정하는 식으로 상호 보완적인 작업을 수행할 수 있습니다. LLM은 물류 전반의 업무 흐름을 분석해 최적화할 수 있는 방안을 자연어로 제안하거나, 작업 간의 원활한 협력을 도와줍니다.
MAS와 LMM을 도입하면 해운업의 다양한 문제를 해결하고 운영 효율성을 크게 향상할 수 있습니다. MAS는 서로 다른 업무를 협력하여 최적의 결과를 만들어내고, LLM은 방대한 데이터를 자연어로 분석하고 전달하여 의사결정 과정을 간소화합니다. 특히, 기존 레거시 시스템과의 통합을 통해 새로운 기술을 빠르게 도입하고 기존 인프라와의 호환성을 높여, 비용 절감과 고객 만족도를 동시에 높일 수 있습니다.
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