운송 및 물류 분야의 AI | 비즈니스에서의 AI #75

운송 분야 AI를 활용한 차량 관리

AI 기반 시스템은 차량, 운전자, 경로에 대한 매우 많은 양의 데이터를 분석할 수 있습니다. 이를 통해 일정과 경로를 조정하고, 운송 자원을 보다 잘 활용하며, 연료 소비를 최대 10~15%까지 줄일 수 있습니다.

기계 학습 기능을 갖춘 지능형 시스템은 차량 및 기타 장비에 설치된 센서의 데이터를 기반으로 몇 달 전에 잠재적인 고장을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 편리한 시간에 수리 및 유지보수 일정을 계획하고 가동 중지 시간을 최소화하며 예상치 못한 도로 정지를 방지할 수 있습니다.

차량 관리에 AI를 사용한 사례 중 하나는 물류 산업의 글로벌 리더인 DB Schenker입니다. 이 회사는 고급 AI 알고리즘을 사용하여 운송 계획, 수요 예측 및 제안 관리를 최적화합니다. 예를 들어 불가리아에서는 Transmetrics AI 솔루션을 사용하여 차량 활용도를 높이고 대량 배송의 운송 시간을 단축했습니다.

항공 운송 분야에서 이 회사는 시뮬레이션의 사용자 정의가 가능하고 과거 데이터를 기반으로 하는 하이브리드 시뮬레이션 및 예측 도구를 사용하고 있습니다. DB Schenker는 AI를 사용하여 디지털 혁신을 가속화할 뿐만 아니라 물류 시장에서 장기적인 경쟁 우위를 확보하고 있습니다.

출처: DB Schenker (https://shippingwatch.com/logistics/article14448745.ece)

경로 최적화 및 운송 비용 절감을 위한 AI 구현

최신 AI 기반 매핑 시스템은 실시간으로 교통 혼잡을 분석하고, 우회로를 검색하며, 현재 상황에 따라 운전자에게 최적의 경로를 제안할 수 있습니다. 게다가, 머신 러닝 알고리즘은 가능한 최단 거리로 운송되도록 하중 분산을 더 잘 계획하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 운영 비용 절감으로 직접적으로 이어집니다.

경로 최적화를 위한 AI 솔루션 전문 회사의 한 예는 미국 회사인 FourKites입니다. 그들은 데이터와 기계 학습을 활용하여 운송 가시성과 효율성을 향상시키는 실시간 공급망 모니터링 플랫폼을 개발했습니다.

고객 중 하나인 Henkel은 FourKites 솔루션을 사용하여 배송 위치 및 예상 도착 시간(ETA)에 대한 실시간 데이터에 액세스함으로써 이점을 얻었습니다. 이를 통해 작업을 더 잘 계획하고 잠재적인 지연에 대응할 수 있습니다.

FourKites는 또한 시간 및 비용 절감, LSP(물류 서비스 제공업체)의 품질 및 책임성 향상, 공정한 분쟁 해결, 지연에 대한 처벌 회피 등 헨켈에 추가적인 이점을 제공했습니다. 2024년에 헨켈은 FourKites를 사용하여 거의 백만 건에 달하는 배송을 추적할 계획입니다.

출처: Four Kites (https://www.fourkites.com/platform/)

운송 AI를 활용한 재고 관리

인공지능은 방대한 양의 데이터를 분석해 특정 상품과 원자재에 대한 수요를 정확하게 예측하는 데 능숙하다. 결과적으로, 재고를 보다 효율적으로 관리할 수 있고, 창고를 보다 정확하게 보충할 수 있으며, 품절을 줄일 수 있습니다.

공급망 최적화를 위해 AI와 기계 학습을 사용하는 두 가지 인기 도구는 다음과 같습니다.

• RELEX(https://www.relexsolutions.com/) – 수요 예측 및 자동 재고 보충에 사용되는 종합 플랫폼입니다. 이 회사는 모든 산업 분야의 고객이 수요를 계획하고, 재고를 관리하고, 물류 프로세스를 최적화하고, 수익 성장을 촉진할 수 있도록 지원합니다.
• SAP IBP(https://www.sap.com/products/scm/integrated-business-planning.html) – SAP 제품군의 일부인 고급 재고 계획 및 공급망 모듈입니다. SAP IBP는 물류 프로세스를 최적화하고 S&OP(판매 및 운영 계획), 수요 예측, 대응 및 배송, 재고 계획, 운송 계획을 포함한 다양한 기능을 제공합니다.

창고 프로세스 자동화 및 자율 운송을 위한 AI 도입

인공지능 모듈을 탑재한 자율 로봇은 이미 많은 현대 창고와 물류 센터에서 작동하고 있습니다. 그들은 주문을 받고, 제품을 포장하고, 상품 팔레트를 운반할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘을 통해 이러한 로봇은 개별 상품과 패키지를 인식하고, 창고 주변에서 자체 경로를 계획하고, 직원과 통신할 수도 있습니다.

