- 해당 아티클은 2026년 5월 13일에 진행된 LG CNS 월간 D-Talks ‘초불확실성 시대, SCM 패러다임 전환: 생존을 위한 디지털 공급망 실행전략’ 내용을 기반으로 작성되었습니다.
중동에서 발생한 지정학적 갈등이 전 세계 공급망을 흔들고 있습니다. 최근 격화되고 있는 미국과 이란 간 갈등으로 세계 원유 수송의 핵심 통로인 호르무즈 해협이 봉쇄되면서 국제 유가와 원자재 시장의 불안도 확대되고 있습니다. 이후 해협 재개방을 위한 논의가 진행되고 일부 선박 운항이 재개되고 있지만, 여전히 공급망 전반의 불확실성은 해소되지 않은 상황입니다. 특정 지역에서 발생한 리스크가 에너지 공급과 제조업 생산, 물류·유통 시장 전반에 영향을 미치는, 이른바 ‘공급망의 나비효과’가 현실화되고 있습니다.
기업들이 마주한 공급망 환경은 이처럼 더욱 복잡해지고 있습니다. 지정학적 갈등과 기후 변화, 정책 변화, 글로벌 규제 강화 등 다양한 변수가 동시에 작용하면서 공급망 전반의 불확실성이 확대되고 있습니다. 특히 여러 위기가 동시다발적으로 발생하고 서로 영향을 주고받는 다중위기(Polycrisis) 환경이 일상화되면서, 과거의 경험과 데이터만으로 미래를 예측하기 어려운 심층적 불확실성(Deep Uncertainty) 시대가 도래했습니다.
이제 기업은 개별 리스크를 관리하는 수준을 넘어 복합적인 위기에 대응해야 하는 상황에 직면해 있습니다. 전쟁과 자연재해, 지정학적 리스크와 같은 변수는 공급망 곳곳에 영향을 미치며 예기치 못한 혼란을 만들어냅니다. 이에 따라 공급망 경쟁력의 기준도 바뀌고 있습니다. 과거에는 완벽한 예측 정확성을 추구하는 것이 중요했다면, 이제는 시시각각 변하는 상황에 유연하게 대처할 수 있는 민첩성을 확보하는 방향으로 변화하고 있습니다. 이러한 변화는 공급망 관리(Supply Chain Management, SCM) 패러다임의 전환을 이끌고 있으며, 디지털 기술과 AI를 활용한 새로운 공급망 운영 체계에 대한 요구를 높이고 있습니다.
계획 중심(Plan to Execution) 방식에서 감지·대응(Sense and Respond) 체계로
초불확실성 시대의 공급망 환경에서는 비용을 절감하거나 운영 효율을 높이는 것만으로 경쟁력을 확보하기 어렵습니다. 기업은 예측하기 어려운 변화와 위기에 대응할 수 있는 새로운 역량을 갖춰야 하며, 이에 따라 민첩성(Agility), 회복탄력성(Resilience), 지속가능성(Sustainability)이 공급망 경쟁력을 결정하는 핵심 요소로 부상하고 있습니다.
민첩성은 공급망 전반에서 발생하는 변화를 실시간으로 감지하고 신속하게 대응하는 능력을 의미합니다. 회복탄력성은 예상치 못한 공급망 충격이 발생했을 때 운영 중단을 최소화하고 빠르게 정상화하는 역량입니다. 또한 지속가능성은 공급망 전반의 ESG 리스크를 관리하고 데이터 투명성을 확보함으로써 고객과 시장의 신뢰를 유지하는 능력이라 할 수 있습니다.
이러한 변화는 공급망 관리 방식에도 영향을 미치고 있습니다. 기존 공급망은 과거 데이터를 기반으로 계획을 수립하고 이를 실행하는 계획 중심 방식으로 운영되어 왔습니다. 하지만 변화의 속도가 빨라지고 불확실성이 커진 지금은 계획만으로 공급망을 안정적으로 운영하기 어려워졌습니다. 이에 따라 SCM의 패러다임도 변화와 리스크를 실시간으로 감지하고 대응하는 감지·대응 중심 체계로 전환되고 있습니다.
이 과정에서 디지털 기술과 AI는 핵심적인 역할을 수행합니다. 디지털 기술은 공급망 곳곳에서 발생하는 데이터를 수집하고 연결해 공급망 전반의 상황을 실시간으로 파악할 수 있도록 지원합니다. 마치 센서(Sensor)처럼 변화와 이상 징후를 감지하는 역할을 하는 것입니다. AI는 공급망의 두뇌 역할을 수행하며 수집된 데이터를 분석해 최적의 대응 방안을 제시하고 의사결정을 지원합니다.
