물류와 AI

AI와 물류의 혁신, 산업의 패러다임을 바꾸다
AI 기술이 물류 산업을 혁신하고 있다. 과거에는 복잡한 물류 문제를 최적화 알고리즘과 경험적 방식으로 해결했지만, AI의 학습과 추론 능력이 이를 대체하며 새로운 패러다임을 만들어 가고 있다. AI는 대규모 데이터를 분석해 배송 경로를 최적화하고, 실시간 수요를 예측하며, 창고 운영을 자동화하는 등 물류 전반에 걸쳐 효율성을 극대화하고 있다.
이 책은 AI 기술이 물류 산업에 미치는 영향을 다양한 관점에서 분석한다. 우선, 배송 경로 최적화를 통해 택배 및 온라인 쇼핑몰의 배송 효율을 극대화하는 방법을 소개한다. 콜드 체인 물류에서는 AI가 신선 식품의 온도와 습도를 분석하고 최적의 보관·배송 환경을 유지하는 기술을 설명한다. 물류 창고 입지 선정에서는 교통망, 부지 특성, 규제 등을 고려한 AI 기반 최적화 기법을 다룬다.
AI는 또한 자율주행 트럭과 드론 배송을 통해 물류 시스템을 근본적으로 바꾸고 있다. AI 기반 수요 예측 기술은 시장의 변화를 실시간으로 분석하여 물류 창고에 필요한 제품을 미리 확보하게 한다. 공장 내 물류 로봇은 AI를 활용해 최적의 동선으로 이동하며, 생산 속도를 높이고 비용을 절감한다.
이뿐만 아니라, AI는 공급망의 불확실성을 줄이는 데도 기여하고 있다. 공급망 위험 관리를 통해 글로벌 공급망의 취약점을 분석하고 대응 전략을 세운다. 3D 프린터 기반 물류는 제품을 물리적으로 이동시키는 대신, 제조 데이터를 이동시켜 물류의 개념을 확장하고 있다.
이 책은 물류 산업 종사자뿐만 아니라 AI 기술 개발자, 비즈니스 리더, 일반 독자들에게도 유용한 정보를 제공한다. AI와 물류의 결합이 가져올 변화의 흐름을 이해하고, 미래를 준비할 수 있도록 돕는 가이드가 될 것이다.

AI 기술이 물류 산업을 혁신하고 있다. 배송 경로 최적화, 수요 예측, 창고 자동화, 자율주행 트럭 및 드론 배송 등 다양한 영역에서 AI가 효율성을 극대화하고 있다. AI 기반 물류 로봇은 공장과 창고에서 최적의 동선으로 운영되며, 공급망 위험 관리와 3D 프린터를 활용한 정보 기반 물류도 확산되고 있다.
이 책은 AI가 물류 산업에 미치는 영향을 분석하고, 물류 종사자와 기술 개발자들에게 변화의 흐름을 이해하고 대비할 수 있도록 돕는다. AI와 물류의 결합이 가져올 미래를 전망하는 필독서다.

박건수
서울대학교 산업공학과 교수로 재직하고 있으며, 서울대학교 AI연구소 산하 물류AI선도혁신연구센터장을 지냈다. 주요 연구 분야는 물류 및 공급망 최적화, 물류 및 공급망 AI 응용 등이다. 서울대학교 산업공학과를 졸업하고, 미국 컬럼비아대학(Columbia University)에서 경영과학(operations research) 분야로 박사 학위를 받았다. 한국생산관리학회 부회장, 한국경영과학회 이사, 한국 SCM학회 공동편집위원장 등을 역임했다. 저서로는 『공급사슬관리』(2018)가 있다. Production and Operations Management 등 국내외 저명 학술지에 다수의 논문을 게재해 왔으며, 산업통상자원부 등 정부 부처와 삼성전자, SK하이닉스, LGCNS, 삼성SDS, 아모레퍼시픽 등의 기업체들과, 한국개발연구원(KDI), 한국해양수산개발원(KMI) 등의 정부 출연 연구 기관들을 위해 다수의 특강을 진행하거나 연구 과제들을 수행하고 있다.

