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.
삼성SDS는 머신러닝과 생성형 AI를 활용해 실시간으로 공급망 리스크를 감지하고 신속하게 대응전략을 수립하고 있다. 매일 수집한 6만 건 이상의 글로벌 뉴스에서 머신러닝을 활용해 물류 리스크를 자동 추출한다.
이렇게 추출된 리스크를 생성형 AI를 활용해 위험도를 3단계로 구분해 산정한다. 삼성SDS는 과거 약 2만 건의 글로벌 물류 리스크 사례로 위험도를 판단하는 모델을 개발했고, 생성형 AI가 위험도 판단을 할 수 있도록 학습시켰다.
실제 삼성SDS는 지난달 이스라엘과 이란의 충돌 상황을 즉시 감지하고, 이스라엘 도착 예정 항공 물동에 영향이 있음을 고객에게 알렸다. 이후 확전에 대비해 오만, 아랍에미리트(UAE) 등 인근 항구까지 해상으로 운송한 후 주변국을 활용하는 대체 운송 방안을 제시해 예정된 시간에 운송을 완료했다.
삼성SDS는 생성형 AI를 활용해 고객 서비스와 물류운영 업무의 하이퍼오토메이션도 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 물류운영 업무의 단순·반복업무까지 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.
아울러 삼성SDS는 현재 첼로스퀘어를 통해 화물 이동 상황, 선박 지연, 항구 혼잡도, 컨테이너 현황 등을 실시간으로 제공하고 있다.
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 운송 수단별 탄소배출량과 탄소집약도까지 보여줌으로써 고객의 ESG(환경·사회·지배구조) 경영을 지원하고 있으며, 탄소배출량을 줄일 수 있는 다양한 솔루션도 준비하고 있다.
오구일 삼성SDS 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 전했다.
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.
최효경 빅데이터뉴스 기자 chk@thebigdata.co.kr
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