결국 디지털 기술과 AI는 민첩성, 회복탄력성, 지속가능성을 구현하는 핵심 기반이 되고 있습니다. 공급망은 더 이상 계획을 수립하고 실행하는 데 그치지 않고, 변화와 리스크를 스스로 감지하고 대응하는 방향으로 진화하고 있으며, 디지털 기술과 AI는 이러한 변화를 이끄는 새로운 표준으로 자리 잡고 있습니다.
디지털과 AI로 연결된 미래 공급망의 모습
위 이미지는 디지털 기술과 AI를 기반으로 구현되는 미래 공급망의 모습을 보여줍니다. 과거 공급망이 생산과 물류, 구매, 재고 등 개별 기능 중심으로 운영됐다면, 이제는 현실 세계와 가상 세계가 실시간으로 연결되는 디지털 공급망으로 진화하고 있습니다.
공급망 현장에서 발생하는 다양한 데이터는 초고속 네트워크를 통해 수집되고, 디지털 트윈 기반의 가상 환경에 구현됩니다. 기업은 데이터·업무 플랫폼을 통해 공급망 전반의 정보를 통합적으로 관리하고, AI를 활용해 변화와 리스크를 분석하며 최적의 대응 방안을 도출할 수 있습니다.
이렇게 도출된 의사결정은 생산 설비와 물류 시스템 등 실제 공급망 현장에 적용됩니다. 나아가 피지컬 AI(Physical AI)는 현장의 상황을 인식하고 스스로 대응하며 실행력을 높이고, 버티컬 AI(Vertical AI)는 SCM 전반의 의사결정을 지원합니다.
디지털 공급망은 현실 공간에서 발생하는 데이터를 가상 공간에서 분석하고, 다시 현실 공간의 실행으로 연결하는 선순환 구조를 기반으로 합니다. 이제 공급망은 데이터를 기반으로 스스로 판단하고 운영하는 체계로 발전하고 있습니다.
데이터와 AI로 고도화되는 공급망 의사결정
공급망 관리의 출발점은 수요예측입니다. 하지만 많은 기업은 여전히 과거 판매 실적이나 담당자의 경험과 직관에 의존해 미래 수요를 예측합니다. 문제는 시장 환경의 변화 속도가 빨라질수록 이러한 방식만으로는 정확한 예측이 어려워진다는 점입니다. 담당자의 역량에 따라 결과가 달라질 수 있고, 인력 교체가 발생하면 축적된 노하우를 유지하기도 쉽지 않습니다.
최근에는 데이터와 AI를 활용해 이러한 한계를 극복하려는 시도가 늘어나고 있습니다. 머신러닝 기반 수요예측 플랫폼은 판매 실적뿐 아니라 시장 동향, 가격 정책, 프로모션 정보 등 다양한 내·외부 데이터를 종합적으로 분석해 보다 정교한 수요예측을 지원합니다. 또한 데이터 수집과 정제, 알고리즘 학습, 미래 수요예측 과정을 체계화함으로써 예측 품질을 높이고 담당자 의존도를 낮출 수 있습니다.
이를 통해 기업은 담당자의 경험에만 의존하지 않고 일정 수준 이상의 예측 정확도를 확보할 수 있으며, 담당자는 반복적인 예측 업무보다 전략 수립과 의사결정에 집중할 수 있습니다.
공급망 의사결정은 수요예측만으로 끝나지 않습니다. 생산과 구매, 재고, 물류까지 고려해야 하는 SCM은 수많은 변수와 제약조건이 얽혀 있는 복합적인 문제입니다. LG CNS는 이러한 문제를 해결하기 위해 수학적 최적화 기반 공급망 솔루션인 ‘SCMable’을 제공하고 있습니다.
SCMable은 복잡한 공급망 문제를 수리적 모델로 변환하고 다양한 시나리오를 비교·분석해 최적의 의사결정을 지원합니다. 재고 최적화와 구매 최적화, 거점 최적화, 운송 경로 최적화 등 다양한 기능을 서비스형 소프트웨어(Software as a Service, SaaS) 형태로 제공하며, 기업이 경험과 직관 중심의 의사결정에서 벗어나 데이터 기반 의사결정 체계를 구축할 수 있도록 지원합니다.
