AI로 빠르고 정확하게 물류 리스크 센싱-분석-대응전략 수립
생성형 AI를 활용한 물류 업무 하이퍼오토메이션 구현
[보안뉴스 박미영 기자] 삼성SDS는 지난 20일 ‘첼로스퀘어(Cello Square) 미디어데이’를 개최하고 AI를 활용한 디지털 물류로 글로벌 공급망 리스크에 대응할 수 있는 방안을 제시했다.
코로나19 이후 글로벌 공급망은 △러시아-우크라이나 전쟁·홍해 물류사태 등 지정학적 리스크 △미국·유럽의 보호무역주의 강화로 인한 글로벌 공급망 재편 △기후 변화·탄소 배출 규제 등 기후 대응 이슈를 잇따라 맞닥뜨리고 있다.
삼성SDS는 이처럼 급변하는 글로벌 상황에 효과적으로 대응하기 위해 물류의 디지털 전환 필요성을 강조하고, 리스크 영향을 최소화할 수 있는 방안과 사례를 소개했다.
△AI를 활용한 실시간 리스크 센싱과 신속한 대응전략 수립
삼성SDS는 머신러닝과 생성형 AI를 활용해 실시간으로 공급망 리스크를 감지하고 신속하게 대응전략을 수립하고 있다. 삼성SDS는 매일 수집한 6만건 이상의 글로벌 뉴스에서 머신러닝을 활용해 물류 리스크를 자동 추출한다.
이렇게 추출된 리스크를 생성형 AI를 활용해 위험도를 3단계로 구분해 산정한다. 삼성SDS는 과거 약 2만건의 글로벌 물류 리스크 사례로 위험도를 판단하는 모델을 개발했고, 생성형 AI가 위험도 판단을 할 수 있도록 학습시켰다.
이를 통해 영향을 받을 수 있는 물동이 자동으로 산출되면, 삼성SDS 물류 전문가들이 데이터 분석과 전문 지식을 바탕으로 신속하게 대응 방안을 수립한다. 방안 수립에 걸리던 시간도 기존 하루에서 2시간으로 단축돼 리스크 대응 속도를 크게 높였다.
실제 삼성SDS는 지난 4월 이스라엘과 이란의 충돌 상황을 즉시 감지하고, 이스라엘 도착 예정 항공 물동에 영향이 있음을 고객에게 알렸다. 이후 확전에 대비해 오만·UAE 등 인근 항구까지 해상으로 운송한 후 주변국을 활용하는 대체 운송 방안을 제시해 예정된 시간에 운송을 완료했다.
△생성형 AI를 활용하여 물류 업무 하이퍼오토메이션 구현
삼성SDS는 생성형 AI를 활용해 고객 서비스와 물류 운영 업무의 하이퍼오토메이션을 구현하고 있다. 고객은 기존에 삼성SDS의 디지털 물류 플랫폼 첼로스퀘어에서 각 메뉴별로 클릭해 정보를 파악해야 했다. 그러나 이제는 생성형 AI와의 대화만으로 견적 조회, 필요한 컨테이너 개수 산정 등의 서비스를 쉽고 편하게 이용할 수 있다.
또한 삼성SDS는 생성형 AI를 활용해 자동화되기 어려웠던 물류 운영 업무의 단순·반복 업무까지 자동화하고 있다. 기존에는 담당자가 시스템에서 고객별 물동 정보와 정산 데이터를 각각 확인했으나, 생성형 AI를 활용해 대화만으로 한 번에 고객별 물동량과 물류비 데이터를 추출할 수 있게 구현 중이다.
△시간-비용-환경 영향을 아우르는 물류 전체 가시성 확대
삼성SDS는 현재 첼로스퀘어를 통해 화물 이동 상황, 선박 지연, 항구 혼잡도, 컨테이너 현황 등을 실시간으로 제공하고 있다. 여기에서 더 나아가 과거 데이터를 분석해 선박의 예상 이동시간 및 항만 체류시간 등을 계산해 더욱 정교한 도착예정시간 예측(Predictive ETA) 정보를 제공한다.
항구 정박료 발생이나 선박 억류와 같은 이상 상황, 해상 및 항공 운임 등도 예측해 미래 비용 가시성까지 높이고 있다. 또한 첼로스퀘어를 통해 항공·해상·육상·철도 등 운송수단별 탄소배출량과 탄소집약도까지 보여줌으로써 고객의 ESG 경영을 지원하고 있으며, 탄소배출량을 줄일 수 있는 다양한 솔루션도 준비하고 있다.
삼성SDS 오구일 물류사업부장(부사장)은 “코로나19 이후로 계속된 글로벌 리스크로 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.
