[ 목 차 ]

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 물류 산업의 인공지능 응용 사례

1. 스마트 물류 시스템에서의 인공지능 활용

2. 물류 시스템 운영 측면에서의 인공지능 활용

3. 국내 사례 분석

Ⅲ. 물류 산업에서의 인공지능 활용 고도화 방향

Abstract 온라인 전자상거래 및 디지털 기반 스마트 물류 시스템 도입이 활발해짐에 따라 물류 산업의 경쟁 구도는 비용 절감 중심에서 서비스 품질 경쟁으로 빠르게 전환되고 있다. 높아진 서비스 기대 수준과 물류 환경의 불 확실성이 증가하는 과정에서 서비스 운영 역량 제고가 핵심 경쟁력이 되었고, 인공지능 기술을 활용하여 물류 체계의 고도화를 추진하려는 노력이 확대되고 있다. 본 글에서는 국내외 물류산업에서의 다양한 인공지능 기술 활용 사례를 분석하여 성공적 인공지능 기술 활용에 필요한 시사점을 도출하였다. 사례 분석 결과 인공지능 기술의 성공적 활용은 인공지능 기술 학습에 필요한 충분한 데이터 확보에 달려 있으며, 이를 위해 스마트 물 류 시스템 구축, 기업 간 정보 공유, 비즈니스 모델 전환 등이 필요할 것으로 분석되었다. 또한, 성공적 기술 활용을 위해 디지털 전문 인력 양성이 필요하고 이를 위한 장기적 로드맵 구축이 필요하다. Ⅰ. 서 론 디지털 기술의 발전으로 산업 전반의 경쟁력이 크게 향상되고 있다. 자동화, 지능화된 스 마트 공장에서 고객 수요에 따라 다양한 제품을 맞춤형으로 생산하고, 온라인 전자상거래 를 통해 원하는 상품을 빠르게 배송받는 것이 가능해지고 있다. 특히, 코로나19로 인한 비 대면 서비스 수요가 증가하면서 온라인 전자상거래 시장이 큰 폭으로 성장하였으며, 물류 경쟁력 제고를 위해 물류 비용 최소화 뿐 아니라 서비스 품질 고도화에 대한 기업들의 관 심이 증가하기 시작했다(김원정, 2020). * 인천대학교 동북아물류대학원, 교수, songsh@inu.ac.kr 56 KISDI AI Outlook(2021년 Vol. 6) 온라인 전자상거래로부터 시작된 물류 서비스 고도화 경쟁은 물류 시스템에 대한 대규모 투자를 통해 기존 기업과 차별화하려는 다양한 비즈니스 모델의 등장으로 연결되고 있다. 쿠팡, 마켓컬리와 같은 온라인 유통 기업들은 새벽배송, 당일배송 등 기존 오프라인 유 통 기업들과 차별화된 배송 서비스를 제공하기 위하여 운송 및 물류창고 등에 대한 투자를 확대하고 있으며, 물류 시스템으로부터 확보한 방대한 데이터를 인공지능 기술과 접목하 여 상품 수요 예측, 물류창고 운영 효율화, 배송 경로 최적화 등에서 높은 성과를 창출하 고 있다. 제조 기업들 역시 오프라인 유통 채널을 건너뛰고 온라인을 통해 최종 소비자와 직접 연 결되는 소비자 직접 유통 D2C(Direct-to-Consumer) 비즈니스 모델을 도입하며 온라인 유 통 경쟁에 뛰어들었다. Nike의 경우 2017년 CDO(Consumer Direct Offense) 전략을 발표 하며 오프라인 유통 채널을 단순화하고 온라인에서 상품을 직접 판매하며 2020년 D2C 매 출이 전체 매출의 35% 수준으로 확대되었다. Nike는 D2C 모델의 성공적 확대를 지원하기 위하여 물류창고 자동화 및 물류시스템 전반의 스마트화에 대규모 투자를 진행하고 있다 (송상화, 2021). 제조 및 유통 산업에서의 고객 서비스 품질 경쟁은 물류 경쟁력의 중요성을 끌어올렸으 며, 디지털 기술을 물류 프로세스에 활용하려는 시도가 다양하게 이루어지고 있다. 자율주 행 트럭, 물류창고 로봇을 통해 물류 프로세스가 무인화되고, 블록체인을 통해 물류 프로세 스 참여자들이 손쉽게 데이터를 실시간으로 공유할 수 있는 기반이 마련되고 있다. 물류 프로세스의 자동화로 보다 많은 데이터를 확보할 수 있게 됨에 따라 인공지능 기술을 활용 한 지능화된 물류 체계 고도화에 대한 관심도 크게 증가하기 시작했다. Statista의 분석에 따르면 2018년 기준 물류 산업을 혁신할 디지털 기술 조사에서 블록 체인 기술에 이어 2번째로 많은 응답자들이 인공지능 기술을 선택하였으며, 로봇, 자율주 행차량, 드론 등의 미래 첨단 물류 설비 운영에 있어서도 인공지능 기술의 도입이 필수적 인 상황을 고려할 경우 디지털 물류 혁신에 있어 인공지능 기술의 중요성을 짐작할 수 있 다(Statista, 2018).