리스크와 지속가능성을 관리하는 디지털 공급망
공급망 경쟁력의 기준도 변화하고 있습니다. 과거에는 수익성과 운영 효율성을 높이는 것이 공급망 관리의 핵심 과제였다면, 이제는 ESG와 리스크 관리까지 포함한 통합적인 운영 역량이 중요해지고 있습니다. 특히 탄소배출 규제 강화와 ESG 공시 요구 확대에 따라 기업은 공급망 전반의 ESG 데이터를 체계적으로 관리하고 이를 경영 의사결정과 외부 공시에 활용해야 하는 환경에 놓여 있습니다. 공급망의 지속가능성은 더 이상 선택이 아닌 기업 경쟁력을 결정하는 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다.
공급망 리스크 관리의 중요성도 더 커지고 있습니다. 지정학적 갈등과 자연재해, 정책 변화 등 다양한 외부 요인이 공급망 운영에 직접적인 영향을 미치면서, 리스크를 조기에 파악하고 대응하는 역량이 기업 경쟁력을 좌우하고 있습니다.
LG CNS는 AI 기반 공급망 리스크 관리 솔루션인 RMable을 통해 이러한 과제를 지원하고 있습니다. RMable은 뉴스와 보고서, SNS, 공시 정보 등 다양한 외부 데이터를 실시간으로 수집·분석해 공급망 리스크를 조기에 탐지할 수 있도록 지원합니다. 최근에는 생성형 AI 기반 공시 정보 분석 기능을 통해 기업 공시 자료를 자동으로 취합·요약하고, 공급망 관련 의사결정에 필요한 정보를 더욱 빠르게 확보할 수 있도록 지원하고 있습니다. LG CNS의 RMable을 도입한 제조 기업은 과거 담당자가 직접 정보를 수집하고 영향도를 분석하던 과정을 자동화하고, 리스크 탐지부터 대응 의사결정까지 소요되는 시간을 평균 2일에서 약 6시간 수준으로 단축해 공급망 리스크 대응의 골든타임을 확보할 수 있었습니다.1)
피지컬 AI가 여는 자율 운영의 시대
SCM은 이제 데이터를 분석하고 의사결정을 지원하는 단계를 넘어, 실제 현장을 스스로 운영하는 방향으로 진화하고 있습니다. 최근에는 AI의 판단을 생산과 물류 현장에 직접 적용하는 피지컬 AI가 공급망 혁신의 새로운 축으로 주목받고 있습니다.
피지컬 AI가 효과적으로 작동하기 위해서는 현실 세계의 설비와 공정, 생산 환경을 가상 공간에 구현하는 디지털 트윈 기술이 뒷받침되어야 합니다. 디지털 트윈은 현장의 데이터를 실시간으로 연결하고 다양한 시나리오를 검증함으로써 피지컬 AI가 더 정확하게 판단하고 실행할 수 있는 기반을 제공합니다.
피지컬 AI는 AI의 판단 결과를 생산 설비와 물류 장비, 로봇 등에 반영해 실제 작업을 수행하는 지능형 로보틱스 기술을 의미합니다. 기존 자동화 설비가 정해진 작업을 반복 수행하는 수준이었다면, 피지컬 AI는 주변 환경과 상황을 스스로 인식하고 판단할 수 있다는 점에서 차이가 있습니다.
예를 들어 물류센터에서 활용되는 자율이동로봇(Autonomous Mobile Robot, AMR)은 작업 환경과 이동 경로를 실시간으로 파악하며 움직일 수 있고, 비전 AI(Vision AI)는 카메라와 센서를 통해 주변 상황을 인식하고 판단할 수 있습니다.
최근에는 로봇이 사람의 언어를 이해하고 행동으로 수행할 수 있도록 지원하는 기술도 빠르게 발전하고 있습니다. AI는 단순히 데이터를 분석하는 데 그치지 않고, 실제 공간에서 물체를 인식하고 작업을 수행하며 예외 상황에도 유연하게 대응하는 방향으로 진화하고 있습니다.
에이전틱 AI(Agentic AI), 공급망 업무의 새로운 동료
AI의 역할은 현장 운영을 넘어 업무 영역으로도 확장되고 있습니다. 최근 주목받고 있는 에이전틱 AI는 질문에 답하거나 정해진 명령을 수행하는 수준을 넘어, 목표를 이해하고 필요한 업무를 스스로 계획·수행할 수 있는 형태의 AI입니다. 작업 과정에서 새로운 상황이 발생하더라도 스스로 판단해 업무 순서를 조정하거나 필요한 정보를 추가로 탐색하며 목표 달성을 지원할 수 있습니다.
에이전틱 AI는 특히 업무 절차가 명확하고 반복적으로 수행되는 공급망 업무에서 높은 활용 가능성을 보여주고 있습니다. 예를 들어 구매 부서의 협력사 관리나 소모품 발주 업무처럼 정해진 프로세스에 따라 다양한 데이터를 검토해야 하는 업무는 많은 시간과 노력이 소요됩니다. 에이전틱 AI는 필요한 데이터를 수집·분석하고 업무 절차를 수행함으로써 담당자의 업무 부담을 줄이고 생산성을 높일 수 있습니다.
