코로나19 이후 글로벌 공급망은 ▲ 러시아-우크라이나 전쟁, 홍해 물류 사태 등 지정학적 리스크 ▲ 미국, 유럽의 보호무역주의 강화로 인한 글로벌 공급망 재편 ▲ 기후 변화, 탄소 배출 규제 등 기후 대응 이슈를 잇달아 직면하고 있다.

삼성SDS는 20일 잠실캠퍼스에서 ‘첼로스퀘어(Cello Square) 미디어데이’를 개최하여 급변하는 글로벌 상황에 AI를 활용한 디지털 물류로 글로벌 공급망 위험에 대응할 수 있는 방안을 제시했다. 

AI를 활용한 실시간 리스크 센싱과 신속한 대응 전략 수립

삼성SDS는 머신러닝과 생성AI를 활용해 실시간으로 공급망 위험를 감지하고 대응 전략을 수립하고 있다. 매일 수집한 6만 건 이상의 글로벌 뉴스에서 머신러닝을 활용해 물류 리스크를 추출한다.

이렇게 추출된 위험을 생성AI를 활용해 위험도를 3단계로 구분해 산정한다. 과거 약 2만 건의 글로벌 물류 위험 사례로 위험도를 판단하는 모델을 개발했고, 생성AI가 위험도 판단을 할 수 있도록 학습시켰다.

그 후 영향을 받을 수 있는 물동이 산출되면 삼성SDS 물류 전문가들이 데이터 분석과 전문 지식을 바탕으로 신속하게 대응 방안을 수립한다. 방안 수립에 걸리던 시간도 기존 하루에서 2시간으로 단축돼 리스크 대응 속도를 높였다.

생성 AI 활용해 물류 업무 초자동화 구현

과거 고객은 삼성SDS의 디지털 물류 플랫폼 첼로스퀘어에서 각 메뉴별로 클릭하여 정보를 파악해야 했다. 그러나 이제는 생성AI와의 대화만으로 견적 조회, 필요한 컨테이너 개수 산정 등의 서비스를 이용할 수 있다.

또한 생성AI를 활용해 물류운영 업무의 단순∙반복 업무를 자동화하고 있다. 기존에는 담당자가 시스템에서 고객별 물동 정보와 정산 데이터를 각각 확인했으나 생성AI를 활용해 대화만으로 고객별 물동량과 물류비 데이터를 추출할 수 있게 구현 중이다.

시간-비용-환경 영향을 아우르는 물류 전체 가시성 확대

삼성SDS는 현재 첼로스퀘어로 화물 이동 상황, 선박 지연, 항구 혼잡도, 컨테이너 현황 등을 실시간으로 제공하는 것 외에 과거 데이터를 분석해 선박의 예상 이동시간 및 항만 체류시간 등을 계산해 정교한 도착예정시간 예측 정보를 제공한다. 이를 통해 항구 정박료 발생이나 선박 억류와 같은 이상 상황, 해상 및 항공 운임 등도 예측해 미래 비용 가시성까지 높이고 있다.

아울러 항공, 해상, 육상, 철도 등 운송 수단별 탄소배출량과 탄소집약도까지 제공하여 고객의 ESG 경영을 지원하고 있으며 탄소배출량을 줄일 수 있는 다양한 솔루션도 준비하고 있다.

오구일 삼성SDS 물류사업부장(부사장)은 “코로나19 이후로 계속된 세게적인 공급망 위험으로 인해 고객들의 물류 디지털 전환 요구가 높아지고 있다.”며 “삼성SDS는 디지털 기술과 AI를 활용해 글로벌 공급망의 큰 변화에도 중단없이 지속 가능한 물류서비스를 제공하겠다.”고 밝혔다.