로봇이 포장하고 준비한 제품이 출고 준비가 되면 어떻게 될까요? 이는 자율주행차에 AI를 구현할 수 있는 문을 열어줍니다. 한 가지 예는 현재 DB Schenker 유통 센터에서 테스트 중인 T-Pod 자율주행 트럭입니다. 도로에서 운전하는 동안 운전자가 제어할 수도 있고, AI 구현 덕분에 도중에 장애물을 피하면서 제품 팔레트를 자율적으로 운반할 수도 있습니다. 내비게이션은 카메라, 레이더 및 깊이 센서를 사용하여 촉진됩니다.

DB Schenker T-Pod는 스웨덴에서 공공 도로 주행이 승인된 최초의 차량입니다. 최대 20톤의 화물을 실을 수 있으며, 1회 충전 주행거리는 약 200km이다.

출처: DB Schenker (https://www.dbschenker.com/)

교통분야 AI를 활용한 실시간 데이터 모니터링 및 분석

차량 내 센서, 창고 자동화 시스템, 배송 위치 찾기 등의 데이터를 인공지능 알고리즘을 통해 실시간으로 분석할 수 있습니다. 이를 통해 정확한 비즈니스 의사결정을 즉각적으로 내릴 수 있으며 전체 조직의 효율성이 향상됩니다. 예를 들어, AI 모듈을 탑재한 시스템은 배송 지연에 즉각적으로 대응하고 고객에게 알리거나 예방 조치를 취할 수 있도록 도와줍니다.

OLX 팀은 기계 학습을 사용하여 운송 및 물류 분야에서 예상 도착 시간을 나타내는 예측 ETA 모델을 구축했습니다. 이 모델은 다음과 같은 요소를 고려합니다.

• 위치,
• 상품의 종류,
• 기상 조건,
• 휴일 등

이 모델은 200만 개 이상의 거래 데이터로 훈련되었으며 6개국의 데이터로 테스트되었습니다. ETA 모델은 매우 높은 정확도와 정밀도를 달성했으며 시장 및 운영 조건의 변화에 ​​적응하는 능력을 입증했습니다. ETA 모델은 고객의 신뢰와 만족도를 높이는 동시에 배송 프로세스의 효율성과 수익성을 높이는 데 도움이 되었습니다.

안전 및 사고 예방

AI 모듈을 탑재한 지능형 모니터링 시스템은 운송업체의 자산을 보호할 뿐만 아니라 카메라의 이미지와 센서의 데이터를 분석하여 운전자 행동을 평가하고 피로 징후를 감지하여 여행 중 휴식을 제안할 수 있습니다. 또한 차량에서 수신되는 원격 측정 데이터를 지속적으로 분석하는 기계 학습 알고리즘을 통해 잠재적인 결함을 미리 예측할 수 있습니다.

그래서 이스라엘 스타트업 Cortica는 임박한 오작동을 조기에 감지하기 위해 신경망을 적용하여 엔진 소리를 분석했습니다. Continental 및 ZF Friedrichshafen AG와 같은 회사는 운송업체를 위한 예측 차량 진단을 위한 유사한 솔루션을 제공합니다.

운송 및 물류 분야 AI의 미래

전문가들은 인공지능으로 인해 TSL 산업이 향후 10년 내에 완전한 변화를 겪게 될 것이라는 데 동의합니다. 자율주행 트럭은 미국 도로의 표준이 될 것이며 세계 다른 지역에서도 더 자주 나타나기 시작할 것입니다. 한편, 창고에서는 주문 피킹부터 적재까지 대부분의 작업이 로봇에 의해 처리됩니다.

AI 덕분에 운송, 물류 비용이 30~40% 정도 절감될 것이다. 경로 및 적재 최적화는 물론 경로의 마지막 킬로미터 동안 차량 이동을 용이하게 하는 지능형 도시 시스템 구현을 통해 배송 시간도 단축됩니다. 물류에 AI를 통합하면 고객 서비스 품질이 향상되고 인적 오류의 위험이 거의 제거됩니다.

출처: DALL·E 3, 프롬프트: Marta M. Kania(https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

운송 분야의 AI – 요약

결론적으로, 교통 분야에서 머신러닝과 AI 알고리즘을 활용하는 시스템은 이제 막 도입되기 시작한 TSL 산업에서 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 이러한 구현은 비용을 크게 절감하고 배송 시간을 단축하며 운송 안전을 향상하고 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있는 기회입니다. 그러나 성공하려면 이러한 기술의 구현에 전략적으로 접근해야 합니다.

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저자: 로버트 휘트니

IT 부서를 코칭하는 JavaScript 전문가이자 강사입니다. 그의 주요 목표는 코딩하는 동안 효과적으로 협력하는 방법을 다른 사람들에게 가르쳐 팀 생산성을 높이는 것입니다.

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