삼성SDS "글로벌 공급망 리스크 심화···AI 기반 대응책 마련"
삼성SDS "글로벌 공급망 리스크 심화···AI 기반 대응책 마련"
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물류 디지털 전환, 위기 대응 방안 수립 시간 단축···하루 → 2시간
생성형 AI로 물류 초자동화···이동 상황·선박 지연 등 전체 가시성 확대
오구일 삼성SDS 물류사업부장(부사장)이 20일 오전 서울 삼성SDS 잠실캠퍼스에서 열린 '첼로스퀘어 미디어데이'에 참석해 발표하고 있다. (사진=이도경 기자)
오구일 삼성SDS 물류사업부장(부사장)이 20일 오전 서울 삼성SDS 잠실캠퍼스에서 열린 '첼로스퀘어 미디어데이'에 참석해 발표하고 있다. (사진=이도경 기자)

[서울파이낸스 이도경 기자] 삼성SDS가 머신러닝과 생성형 인공지능(AI)을 활용한 디지털 전환으로 최근 급변하는 글로벌 공급망 리스크에 대한 대응전략을 수립하고 있다고 강조했다.

오구일 삼성SDS 물류사업부장(부사장)은 20일 서울 잠실캠퍼스에서 열린 '첼로스퀘어 미디어데이'에 참석해 "머신러닝을 활용해 매일 6만건 이상의 글로벌 뉴스에서 물류 리스크를 자동 추출하고, 생성형 AI로 위험도르 3단계로 구분해 산정하고 있다"고 말했다.

◇ 급변하는 글로벌 공급망 리스크···"물류 디지털 전환으로 최소화"

최근 글로벌 공급망은 코로나19 이후 △러시아-우크라이나 전쟁 △홍해 물류사태 등 지정학적 리스크 △미국, 유럽의 보호무역주의 강화로 인한 공급망 재편 △기후변화, 탄소 배출 규제 등 기후 대응 이슈를 잇따라 맞닥뜨리고 있다.

오 부사장은 "과거에도 글로벌 금융위기, 동일본 대지진, 러시아 크림반도 합병 등 리스크는 있었지만 대체로 간헐적이고 영향력이 낮았다"며 "최근에는 여러 지정학적 리스크와 공급망 재편, 기후변화 등으로 해상운임이 10배 가까이 오르는 등 리스크의 유형이 다양해지고 빈도가 증가하고 있다"고 강조했다.

이어 "이러한 위험을 식별·추적하고, 식별한 정보를 통해 위험도를 빠르게 파악한 뒤 민첩하게 대응하는 노력이 필요해졌다"며 "다만 현실적으로 모든 위험을 사전 계획해 대응하기 매우 어렵기 때문에, 물류 디지털 전환을 통해 리스크를 최소화하고 대응 속도를 크게 높이고자 한다"고 덧붙였다.

앞서 삼성SDS는 과거 약 2만 건의 글로벌 물류 리스크 사례로 위험도를 판단하는 모델을 개발하고, 생성형 AI가 이를 판단할 수 있도록 학습시켰다. 영향을 받을 수 있는 물동이 산출되면 삼성SDS 물류 전문가들이 데이터 분석과 전문 지식을 바탕으로  대응 방안을 수립한다. 이를 통해 방안 수립에 걸리던 시간을 기존 하루에서 2시간으로 단축했다고 삼성SDS는 설명했다.

오 부사장은 "이러한 방식으로 리스크를 완전히 0으로 만들 수는 없지만, 기업 오퍼레이션에 있어 리스크에 묶여있는 코스트가 회피하는 코스트보다 훨씬 크기 때문에 빠른 리스크 감지와 다양한 측면의 대응으로 그 강도를 크게 낮춰줄 수 있다"고 말했다.

실제 삼성SDS는 이러한 AI 기반 리스크 센싱·분석을 활용해 지난 4월 이스라엘-이란 충돌 상황을 감지하고 이스라엘 도착 예정 항공 물동에 영향이 있음을 고객에게 전달했다. 이후 확전에 대비해 오만, UAE(아랍에미리트) 등 인근 항구까지 해상으로 운송한 후 주변국을 활용하는 대체 운송 방안을 제시해 예정된 시간에 운송을 완료했다.

김성곤 첼로스퀘어 운영팀장(상무) (사진=이도경 기자)
김성곤 첼로스퀘어 운영팀장(상무) (사진=이도경 기자)

◇ 생성형 AI 통한 물류 초자동화···물류 전체 가시성 확대

삼성SDS는 고객 서비스와 물류운영 업무의 하이퍼오토메이션(초자동화)를 구현, 고객이 직접 정보를 파악해야하던 기존 방식에서 벗어나 생성형 AI와의 대화만으로 견적 조회와 필요 컨테이너 개수 산정 등 서비스를 이용할 수 있게 했다. 또 기존 자동화하기 어려웠던 물류운영 업무의 단순·반복업무까지 자동화했다.

회사는 현재 첼로스퀘어를 통해 △화물 이동 상황 △선박 지연 △항구 혼잡도 △컨테이너 현황 등을 실시간으로 제공하고, 과거 데이터를 분석해 선박의 예상 이동시간과 항만 체류시간 등을 계산해 더욱 정교한 도착예정시간 예측(Predictive ETA) 정보를 전달한다고 밝혔다. 또 항구 정박료 발생이나 선박 억류와 같은 이상 상황, 해상·항공 운임 등도 예측해 미래비용 가시성도 높였다.

김성곤 첼로스퀘어 운영팀장(상무)는 "물류에서의 불확실성은 변수가 아닌 상수로 관리해야 되는데, 이 과정에서 리스크를 사전에 대응하고 시스템을 통해 실시간 점검하는 것이 필요하다"며 "다만 모든 변수를 운영자가 일일이 다 확인하기는 어렵기 때문에 생성형 AI로 빠른 구현을 가능하게 했다"고 말했다.

이어 "총 36개국 56개 거점과 유기적으로 소통하며 물류 리스크를 감지하고, 선박이나 포트 이상 상황 혼잡도 등을 체크해 리스크가 발생하면 사실 여부 확인 후 해당 정보를 고객에게 즉각 제공하는 역할도 한다"며 "최초 예측한 도착 예정시간과 비교해 지연 여부가 확인될 경우 고객과 협의해 대안 경로를 제공하고, 더 빠른 배송 수단을 확보해 지연을 만화하는 식으로 리스크를 줄일 수 있다"고 설명했다.

첼로스퀘어를 통해 항공, 해상, 육상, 철도 등 운송 수단별 탄소배출량과 탄소집약도를 보여주며 고객의 ESG(환경·사회·지배구조) 경영도 지원한다. 향후에는 탄소배출량을 줄일 수 있는 다양한 솔루션도 준비하고 있다고 회사는 설명했다.

오 부사장은 "코로나19 이후 계속된 글로벌 리스크로 고객들의 물류 디지털 전환 요구가 높아지고 있다"며 "삼성SDS는 디지털 기술과 AI를 활용해 글로벌 공급망의 큰 변화에도 중단없이 지속 가능한 물류서비스를 제공하겠다"고 밝혔다.



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