120. 삼성SDS의 AI 활용 사례: 실시간 물류 리스크 감지

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01. 서론

1) 삼성SDS의 AI 기술 도입

삼성SDS는 글로벌 물류 서비스의 효율성을 높이고 리스크를 최소화하기 위해 인공지능(AI) 기술을 적극 도입하고 있습니다. 글로벌 공급망은 다양한 외부 요인에 의해 쉽게 영향을 받으며, 이에 따른 리스크를 신속하고 정확하게 관리하는 것이 매우 중요합니다. 특히, 코로나19 팬데믹 이후로 공급망의 불확실성과 변동성이 더욱 커지면서, 실시간 리스크 관리의 필요성이 강조되고 있습니다. 이러한 상황에서 삼성SDS는 AI 기술을 활용하여 복잡한 물류 문제를 해결하고, 공급망의 안정성을 높이기 위한 노력을 기울이고 있습니다. 삼성SDS는 머신러닝과 생성형 AI를 통해 방대한 데이터를 분석하고, 이를 기반으로 실시간으로 물류 리스크를 감지할 수 있는 시스템을 구축했습니다. 이는 단순히 데이터 분석을 자동화하는 것을 넘어, 과거에는 하루 이상 걸리던 대응 전략 수립 시간을 단 2시간으로 단축시키는 성과를 거두었습니다. 이러한 성과는 AI 기술이 물류 산업에서 얼마나 중요한 역할을 할 수 있는지를 잘 보여줍니다.

 

2) AI 기술의 중요성과 물류 산업에서의 활용

AI 기술은 대규모 데이터를 신속하고 정확하게 분석할 수 있는 능력 덕분에 다양한 산업에서 혁신을 이끌고 있습니다. 특히 물류 산업에서는 복잡한 공급망 관리와 예측, 실시간 모니터링 등이 필수적입니다. AI는 이러한 요구를 충족시키며, 물류 운영의 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 강력한 도구입니다.

 

- 실시간 리스크 감지: AI 기술은 글로벌 뉴스 데이터와 같은 방대한 정보를 실시간으로 분석하여 물류 리스크를 감지할 수 있습니다. 삼성SDS는 매일 6만 건 이상의 글로벌 뉴스를 머신러닝 알고리즘을 통해 분석하고, 물류 리스크를 자동으로 추출합니다. 이는 기존의 수작업 분석보다 훨씬 빠르고 정확하게 리스크를 파악할 수 있게 합니다.

- 정교한 예측 모델: AI는 과거 데이터를 학습하여 미래의 이벤트를 예측하는 데 강력한 도구입니다. 삼성SDS는 과거 2만 건 이상의 글로벌 물류 리스크 사례를 학습한 생성형 AI를 통해, 리스크의 위험도를 3단계로 구분하여 산정합니다. 이를 통해 물류 전문가들이 빠르게 대응 방안을 수립할 수 있도록 지원합니다.

- ESG 경영 지원: AI는 또한 ESG(환경·사회·지배구조) 경영을 지원하는 데 중요한 역할을 합니다. 삼성SDS는 첼로스퀘어를 통해 운송 수단별 탄소배출량과 탄소집약도를 분석하고, 이를 기반으로 고객에게 다양한 탄소배출 감소 솔루션을 제공하고 있습니다. 이는 고객들이 지속 가능한 경영을 실현하는 데 큰 도움이 됩니다.

 

02. AI를 활용한 물류 리스크 관리

1) 머신러닝을 통한 리스크 자동 추출

삼성SDS는 글로벌 물류 리스크를 실시간으로 감지하고 대응하기 위해 머신러닝 기술을 활용하고 있습니다. 매일 전 세계에서 발생하는 수많은 사건과 뉴스는 물류 운영에 큰 영향을 미칠 수 있으며, 이를 신속하게 분석하는 것이 중요합니다. 삼성SDS는 이러한 필요성에 부응하여, 머신러닝 알고리즘을 통해 방대한 양의 데이터를 자동으로 분석하고, 물류 리스크를 추출하는 시스템을 구축했습니다.

