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삼성SDS “AI 기반 디지털 물류로 공급망 리스크 대응”

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오구일 삼성SDS 물류사업부장(부사장)은 20일 잠실캠퍼스에서 열린 '첼로스퀘어(Cello Square) 미디어데이에서 글로벌 공급망 리스크 대응 방안으로 AI 활용을 언급했다. / 사진=김재훈 기자

오구일 삼성SDS 물류사업부장(부사장)은 20일 잠실캠퍼스에서 열린 ‘첼로스퀘어(Cello Square) 미디어데이에서 글로벌 공급망 리스크 대응 방안으로 AI 활용을 언급했다. / 사진=김재훈 기자

오구일 삼성SDS 물류사업부장(부사장)은 20일 잠실캠퍼스에서 열린 '첼로스퀘어(Cello Square) 미디어데이에서 글로벌 공급망 리스크 대응 방안으로 AI 활용을 언급했다. / 사진=김재훈 기자

삼성SDS “AI 기반 디지털 물류로 공급망 리스크 대응”

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[한국금융신문 김재훈 기자] “최근 2~3년 동안 물류 산업은 전쟁, 자국 우선주의 등 리스크의 종류와 발생 빈도도 증가하면서 ‘물류 디지털 전환’이 큰 관심으로 떠오르고 있다. 삼성SDS는 인공지능(AI)를 통한 예방 및 선제 대응과 피해 최소화에 집중하는 등 글로벌 공급망의 큰 변화에도 중단없이 지속 가능한 물류서비스를 제공하겠다.”

오구일 삼성SDS 물류사업부장(부사장)은 20일 잠실캠퍼스에서 진행된 ‘첼로스퀘어(Cello Square) 미디어데이’를 통해 이같이 밝혔다.

삼성SDS의 디지털 물류 플랫폼인 ‘첼로스퀘어’에 생성형 AI를 적용해 고객사의 디지털 물류 솔루션의 접근성 향상과 빅데이터 기반의 실시간 미래 예측 정보 강화로 글로벌 공급망 리스크에 대응하겠다는 의미로 풀이된다.

물류 산업은 코로나19 이후 ▲글로벌 경기 침체 ▲러시아-우크라이나 전쟁, 홍해 물류사태 등 지정학적 리스크 ▲미국, 유럽의 보호무역주의 강화로 인한 글로벌 공급망 재편 ▲기후 변화, 탄소 배출 규제 등 글로벌 공급망 불안이 증가하고 있다.

공급망 불안 증대로 글로벌 물류량이 감소하는 등 물류 업계의 실적까지 영향을 받는 상황이다. 삼성SDS의 물류사업도 지난해 매출 7조1710억원으로 전년 대비 약 36% 급감했다. 올해 1분기에서도 매출 1조6937억원으로 전년 대비 12% 감소하며 부진이 이어지고 있다.

이를 해결하기 위해 삼성SDS가 주목한 점은 AI와 빅데이터를 통한 고객사의 선제적 리스크 관리, 실시간 물류 현황 모니터링 능력 강화다. 오 부사장은 “물류 디지털 서비스를 통해 물류량 감소, 물류 지연 등 기간적 손실을 줄이는 것이 중요하다”며 “자사 입장에서도 고객사 확보는 물론 고객사에 제공하는 서비스 운용 비용 등 원가 절감 효과를 기대할 수 있다”고 말했다.

이날 삼성SDS가 설명한 디지털 물류의 핵심은 물류 디지털 플랫폼 첼로스퀘어에 생성형 AI를 적용해 빅데이터를 기반으로 한 고객사의 리스크 예측 및 대응 능력을 강화한 것이다. 첼로스퀘어는 삼성SDS가 지난 2021년 물류 디지털 전환 선도를 위해 선보인 실시간 물류 관제 플랫폼이다.

오 부사장은 “삼성SDS는 매일 수집한 6만 건 이상의 글로벌 뉴스에서 머신러닝을 활용해 물류 리스크를 자동 추출하는 등 AI를 활용해 실시간으로 공급망 리스크를 감지하고 고객사와 신속하게 대응 전략을 수립하고 있다”며 “특히 자사의 물류 전문가들이 데이터 분석과 전문 지식을 바탕으로 방안 수립 소요 시간도 기존 하루에서 2시간으로 단축하는 등 리스크 대응 속도를 크게 높였다”고 강조했다.

오구일 삼성SDS 부사장이 코로나10 이후 물류 산업에 발생한 리스크를 설명하고 있다. / 사진=김재훈 기자

오구일 삼성SDS 부사장이 코로나10 이후 물류 산업에 발생한 리스크를 설명하고 있다. / 사진=김재훈 기자

오구일 삼성SDS 부사장이 코로나10 이후 물류 산업에 발생한 리스크를 설명하고 있다. / 사진=김재훈 기자

삼성SDS “AI 기반 디지털 물류로 공급망 리스크 대응”

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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 제시하여 예정된 시간에 운송을 완료했다.

또 삼성SDS는 첼로스퀘어에 ‘자연언어 시스템’ 적용 등을 통해 고객사의 업무 효율화뿐만 아니라 자체 데이터 추출 능력까지 향상시켰다고 강조했다. 이를 통해 고객사 입장에서는 정확한 물류 이동 시간 등을 산출해 미래 정보를 예측할 수 있다는 것이다.

대표적으로 기존에 고객사는 첼로스퀘어의 각 메뉴별로 클릭해 정보를 파악해야 했다. 이제는 생성형 AI와의 대화만으로 견적 조회, 필요한 컨테이너 개수 산정 등의 서비스를 쉽고 편하게 이용할 수 있다.

또한 삼성SDS는 생성형 AI를 활용하여 자동화되기 어려웠던 물류운영 업무의 단순/반복업무까지 자동화하고 있다. 기존에는 담당자가 시스템에서 고객별 물류 이동 정보와 정산 데이터를 각각 확인했으나, 생성형 AI를 활용해 대화만으로 한 번에 고객별 물동량과 물류비 데이터를 추출할 수 있게 구현 중이다.

삼성SDS 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 예측하여 미래 비용 가시성까지 높인다는 구상이다.

오 부사장은 “물류는 운임비 문제보다는 진행되는 시간이 더 중요하다. 조금만 지연되더라도 물류비 및 운임 산정, 나아가서는 한해의 경영 계획을 구상하기 어려워진다”며 “이러한 측면에서 고객사의 도착예정시간(ETA) 등 예측 정보를 정확하게 제공하는 것이 중요하다”고 말했다.

이어 “물류에서는 다양한 변수들이 존재하기 때문에 그동안 고객사 측에서 제공하는 예측 정보는 정확도가 50% 미만인 경우가 많다”며 “첼로스퀘어는 실시간 위치는 물론 도착지의 항구 상황, 경로상 예측 변수들을 과학적으로 종합 및 분석해 더 정확한 미래 예측 정보를 고객사에게 제공할 것”이라고 강조했다.

김재훈 한국금융신문 기자 rlqm93@fntimes.com

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