AI 기술로 비약하는 물류 산업

01 차량 배송 경로를 최적화하는 AI
02 콜드 체인에서 신선 식품을 관리하는 AI
03 물류 창고의 최적 입지를 정해 주는 AI
04 고객 수요와 트렌드를 예측하는 AI
05 공장 내 물류 로봇을 운영하는 AI
06 자율 주행 운송에 사용되는 AI
07 3D 프린터로 버추얼 물류를 만드는 AI
08 공급망의 위험을 관리하는 AI
09 고객과 배달원을 매칭하는 AI
10 전동 킥보드 서비스의 배치 최적화 AI

우리가 편하게 사용하는 새벽 배송 서비스의 경쟁력도 결국에는 서비스 규모를 키우고 더욱 대량의 고객 데이터를 확보해 AI 기술에 학습시키고 개선해 가는 기업이 살아남게 될 것으로 예상된다. AI 기술에 담긴 학습 기술은 대량의 데이터를 만나 수많은 시행착오를 빨리 겪어 보고 최적의 결과들을 많이 내 볼수록 효율이 올라간다. 여기에 양질의 의사 결정 기록을 더하면 학습 속도는 배가된다. 데이터 및 AI에 대한 막대한 투자를 마치고 이미 효율성이 높은 상태인 데다가, 매출도 독보적으로 높은 쿠팡이 시장에서 더욱 경쟁력이 강할 수밖에 없는 이유다. 고객의 데이터도 확보하면서 AI 기술도 개발해 쿠팡의 독주를 쫓아올 기업이 생길 것인가, 그리고 전통적인 오프라인 유통의 강자들이 어떻게 쿠팡이 점유한 온라인 시장에서 경쟁할 것인가를 흥미롭게 관찰할 필요가 있다.
－01_“차량 배송 경로를 최적화하는 AI” 중에서

고객의 미래 수요 예측은 앞 장에서 서술한 수요 예측 AI 기법들을 통해 도출할 수 있다. 다만, 물류 센터에서 다루는 수요 예측은 수년 후의 장기적인 수요 예측이므로 몇 개월 단위의 단기 수요 예측에 사용하는 기법 외 새로운 기법을 활용할 필요가 있다. 이러한 장기 수요의 예측은 빅 데이터의 기법들을 활용할 수 있는데, 이는 각종 경제 지표나 기후 지표, 물가 동향 등 다수의 거시 경제 지표들을 조합해 미래 수요를 예측하는 기법들이다. 머신 러닝 계열의 딥러닝 기법들을 활용해 장기 수요를 예측하는 연구들이 활발히 수행되어 왔다(Sangrody, et al. 2018). 따라서 이들을 입지 선정에서 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 딥러닝을 이용한 전력량이나 철근 가격 등 다양한 소재에 대해 장기 수요를 예측하는 기법들이 개발되고 있다(김지영·백창룡, 2019; 남성휘, 2021; 이용성·김경환, 2021).
－03_“물류 창고의 최적 입지를 정해 주는 AI” 중에서

이렇게 자율 주행 차들만 돌아다니는 도로는 다소 먼 미래의 모습일지도 모른다. 하지만 그보다 가까운 미래에 물류 측면에서는 훨씬 더 중요한 자율 주행 AI 기술이 먼저 개발될 것으로 예상하고 있다. 이는 군집 주행(platooing)이라고 불리는 기술로, 하나의 유인 또는 무인 트럭을 여러 무인 트럭들이 자율 주행 기술로 뒤쫓아서 따라가게 해 주는 기술이다(Mckinsey & Company, 2018).
－06_“자율 주행 운송에 사용되는 AI” 중에서

음식 배달 플랫폼들은 수요와 공급에서 발생하는 변동을 효과적으로 관리하기 위해 빠르고 효과적으로 고객의 주문과 배달원을 매칭할 필요가 있다. 즉, 고객이나 음식점이 지불하는 수수료를 너무 높지 않게 유지해야 하면서도, 배달원이 빠르게 매칭될 수 있도록 충분히 높은 배달 수당을 지급해야 하는 어려운 문제를 풀어야만 한다. 한두 명의 배달원이나 고객을 상대하는 것이라면 이런 문제는 그렇게 어렵지 않게 경험에 의존해 결정하거나 간단한 몇 가지 규칙을 정해 대응할 수 있으며, 어느 정도 규모가 커지더라도 인공지능의 기능 없이 최적화 기법을 활용해도 효율적인 의사 결정이 가능할 수 있다. 필자의 연구 팀에서도 전통적인 최적화 방법과 문제 상황에 맞는 맞춤형 기법들을 개발해, 음식 배달 플랫폼이 배달원들을 확보하기 위해 배달 수당을 변화시키고, 또한 고객의 주문량을 조정하기 위해 고객에게 청구하는 배달료도 동시에 변화시켜 배달 플랫폼의 이익을 최적화하는 전략을 도출할 수 있음을 보인 바 있다(Seo et al., 2024). 하지만 이런 연구에서 도출한 최적화 알고리즘들은 문제의 상황이 바뀌는 경우 적용이 어려운 단점이 있다. 경우에 따라서는 문제의 상황이 조금만 바뀌어도 알고리즘을 처음부터 다시 개발해야 하는 상황도 생길 수 있다.
－09_“고객과 배달원을 매칭하는 AI” 중에서