 

- 글로벌 뉴스 데이터 분석: 삼성SDS는 매일 6만 건 이상의 글로벌 뉴스를 머신러닝 알고리즘을 통해 분석합니다. 머신러닝 모델은 뉴스 기사에서 물류와 관련된 잠재적 리스크 요소를 자동으로 식별하고 추출합니다. 이는 전통적인 수작업 분석 방법보다 훨씬 빠르고 정확하게 리스크를 감지할 수 있게 합니다. 예를 들어, 특정 지역에서 발생한 정치적 불안이나 자연재해와 같은 사건은 물류 운영에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 머신러닝 모델은 이러한 사건을 신속하게 감지하여 리스크를 추출합니다.

- 자동화된 리스크 감지: 삼성SDS의 머신러닝 기반 시스템은 리스크 감지 과정을 자동화하여, 실시간으로 변동하는 상황에 신속하게 대응할 수 있도록 합니다. 이는 단순히 뉴스 데이터를 분석하는 것을 넘어, 물류 운영에 직접적으로 적용 가능한 정보를 제공하여, 물류 전문가들이 빠르게 대응 방안을 수립할 수 있도록 지원합니다. 이러한 자동화된 시스템은 리스크 감지의 정확성과 효율성을 크게 향상시킵니다.

 

2) 생성형 AI를 통한 리스크 위험도 분석

삼성SDS는 머신러닝을 통해 추출된 리스크를 보다 정교하게 분석하기 위해 생성형 AI를 활용합니다. 생성형 AI는 과거의 데이터를 학습하여 새로운 데이터를 생성하거나, 기존 데이터를 기반으로 예측하는 모델입니다. 삼성SDS는 이 기술을 활용하여 물류 리스크의 위험도를 분석하고, 이를 통해 적절한 대응 방안을 마련합니다.

 

- 위험도 평가: 삼성SDS는 과거 약 2만 건의 글로벌 물류 리스크 사례를 생성형 AI 모델에 학습시켰습니다. 이를 통해 AI는 추출된 리스크의 위험도를 세 단계로 구분하여 평가할 수 있습니다. 위험도는 고위험, 중위험, 저위험으로 분류되며, 각 위험도에 따라 대응 전략이 다르게 마련됩니다. 예를 들어, 고위험으로 평가된 리스크는 즉각적인 대응이 필요하며, AI는 이에 대한 구체적인 대응 방안을 제시할 수 있습니다.

- 실시간 분석과 대응: 생성형 AI는 실시간으로 분석된 리스크 데이터를 바탕으로 신속하게 위험도를 평가하고, 이를 통해 물류 전문가들이 빠르게 대응할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 특정 지역에서 발생한 정치적 불안 상황이 물류 운영에 미칠 영향을 평가하여, 해당 지역을 우회하는 대체 경로를 제시할 수 있습니다. 이는 물류 운영의 연속성을 유지하고, 예상치 못한 지연을 최소화하는 데 도움이 됩니다.

 

03. 실제 사례와 성과

1) 이스라엘과 이란 충돌 시 AI 기반 대응

삼성SDS의 AI 기반 물류 리스크 관리 시스템은 이스라엘과 이란 간의 충돌 상황에서 뛰어난 성능을 입증했습니다. 지난달, 이스라엘과 이란 사이의 긴장이 고조되면서 양국 간의 군사적 충돌이 발생했습니다. 이러한 상황은 해당 지역으로 향하는 물류 운송에 큰 영향을 미칠 수 있었습니다. 삼성SDS의 머신러닝 시스템은 글로벌 뉴스 데이터를 실시간으로 분석하여, 이스라엘과 이란의 충돌 상황을 신속하게 감지했습니다. 생성형 AI는 이를 기반으로 물류 리스크의 위험도를 평가하고, 이스라엘 도착 예정 항공 물동에 중대한 영향을 미칠 수 있음을 판단했습니다. 이 정보를 바탕으로 삼성SDS는 고객에게 신속하게 경고를 발령하고, 대체 운송 경로를 제시했습니다. 이를 통해 삼성SDS는 이스라엘로 향하는 물동이 안전하고 신속하게 도착할 수 있도록 조치했습니다. 이러한 대응은 예정된 시간 내에 운송을 완료하는 데 큰 역할을 했으며, 고객의 신뢰를 확보하는 데 기여했습니다. 이 사례는 AI 기술이 실제 상황에서 물류 리스크를 효과적으로 관리하고, 신속하게 대응할 수 있는 능력을 보여줍니다.

 

2) 정교한 도착 예정 시간 예측

삼성SDS는 AI를 활용하여 선박의 예상 이동시간 및 항만 체류시간 등을 정교하게 예측하는 Predictive ETA(도착 예정 시간 예측) 시스템을 운영하고 있습니다. 이 시스템은 과거 데이터와 실시간 데이터를 종합적으로 분석하여, 선박의 도착 예정 시간을 매우 정확하게 예측할 수 있습니다.

