소매업체들은 더 이상 인공 지능(AI)의 영향에 대해 추측하지 않고, 이를 활용하고 있습니다. AI는 이미 공급망 중단에서 위험 관리 및 지속 가능성에 이르기까지 업계의 가장 어려운 과제들을 해결하고 있습니다.

작년에 한 설문 조사에 따르면, 57%의 기업이 공급망 의사 결정을 지원하기 위해 AI를 고려하고 있으며, 소매업 임원들을 대상으로 한 별도의 설문 조사에서는 AI 구현이 그들의 공급망 운영의 가장 중요한 최우선 과제로 나타났습니다.

매주 뉴스에서는 AI가 운영을 어떻게 변화시키고 있는지에 대한 혁신적인 사례들로 가득합니다. Walmart 및 Amazon과 같은 소매 대기업은 AI 기반 로봇을 사용하여 재고를 관리하고 주문을 처리하여 제품이 필요할 때 정확히 필요한 곳에서 사용할 수 있도록 합니다. Zara는 예측 분석을 활용하여 판매 데이터, 소셜 미디어 트렌드 및 기타 소스를 추적하여 수요를 예측하고 과잉 생산 및 재고 부족을 최소화합니다.

AI의 추적 가능성 역할

AI는 이제 탄소 발자국 추적에서 소매업의 동적 가격 책정 전략에 이르기까지 모든 것을 최적화하는 데 사용되고 있습니다. 또한 AI는 경로 최적화에 중요한 역할을 하여 소매업체가 불필요한 연료 소비와 폐기물을 줄이는 데 도움을 줍니다. 교통, 날씨 및 배송 우선 순위에 대한 실시간 데이터를 분석하여 AI는 가장 효율적인 배송 경로를 예측하여 지연을 줄이고 불필요한 연료 소비를 줄일 수 있습니다. 창고에서 AI는 동적으로 재고 수준을 조정하여 과잉 재고를 줄이고 폐기물을 방지하여 보다 지속 가능한 공급망을 만듭니다.

AI의 혜택을 특히 많이 받은 분야는 추적 가능성입니다. 전 세계적으로 지속 가능성 및 인권에 대한 규제가 강화됨에 따라 획기적인 AI 기반 공급망 관리 도구는 공급망 문서의 검증을 자동화하고, 자재의 원산지와 여정을 매핑하는 동시에 규정 준수 위험을 식별하여 규정 준수를 단순화하고 있습니다. AI는 지속 가능성 위험을 자동으로 평가하고 필요한 규제 보고서를 생성함으로써 규정 준수 복잡성을 대폭 줄입니다. 이 AI는 공급업체 기록을 플래그 지정된 여러 데이터베이스와 비교하여 공급망의 모든 링크가 지속 가능성 표준을 충족하는지 확인합니다. 이는 선적 전에 누락된 문서나 격차를 강조하여 행정 부담을 대폭 줄이고 규제 위험을 최소화합니다.

AI 구현의 과제

품질 관리에서 AI는 똑같이 혁신적인 것으로 입증되고 있습니다. 예를 들어, 새로운 AI 기반 PO 라인 위험 등급 기능은 제품 유형, 재료 및 원산지와 같은 수천 개의 데이터 포인트를 분석하여 각 구매 주문 라인에 위험 점수를 할당합니다. AI의 예측 기능을 활용하여 기업은 결함 패턴을 발생하기 전에 감지하여 소싱 전략을 개선하고 더 엄격한 품질 관리를 시행할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 제한된 검사 자원을 고위험 품목에 집중할 수 있습니다. 이러한 도구를 통해 기업은 사후 문제 해결에서 사전 품질 관리로 전환하여 문제를 조기에 파악하고 비용이 많이 드는 실수를 방지할 수 있습니다.

AI의 가장 큰 한계는 AI의 잠재력이 이를 공급하는 데이터만큼 강하다는 것입니다. 중앙 집중식의 고품질 데이터가 없으면 AI의 예측 능력이 크게 감소하지만, 많은 조직은 AI가 필요로 하는 원활한 데이터 기반을 구축하는 것을 방해하는 단편적이고 오래된 시스템에 의해 방해를 받습니다. 기업은 구매 주문, SKU, 공급업체 세부 정보 및 모든 공급망 계층의 공장 정보를 포함한 여러 소스에서 데이터를 통합하여 이 인프라를 구축하는 것을 우선시해야 합니다.

다중 엔터프라이즈 플랫폼은 ERP 시스템뿐만 아니라 중요한 타사 규정 준수 및 지속 가능성 데이터베이스를 포함한 외부 시스템과 통합하여 단일 진실 소스를 제공하는 강력한 솔루션을 제공합니다. 이러한 플랫폼은 데이터 정확성을 보장하고, 실시간 모니터링을 가능하게 하며, 공급업체 감사 및 공급망 관리 검증과 같은 주요 프로세스를 자동화합니다. 또한 AI가 전체 공급망에서 데이터를 분석하고 이에 따라 조치를 취하여 정보를 실행 가능한 통찰력으로 전환하고, 지속적인 모니터링, 더 빠른 의사 결정 및 완전한 엔드 투 엔드 가시성을 가능하게 합니다. 단편적인 시스템을 연결함으로써 기업은 AI의 잠재력을 최대한 활용하고 글로벌 표준을 준수하는 원활한 데이터 환경을 만들 수 있습니다.

소매업의 시작일 뿐

공급망 관리에서 AI의 역할은 기하급수적으로 성장할 것입니다. 이는 인간의 개입 없이 운영을 예측하고 조정하는 자율 의사 결정 시스템으로 발전할 예정입니다. 가까운 미래에 AI 기반 공급망 제어 타워는 실시간 감독을 제공하고, 자동으로 배송 경로를 변경하고, 조달 전략을 조정하며, 수요 변동 및 지정학적 위험에 따라 생산 일정을 미세 조정할 것입니다.

원자재 조달에서 고객 배송에 이르기까지 AI는 궁극적으로 대부분의 엔드 투 엔드 프로세스를 관리하여 기존 공급망을 글로벌 중단 및 시장 변화에 즉시 적응할 수 있는 적응형 예측 네트워크로 전환할 것입니다.

지금 AI를 채택하는 소매업체는 다음 시대의 공급망 혁신을 이끌 것입니다. 디지털 전환을 크게 발전시킬 수 있는 기회는 엄청나지만, 데이터 인프라 및 다중 엔터프라이즈 플랫폼에 대한 과감한 투자가 필요합니다. 이러한 도약을 하는 사람들은 운영을 미래 지향적으로 만들 뿐만 아니라 내일의 시장의 요구에 더 효율적이고, 투명하며, 더 잘 대응하는 공급망을 구축하게 될 것입니다.