한편, 삼성SDS는 같은날 ‘첼로스퀘어 콘퍼런스 2024(Cello Square Conference)’를 개최하고 화주와 이커머스 셀러·파트너사 등 업계 관계자들을 초청해 글로벌 정세의 변화와 시장 트렌드·공급망 리스크 해결을 위한 디지털 전환 해법 등을 공유했다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
생성형 AI를 활용한 물류 업무 하이퍼오토메이션 구현
[보안뉴스 박미영 기자] 삼성SDS는 지난 20일 ‘첼로스퀘어(Cello Square) 미디어데이’를 개최하고 AI를 활용한 디지털 물류로 글로벌 공급망 리스크에 대응할 수 있는 방안을 제시했다.
[사진=삼성SDS]
코로나19 이후 글로벌 공급망은 △러시아-우크라이나 전쟁·홍해 물류사태 등 지정학적 리스크 △미국·유럽의 보호무역주의 강화로 인한 글로벌 공급망 재편 △기후 변화·탄소 배출 규제 등 기후 대응 이슈를 잇따라 맞닥뜨리고 있다.
삼성SDS는 이처럼 급변하는 글로벌 상황에 효과적으로 대응하기 위해 물류의 디지털 전환 필요성을 강조하고, 리스크 영향을 최소화할 수 있는 방안과 사례를 소개했다.
△AI를 활용한 실시간 리스크 센싱과 신속한 대응전략 수립
삼성SDS는 머신러닝과 생성형 AI를 활용해 실시간으로 공급망 리스크를 감지하고 신속하게 대응전략을 수립하고 있다. 삼성SDS는 매일 수집한 6만건 이상의 글로벌 뉴스에서 머신러닝을 활용해 물류 리스크를 자동 추출한다.
이렇게 추출된 리스크를 생성형 AI를 활용해 위험도를 3단계로 구분해 산정한다. 삼성SDS는 과거 약 2만건의 글로벌 물류 리스크 사례로 위험도를 판단하는 모델을 개발했고, 생성형 AI가 위험도 판단을 할 수 있도록 학습시켰다.
이를 통해 영향을 받을 수 있는 물동이 자동으로 산출되면, 삼성SDS 물류 전문가들이 데이터 분석과 전문 지식을 바탕으로 신속하게 대응 방안을 수립한다. 방안 수립에 걸리던 시간도 기존 하루에서 2시간으로 단축돼 리스크 대응 속도를 크게 높였다.
실제 삼성SDS는 지난 4월 이스라엘과 이란의 충돌 상황을 즉시 감지하고, 이스라엘 도착 예정 항공 물동에 영향이 있음을 고객에게 알렸다. 이후 확전에 대비해 오만·UAE 등 인근 항구까지 해상으로 운송한 후 주변국을 활용하는 대체 운송 방안을 제시해 예정된 시간에 운송을 완료했다.
△생성형 AI를 활용하여 물류 업무 하이퍼오토메이션 구현
삼성SDS는 생성형 AI를 활용해 고객 서비스와 물류 운영 업무의 하이퍼오토메이션을 구현하고 있다. 고객은 기존에 삼성SDS의 디지털 물류 플랫폼 첼로스퀘어에서 각 메뉴별로 클릭해 정보를 파악해야 했다. 그러나 이제는 생성형 AI와의 대화만으로 견적 조회, 필요한 컨테이너 개수 산정 등의 서비스를 쉽고 편하게 이용할 수 있다.
또한 삼성SDS는 생성형 AI를 활용해 자동화되기 어려웠던 물류 운영 업무의 단순·반복 업무까지 자동화하고 있다. 기존에는 담당자가 시스템에서 고객별 물동 정보와 정산 데이터를 각각 확인했으나, 생성형 AI를 활용해 대화만으로 한 번에 고객별 물동량과 물류비 데이터를 추출할 수 있게 구현 중이다.
△시간-비용-환경 영향을 아우르는 물류 전체 가시성 확대
삼성SDS는 현재 첼로스퀘어를 통해 화물 이동 상황, 선박 지연, 항구 혼잡도, 컨테이너 현황 등을 실시간으로 제공하고 있다. 여기에서 더 나아가 과거 데이터를 분석해 선박의 예상 이동시간 및 항만 체류시간 등을 계산해 더욱 정교한 도착예정시간 예측(Predictive ETA) 정보를 제공한다.
항구 정박료 발생이나 선박 억류와 같은 이상 상황, 해상 및 항공 운임 등도 예측해 미래 비용 가시성까지 높이고 있다. 또한 첼로스퀘어를 통해 항공·해상·육상·철도 등 운송수단별 탄소배출량과 탄소집약도까지 보여줌으로써 고객의 ESG 경영을 지원하고 있으며, 탄소배출량을 줄일 수 있는 다양한 솔루션도 준비하고 있다.
삼성SDS 오구일 물류사업부장(부사장)은 “코로나19 이후로 계속된 글로벌 리스크로 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.
한편, 삼성SDS는 같은날 ‘첼로스퀘어 콘퍼런스 2024(Cello Square Conference)’를 개최하고 화주와 이커머스 셀러·파트너사 등 업계 관계자들을 초청해 글로벌 정세의 변화와 시장 트렌드·공급망 리스크 해결을 위한 디지털 전환 해법 등을 공유했다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
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[2024-12-25] 