 

- Predictive ETA 시스템: 삼성SDS의 Predictive ETA 시스템은 AI 알고리즘을 통해 선박의 위치, 항로, 속도, 기상 조건 등을 종합적으로 분석합니다. 이를 바탕으로 선박의 도착 예정 시간을 정확하게 예측하여, 물류 운영의 효율성을 높입니다. 예를 들어, 특정 선박이 예상 도착 시간보다 늦어질 것으로 예측되면, 삼성SDS는 이를 기반으로 필요한 대응 방안을 미리 마련할 수 있습니다.

- 항구 정박료 및 억류 상황 예방: Predictive ETA 시스템은 항구 정박료 발생이나 선박 억류와 같은 이상 상황을 사전에 예측하는 데도 유용합니다. 이를 통해 삼성SDS는 불필요한 비용을 절감하고, 물류 운영의 원활함을 유지할 수 있습니다. 예를 들어, 선박이 특정 항구에서 예상보다 오래 체류할 경우, AI 시스템은 이를 미리 경고하여 대체 항구를 사용하거나 운송 일정을 조정할 수 있도록 합니다.

 

04. ESG 경영 지원과 미래 계획

1) 탄소배출량 분석과 ESG 경영 지원

삼성SDS는 ESG(환경·사회·지배구조) 경영을 지원하기 위해 AI 기술을 활용하여 운송 수단별 탄소배출량과 탄소집약도를 분석하고 있습니다. 이는 고객들이 지속 가능한 경영을 실현하는 데 큰 도움이 됩니다.

 

- 탄소배출량 분석: 삼성SDS는 자사의 물류 플랫폼 '첼로스퀘어'를 통해 운송 수단별 탄소배출량을 정밀하게 분석합니다. AI 기술을 활용하여 각 운송 수단이 배출하는 탄소량을 실시간으로 추적하고, 이를 데이터로 시각화하여 고객에게 제공합니다. 예를 들어, 항공 운송, 해상 운송, 육상 운송 각각의 탄소배출량을 비교 분석하여, 고객이 가장 친환경적인 운송 방법을 선택할 수 있도록 돕습니다.

- 탄소집약도 분석: 삼성SDS는 탄소집약도(운송량 대비 탄소배출량)를 분석하여, 물류 과정에서의 효율성을 평가합니다. 이를 통해 고객은 탄소배출을 최소화하면서도 효율적인 운송 전략을 수립할 수 있습니다. 이러한 데이터는 고객이 ESG 경영 목표를 달성하는 데 중요한 자료로 활용됩니다.

- ESG 경영 지원: 삼성SDS는 AI 기반 탄소배출량 분석을 통해 고객의 ESG 경영을 적극 지원합니다. 이는 고객이 자사의 탄소발자국을 줄이고, 환경 친화적인 경영을 실현하는 데 기여합니다. 또한, 삼성SDS는 고객이 ESG 관련 규제를 준수하고, 지속 가능한 비즈니스 모델을 구축할 수 있도록 다양한 솔루션을 제공합니다.

 

2) 향후 AI 기술 발전 방향과 계획

삼성SDS는 앞으로도 AI 기술을 지속적으로 발전시켜, 물류 디지털 전환을 가속화할 계획입니다. 이를 통해 글로벌 공급망의 안정성과 효율성을 더욱 높일 것입니다.

 

- 대화형 프롬프트 도입: 삼성SDS는 내부적으로 대화형 프롬프트(AI 명령어)를 도입하여 데이터를 자동으로 추출하고, 분석하는 체계를 구축할 예정입니다. 이는 고객과의 커뮤니케이션을 개선하고, 더 나은 서비스 제공을 가능하게 합니다. 예를 들어, 고객이 특정 물류 데이터를 요청하면, AI가 자동으로 관련 데이터를 추출하고 분석하여 실시간으로 제공할 수 있습니다.

- AI 기술 고도화: 삼성SDS는 AI 기술을 더욱 고도화하여, 복잡한 물류 문제를 보다 효과적으로 해결할 수 있는 솔루션을 개발할 계획입니다. 이는 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI 등의 최신 기술을 도입하여, 물류 리스크 관리, 예측 모델링, 실시간 모니터링 등의 기능을 강화하는 것을 포함합니다.

