Q: 물류를 예측할 수 있다면 어떤 가치를 창출할 수 있을까요?
A: 이슈가 발생하기 전에 대응해 막대한 손실을 줄이고 추가 비용 발생을 막을 수 있고
현재 물류프로세스를 개선해 비용을 효율화할 수 있습니다.
그리고 프로세스 지연을 막아 고객 신뢰도를 유지할 수 있게 됩니다.
다SKU화, 물동량 변동, 기후변화, 유가 등 변동성이 큰 주변 환경에도 ‘효율’을 유지하기 위한 물류 업계의 고민에 데이터, AI 기반의 예측형 물류가 주목받고 있습니다. 그러나 현장의 데이터를 활용해 실질적으로 활용할 수 있는 AI 구축에는 많은 어려움이 있습니다.
윌로그는 이러한 어려움을 해결할 수 있는 윌로그만의 전략을 제시하고 있습니다. 지난 11월 3월 개최된 ‘2025 물류의 날 세미나’에서 윌로그 윤지현 대표는 ‘데이터 AI가 여는 예측형 물류’라는 주제로 발표를 진행했으며 불확실성이 상수가 된 시대에서 물류 산업의 생존 전략을 공유했습니다. 이번 Insight에서 AI 시대 물류 산업이 나아가야 할 방향에 대한 윌로그의 통찰을 소개합니다
물류 현장의 고질병: '사후 대응'과 막대한 비용 손실
물류 현장의 가장 고질적인 문제 중 하나는 ‘사후 대응’ 중심의 관행입니다. 오배송으로 클레임이 발생하고 항공으로 다시 급히 보내면서 비용 손실까지 발생합니다.
실제로 해상 운송 중 충격이 발생했지만 실시간으로 확인할 수 없어 도착 후에야 파손이 확인될 경우긴급 항공 재발송 비용은 정상 발송 대비 최대 5배까지 증가할 수 있습니다. 이는 막대한 금전적 손실일 뿐만 아니라 고객 신뢰 하락이라는 악순환으로 이어집니다
이러한 문제의 근본 원인은 가시성 부족입니다. 윌로그가 진행한 자체 설문 결과 중 특히 온습도 관리가 필요한 그룹의 61%가 End-to-End 가시성 부족을경험하고 있다고 답했습니다. 결국 문제가 터진 뒤에 원인을 분석하는 사후 보고서가 아니라 문제가 터지기 전에 경고를 보낼 수 있는 사전 예방 시스템으로의 전환이 시급합니다.
AI '진단'을 위한 '체온계', 현장 데이터 확보가 첫걸음
최근 전 산업계가 AI 기반 예측형 운영 모델로 전환하며 비즈니스 임팩트를 만들고 있습니다. 공급망 빅데이터 분석 시장 역시 2031년 약 225억 달러 규모로 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 많은 산업이 AI 예측 모델로 전환 중이지만 물류는 여전히 데이터 수집조차 어려운 ‘오프라인 중심 비즈니스’입니다.
윤지현 대표는 “진정한 AI 전환을 위해서는 먼저 디지털 전환(DX)이 선행되어야 한다”라며 “데이터 없이 AI를 외치는 것은 진단 없이 질병을 관리하는 것과 같다”고 강조했습니다.
이어 윤 대표는 AI라는 ‘진단’을 내리기 전에 온도, 습도, 충격 등과 같은 현장의 상태를 실시간 측정할 ‘체온계’ 즉, IoT 센서 디바이스를 통한 현장 데이터 확보(DX)가 무엇보다 먼저 이뤄져야 한다고 강조했습니다.
물류 혁신의 로드맵: 7단계로 완성하는 예측형 물류
윌로그는 현장에서 수집된 데이터를 AI와 결합해 예측형 물류로 나아가는 7단계 진화 모델을 제시하고 있습니다.
- 1~4단계 대응(Reactive): IoT 센서 디바이스로 데이터를 ‘수집’하고 대시보드로 ‘가시성’을 확보하며 알람을 통해 ‘의사결정’하고 즉각 ‘대응’하는 단계입니다.
- 5~6단계 예측(Predictive): 축적된 데이터로 패턴을 ‘분석’하고 AI 모델을 통해 출발 전 경로별온도 이탈 리스크 등과 같은 리스크를 사전에 ‘예측’합니다.
- 7단계 통제(Prescriptive): 예측된 리스크를 바탕으로 냉동창고 온도를 원격으로 ‘제어’하거나 경로를 자동 최적화하는 궁극적인 ‘처방 및 통제’의 단계입니다.
이러한 진화 모델의 핵심은 ‘데이터 융합’입니다. 윌로그의 AI 엔진은 IoT 센서 디바이스에서 수집되는 온습도, 충격 등 원천 데이터뿐만 아니라 날씨, 교통 등 ‘외부 정보’와 물성과 같은 ‘물류 도메인 데이터’를 결합해 예측 정확도를 극대화합니다.
'직감'에서 '데이터'로, 물류 혁신을 이끄는 힘
예측형 물류는 단순한 기술의 도입이 아니라 ROI가 명확한 전략입니다. McKinsey의 자료에 따르면 예측형 물류 도입 시 물류 비용 15% 절감, 재고 수준 35% 감소, 공급망 오류 최대 50% 감소 등의 직접적인 비즈니스 가치를 창출할 수 있습니다.
윌로그는 이미 출발지, 도착지(POL, POD)별 파손 영향도를 분석하고 운송 구간별 이슈 발생 위치를 클러스팅하는 등 ‘경험과 직감’에 의존하던 의사결정을 ‘데이터 기반’으로 전환하고 있습니다.
AI 기반 예측형 물류는 선택이 아닌 필수로 불확실성 시대를 돌파하기 위해서는 IoT 센서 디바이스 등 현장 데이터 수집 체계 구축을 통한 DX가 우선돼야 하며 특정 품목이나 경로에 대한 일부 도입을 먼저 진행 후 빠르게 확대해나가야 합니다.
그리고 물류사, 화주, 제조사 간 데이터를 연결해 End-to-End 가시성을 확보해야 합니다. 이를 통해 보는 것을 넘어 ‘행동할 수 있는 Visibility’, 측정을 넘어 ‘예측 가능한 Insight’를 갖춘 예측형 물류를 완성할 수 있습니다.
아래와 같은 고민을 갖고 계시다면 지금 바로 윌로그를 만나보세요!
반도체, 바이오(고가, 민감성) 담당자
“운송 중 발생하는 제품 파손 이슈가 반복되고 있어요. 어디가 문제인지 파악하고 재발하지 않게 해야 하는데 데이터를 파악할 수 없어요”
국제 물류 및 SCM 담당자
“공급망 가시성이 단순한 위치 정보에 불과해서 물류 전략을 세울 수 있는 데이터가 부족해요.”
물류 DX 담당자
“전사적으로 AI를 도입하려는데 물류 현장의 데이터가 산발적이고 파편화돼 전환 시작조차 못하고 있습니다”