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2021년, 말레이시아에서 네덜란드로 향하던 컨테이너선 에버 기븐(Ever Given)호가 수에즈 운하에 좌초되는 사건이 일어납니다. 이 사건으로 아시아와 유럽을 이어주는 최단 거리 수송로가 막히게 되면서 전 세계 물류가 일시 정지 버튼을 누른 듯 얼어붙었고, 수천 개의 공급망이 순식간에 혼란에 빠졌습니다.

6일간 지속되었던 수에즈 운하의 마비는 짧은 시간 동안 여러 산업에 막대한 피해를 주었습니다. 전 세계 해상 물동량의 12%를 담당하는 수에즈 운하가 멈추면서 시간당 약 4억 달러(약 4,500억 원) 규모의 물류 운송이 지체된 것으로 나타났습니다.1) 이에 따라 자동차 공장은 엔진과 변속기 등 필수 부품의 공급이 지연되었고, 전자 산업 역시 핵심 부품 수급이 늦어져 제품 생산에 차질을 빚었습니다. 단지 배 한 척이 멈추었을 뿐인 이 사건에 전 세계가 멈춰버린 것입니다.

이 같은 사태는 글로벌 공급망의 상호연관성을 다시금 돌아보게 하는 계기가 되었습니다. 예측할 수 없는 외부 변수 앞에서 공급망이 얼마나 크게 흔들릴 수 있는지를 실감한 순간이었으며, 그만큼 공급망 운영의 안정성 및 유연한 대응의 중요성이 다시 한번 주목받았습니다. 이러한 위기를 거치며 많은 기업들은 민첩하고 유연한 공급망 관리(Supply Chain Management, SCM)의 필요성을 절감했습니다.

오늘날에는 예측할 수 없는 시장 변화에 대응하기 위해 인공지능(Artificial Intelligence, AI), 빅데이터, 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 등 첨단 기술을 활용해 보다 똑똑하고 유연한 공급망을 구축하는 체계로 진화하고 있는데요. 이번 <에브릿띵>에서는 이러한 AI와 정보기술(Information Technology, IT)을 기반으로 한 SCM 혁신을 함께 살펴보겠습니다.

오늘의 에브릿띵 정리

• 오늘날 SCM은 디지털 기술의 발전에 힘입어 다양한 산업 영역에서 활용되고 있으며, 공급망의 위험과 부족 현상이 비즈니스 전반의 핵심 이슈로 자리 잡으면서 이를 해결하기 위한 기술 혁신이 기업의 필수 요소로 떠오르고 있습니다.
• SCM 전략이 점점 더 세분화되고 확장됨에 따라, 각 영역에 적합한 기술을 적용하는 것이 더욱 중요해지고 있습니다. 이를 위해 도입이 필요한 영역을 판단하고 적절한 기술을 적용해 효과를 극대화하는 것이 중요합니다.
• 성공적인 SCM을 위해서는 기술을 활용한 단기적인 운영 효율성뿐 아니라, 공급망 다변화, 친환경 물류 도입, 데이터 기반 전략 수립 등 장기적인 경쟁력 확보를 위한 전략적 대응 수립이 필요합니다.
  
  
  

기술 발전과 함께 진화하는 SCM과 2025년 핵심 키워드 🔑

SCM은 원자재가 완제품이 되어서 소비자에게 전달되기까지의 모든 과정을 효율적으로 관리하는 관리 체계입니다. 예를 들어, 우리가 구매하는 농산물이 생산지에서 판매처에 도달하기까지 진행되는 △수확 △선별 △포장 △배송 등 모든 과정이 SCM 관리로 볼 수 있습니다.

전쟁 물자 관리에서 시작된 SCM은 민간 산업으로 도입되면서 더욱 광범위한 영역에서 활용되기 시작했습니다. 이러한 SCM은 디지털 기술의 발전과 함께 꾸준히 진화해 왔습니다. 1990년대 이전의 SCM은 제조업을 중심으로 재고 관리와 생산 계획 최적화를 통한 비용 절감과 운영 효율성 향상에 초점을 맞추었지만, 글로벌 경쟁이 심화하면서 공급망 전반을 더욱 체계적으로 관리할 필요성이 점차 커지게 되었습니다.

이에 따라, 2000년대에 들어서면서 복잡해진 공급망을 원활하게 관리할 수 있는 정교한 물류 관리 시스템이 중요해졌고, 창고 관리 시스템(Warehouse Management System, WMS)과 운송 관리 시스템(Transportation Management System, TMS)에 통계적 기법 및 최적화 기법이 접목되기 시작했습니다. 이를 통해 기업들은 창고 운영을 최적화하고 운송 경로를 효율적으로 계획할 수 있게 되었습니다.

2010년대 이후에는 4차 산업혁명 기술이 발전하며 SCM도 더욱 지능화되었습니다. 빅데이터와 AI를 활용한 예측 기반 관리가 확산하고, IoT 및 블록체인 기술이 공급망 운영에 적용되기 시작했습니다. 특히 실시간 데이터 수집과 분석 기술을 활용한 예측 기반 공급망 관리를 할 수 있게 되었으며, AI를 이용한 수요 예측과 자동화된 물류 운영이 점차 확산하고 있습니다.