- 지속 가능한 물류 서비스 제공: 삼성SDS는 AI 기술을 활용하여 지속 가능한 물류 서비스를 제공하는 데 주력할 것입니다. 이는 탄소배출량을 줄이고, 환경 친화적인 운송 방법을 개발하는 것을 포함합니다. 삼성SDS는 글로벌 물류 네트워크를 활용하여, 친환경 물류 솔루션을 제공하고, 고객이 ESG 경영 목표를 달성할 수 있도록 지원할 것입니다.

- 글로벌 협력 강화: 삼성SDS는 글로벌 물류 파트너들과의 협력을 강화하여, AI 기반 물류 디지털 전환을 가속화할 계획입니다. 이는 다양한 국가와 지역에서의 물류 데이터를 공유하고, 분석하여 글로벌 공급망의 효율성을 높이는 데 기여할 것입니다.

 

05. 결론

1) AI 기술의 물류 산업 내 필수성

AI 기술은 물류 산업에서 필수적인 역할을 하고 있습니다. 글로벌 공급망의 복잡성과 불확실성 속에서, AI는 데이터 분석, 예측 모델링, 실시간 모니터링 등의 기능을 통해 물류 운영의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. AI는 대규모 데이터를 신속하게 처리하고, 정확한 예측을 제공함으로써 물류 리스크를 관리하고, 공급망의 안정성을 유지하는 데 중요한 도구로 자리 잡았습니다.

 

- 리스크 관리: AI 기술을 통해 물류 리스크를 실시간으로 감지하고, 신속하게 대응할 수 있습니다. 이는 불확실한 상황에서도 물류 운영의 연속성을 유지하고, 지연을 최소화하는 데 필수적입니다.

- 예측과 최적화: AI는 물류 경로와 도착 시간을 정밀하게 예측하여, 운영 효율성을 높일 수 있습니다. Predictive ETA 시스템과 같은 AI 기반 솔루션은 항구 정박료나 선박 억류와 같은 이상 상황을 사전에 예측하고, 필요한 조치를 미리 준비할 수 있게 합니다.

- 환경 친화적 경영: AI를 활용한 탄소배출량 분석은 고객이 친환경적인 운송 방법을 선택하고, ESG 경영 목표를 달성하는 데 도움을 줍니다. 이는 지속 가능한 경영을 실현하는 데 중요한 역할을 합니다.

 

2) 삼성SDS의 디지털 전환 전략과 기대

삼성SDS는 AI 기술을 통해 물류 산업의 디지털 전환을 선도하고 있습니다. 머신러닝, 생성형 AI, 대화형 프롬프트 등 최신 AI 기술을 도입하여, 물류 운영의 효율성을 극대화하고, 고객에게 최상의 서비스를 제공하고자 합니다.

 

- 디지털 전환 전략: 삼성SDS는 내부적으로 AI 기술을 활용하여 데이터를 자동으로 추출하고 분석하는 체계를 구축하고 있습니다. 이는 고객과의 커뮤니케이션을 개선하고, 더 나은 서비스를 제공하는 데 기여합니다. 또한, AI 기술을 고도화하여, 복잡한 물류 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 솔루션을 개발하고 있습니다.

- 지속 가능한 물류 서비스: 삼성SDS는 탄소배출량 분석과 친환경 운송 솔루션을 통해, 고객의 ESG 경영을 지원하고 있습니다. 이는 지속 가능한 물류 서비스를 제공하여, 환경 보호와 경제적 효율성을 동시에 실현하는 데 목표를 두고 있습니다.

- 글로벌 협력 강화: 삼성SDS는 글로벌 물류 파트너들과의 협력을 강화하여, AI 기반 물류 디지털 전환을 가속화하고 있습니다. 이를 통해 글로벌 공급망의 효율성을 높이고, 고객에게 최상의 물류 서비스를 제공할 수 있습니다.

- 미래 기대: 삼성SDS는 AI 기술을 통해 물류 산업의 혁신을 이끌어 나갈 것입니다. AI를 활용한 디지털 전환은 물류 운영의 효율성을 극대화하고, 고객의 요구를 신속하게 충족시키는 데 중요한 역할을 합니다. 앞으로도 삼성SDS는 지속적인 기술 발전과 혁신을 통해, 글로벌 물류 산업의 리더로서의 위치를 더욱 공고히 할 것입니다.

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