24시간 모니터링이 필요한 공급망 업무에서도 활용 가능성이 높습니다. 공급망은 생산과 물류, 영업 활동이 실시간으로 연결되어 있기 때문에 예기치 못한 이슈가 언제든 발생할 수 있습니다. 에이전틱 AI는 다양한 데이터를 지속적으로 모니터링하며 이상 징후를 감지하고 필요한 정보를 정리해 담당자에게 전달함으로써 더 신속한 대응을 지원할 수 있습니다.
많은 기업이 디지털 전환과 AI 도입의 필요성에 공감하고 있지만, 여전히 구식 시스템과 파편화된 데이터, 수작업 중심의 프로세스 등 이른바 기술 부채(Technology Debt)를 안고 있습니다. 이러한 환경에서는 새로운 기술을 도입하더라도 기대한 효과를 얻기 어렵습니다. 오히려 기술 부채를 해결하지 않은 채 AI 도입만 추진할 경우 기업 간 경쟁력 격차는 더 확대될 수 있습니다.
초불확실성과 복잡성이 일상이 된 환경에서는 과거의 효율 중심 공급망 운영 방식만으로 경쟁력을 유지하기 어렵습니다. 기업은 공급망 전반의 복잡성을 가시화하고, 데이터를 기반으로 변화와 리스크를 감지하고 대응할 수 있는 체계를 구축해야 합니다. 무엇보다 중요한 것은 AI를 보유하는 것이 아니라 실제 비즈니스 프로세스에 적용하고 내재화하는 것입니다.
공급망 혁신의 골든타임은 바로 지금입니다. 실행력을 갖춘 기업만이 변화하는 시장 환경에 민첩하게 대응하고 미래 공급망 경쟁력을 확보할 수 있을 것입니다.
2026년 5월 D-Talks에서는 LG CNS SCM이노베이션사업 담당 조민관 상무와 정헌철 팀장이 ‘디지털·AI 공급망이 만드는 지속 가능한 가치와 실행력’을 주제로 발표를 진행했습니다. 발표 전체 내용은 아래의 다시보기 링크를 통해 확인할 수 있습니다.
오늘의 요약 Q&A
Q1. 왜 지금 공급망 혁신과 AI 활용이 중요해지고 있나요?
지정학적 갈등과 기후 변화, 정책 변화 등으로 공급망 불확실성이 커지면서 기업은 민첩성과 회복탄력성을 확보해야 하는 상황에 놓여 있습니다. AI는 공급망 경쟁력을 확보하기 위한 수단이며, 중요한 것은 기술을 실제 업무와 운영에 적용해 실행력을 확보하는 것입니다.
Q2. 디지털·AI 공급망이란 무엇인가요?
디지털·AI 공급망은 공급망 전반의 데이터를 연결하고 분석해 변화와 리스크에 보다 빠르게 대응할 수 있도록 지원하는 운영 체계입니다. 이를 통해 기업은 공급망의 민첩성과 회복탄력성, 지속가능성을 강화할 수 있습니다.
Q3. AI는 공급망 의사결정을 어떻게 고도화하나요?
AI는 판매 실적뿐 아니라 시장 동향과 가격 정책, 프로모션 정보 등 다양한 데이터를 분석해 보다 정교한 수요예측을 지원합니다. 또한 생산과 구매, 재고, 물류 전반에서 최적의 의사결정을 지원하며 데이터 기반 운영 체계 구축을 돕습니다.
Q4. AI는 공급망 리스크 관리에 어떻게 활용될 수 있나요?
AI는 뉴스와 보고서, SNS, 공시 정보 등 다양한 외부 데이터를 실시간으로 분석해 공급망 리스크를 조기에 탐지할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 기업은 리스크 탐지부터 대응 의사결정까지 걸리는 시간을 단축하고 대응의 골든타임을 확보할 수 있습니다.
Q5. 피지컬 AI와 에이전틱 AI는 공급망에서 어떤 역할을 하나요?
피지컬 AI는 생산 설비와 물류 장비, 로봇 등을 제어하며 실제 현장의 실행을 담당합니다. 에이전틱 AI는 목표를 기반으로 필요한 업무를 스스로 계획하고 수행하며 공급망 운영 업무를 지원합니다.
참고자료
1)디지털타임스,<LGD, ‘빅데이터’로 트럼프 리스크 대응한다>
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