헬스케어 산업에서는 의약품의 신선도 유지를 위해 IoT 기반 실시간 온도 모니터링과 AI를 활용한 물류 최적화로 유통 시간을 단축하는 데 활용되고 있으며, 반도체 및 전자 산업에서는 글로벌 칩 부족 사태를 방지하기 위해 데이터 기반 수급 조절이 이루어지고 있습니다. 그뿐만 아니라, 에너지 및 친환경 산업에서도 재생에너지 공급망을 최적화하고 탄소 배출량을 추적하여 개선하는데 SCM이 중요한 역할을 하고 있습니다.

이처럼 다양한 영역에서 핵심 역할을 하는 SCM은 최근 몇 년간 그 중요성이 더욱 높아졌습니다. 러시아·우크라이나 전쟁이나, 폭염과 가뭄 등 기후 변화로 인한 전 세계 공장과 발전소들의 가동 중단 사례는 지정학적 불확실성이 원자재 및 에너지 공급을 불안정하게 만들 수 있음을 보여주었습니다. 또한 지속되는 글로벌 경기 둔화 및 미국의 관세정책 등으로 변동성이 커지고 수요 예측이 어려워지면서 불필요한 재고 확보로 늘어나는 비용 부담을 절감하기 위한 전략의 필요성도 높아지고 있습니다.

여기에 ESG(Environment, Social, Governance) 경영의 중요성이 부각되면서, 기업들은 지속 가능한 공급망 구축을 필수 과제로 추진하게 되었습니다. 탄소 배출 저감과 지속 가능한 생산·유통 체계 구축이 핵심 과제로 떠오르고 있으며, 기업들은 친환경 물류, 재생 가능 에너지를 활용한 제조 공정, 윤리적 소싱 등을 통해 지속가능성을 확보하는 데 집중하고 있습니다.2)

특히, AI 기술의 발전은 디지털 전환(Digital Transformation, DX)을 넘어 인공지능 전환(AI Transformation, AX) 시대를 앞당기며, AI를 활용해 실시간으로 공급망 가시성을 확보하고, 수요 변동에 민첩하게 대응할 수 있는 유연한 공급망 구축을 점점 더 빠르게 확산하고 있습니다.

이러한 흐름 속에서 기업들은 자동화된 물류 시스템 도입, 공급망 다변화, 친환경 운영 등 다양한 전략을 통해 리스크를 최소화하고, 비용을 최적화하며, 지속 가능한 경영 기반을 강화하고 있습니다.

결국, 공급망의 리스크와 변동성이 비즈니스 전반의 핵심 이슈로 부상하면서, 이를 해결하기 위한 기술 혁신이 더 이상 선택이 아닌 필수로 자리 잡고 있습니다. 그렇다면, AI와 IT 기술은 SCM을 어떻게 혁신하고 있을까요?

미래 SCM을 이끌어갈 핵심 기술: AI와 최신 IT 기술의 결합 🔍

• 페덱스는 ‘페덱스 서라운드® 모니터링 및 인터벤션(FedEx Surround® Monitoring and Intervention)’ 솔루션을 도입하여 글로벌 공급망의 가시성과 통제력을 강화하고 있습니다.3) 이 솔루션은 기존 운송 네트워크와 유기적으로 결합하여 종합적인 배송 및 추적 품질을 향상할 수 있습니다. AI 기반 대시보드와 실시간 모니터링 시스템을 활용해 화물의 다양한 운송 데이터를 추적할 수 있으며, 이를 분석하여 운송 중에 발생할 수 있는 지연이나 파손 등의 리스크를 조기에 감지하고 대응할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이를 통해 고객들은 실시간 데이터를 확인하고, 공급망 내 예기치 못한 변수에 신속하게 대응할 수 있으며, 더 나아가 공급망의 투명성을 높이고 신속한 의사 결정을 가능하게 함으로써 보다 안정적인 물류 운영을 실현하고 있습니다.

• 이케아는 물류 센터에 ‘AI가 탑재된 드론’을 도입하여 재고 관리 시스템을 최적화하고 있습니다.4) 드론은 장애물 감지 시스템이 탑재되어 있어 충돌을 방지하고 24시간 창고를 비행하며 재고 실사를 지원합니다. 2021년부터 물류창고 관리에 드론을 활용해 온 이케아는 AI 기술의 발전에 따라 드론을 업그레이드하고 있습니다. 현재는 AI 기반 알고리즘을 사용해 실시간으로 제품 보관 위치 식별하고 통로를 막거나 작업 흐름을 방해할 수 있는 요소를 사전에 방지하는 수준까지 발전된 상태이며, 향후 더 많은 물류창고 관리에 AI 기반 드론을 도입할 것이라 밝혔습니다.

• CJ대한통운은 과대포장 문제를 해결하기 위해 3D 시뮬레이션 기반 적재 알고리즘을 활용해 최적의 박스 크기를 추천하는 AI 시스템인 '로이스 오팩(LoIS O’Pack)'을 개발했습니다.5) 이 시스템은 각 상품의 체적 정보와 적재 방향을 동시에 고려하여 반복적인 시뮬레이션을 통해 최적의 포장 결과를 도출합니다. 이를 통해 과대 포장을 방지하고 패키징 작업의 효율성을 높이며, 친환경 물류를 실현하고 있습니다. 이를 통해 작업자 임의 판단에 의존하던 기존 방식에서 작업 효율성과 정확도를 크게 향상했으며, 결과적으로 택배 상자의 상품을 제외하고 평균 포장공간비율(택배 상자 안에서 상품을 제외하고 남는 공간이 차지하는 비율)을 대폭 감소시켜 포장재 낭비를 줄여 지속 가능한 SCM을 실현했습니다.

차세대 SCM 구축을 위한 고려 사항과 향후 방향성 🧭