How AI could solve supply chain shortages and save Christmas

성탄절 물류 대란 막으러 ‘디지털 쌍둥이’가 나선다

전 세계적으로 공급망 교란 사태가 이어지자 ‘디지털 트윈’이란 AI 기반 시뮬레이션 기술을 이용해 고객들에게 상품과 서비스를 제때 공급하기 위해 애쓰는 기업이 늘어나고 있다.

지난 2년간 이어진 공급망 교란이 조만간 완화될 기미가 보이지 않자 기업들은 고객들에 상품과 서비스를 제때 공급하기 위해 차세대 AI 기반 ‘디지털 트윈(digital twin)’으로 눈을 돌리고 있다.

디지털 트윈이란 현실 세계의 물체를 가상세계에 구현한 것으로, 실제품을 만들기 전 시뮬레이션을 통해 시험을 통해 현실을 분석ㆍ예측해 발생할 수 있는 문제점을 파악하는 데 쓰인다.

이 기술은 단순히 공급망 교란을 예측하는 차원을 떠나 대응 조치까지 제시해준다. ‘적시 출하(just-in-time shipping)’ 시스템 붕괴 문제 해결을 위해 필사적인 기업들은 ‘디지털 트윈’을 이용해서 효율성과 회복탄력성 사이에서 중요한 균형을 찾고 있다.

이어지는 물류 대란의 해법 찾기

지난 몇 달 동안 이런저런 사정으로 공급에 차질을 빚었던 물건들은 신차, 신형 휴대폰, 콘택트렌즈, 청소용품, 신선 농산물, 정원용 가구, 책, 그리고 파란색 등 다양하다. AI를 적용한 물류 문제 해결에 나서고 있는 기업 패스마인드(Pathmind)의 창업자 크리스 니콜슨은 “지금은 2020년 3월 화장지가 바닥났을 때와는 상황이 다르다”면서 “이번에는 개인 용품을 구하기 힘들어진 게 문제”라고 말했다.

코로나19 대유행은 인터넷에서 국제 항공 여행에 이르기까지 세계의 많은 네트워크에 사람들의 관심을 집중시켰다. 그러나 전 세계를 가로지르는 공급망, 즉 우리가 구매하는 거의 모든 것을 생산지부터 소비지 사이에 수천 마일 떨어진 항구와 창고를 연결해주는 배, 트럭, 기차 등은 과거 어느 때보다 특히 더 지대한 관심을 받고 있다

아마존 판매사들을 상대로 자문해주는 컨설팅 회사 애비뉴7미디어(Avenue7Media)의 설립자이자 최고경영자(CEO)인 제이슨 보이스는 “당신이 무엇을 팔건 지금 당장 파는 데 지장을 받을 것”이라면서 “재고가 없어 연간 수천만 달러의 수익을 올리지 못하는 고객들도 있다”고 말했다. 지난 몇 달 동안 계속해서 필요한 만큼 충분한 재고를 확보한 고객이 다물다는 것이다.

디지털 트윈은 공급망 내 교란이 일어나기 전에 이를 미리 예측한 후 AI를 이용해 해결방안을 모색한다. 그런데 이번에는 수많은 공급업체와 운송망에 의존하는 글로벌 공급망의 교란을 포함해서 더욱 복잡한 과정을 처음으로 시뮬레이션해야 하게 됐다. 대량의 실시간 데이터를 이용한 시뮬레이션이다.

디지털 트윈 기술 덕에 아마존은 이미 자사 트럭과 창고를 능숙하게 통제함으로써 다년간 경쟁우위를 누렸다. 그런데 이제 다른 기업들도 이 기술을 수용하고 있다. 구글은 자동차 제조사인 르노가 지난 9월부터 사용하기 시작했다고 발표한 공급망용 디지털 트윈을 개발하고 있다. 페덱스와 DHL과 같은 국제적인 운송회사들은 자체 시뮬레이션 소프트웨어를 구축 중이다. 그리고 패스마인드와 같은 AI 기업들은 자금력이 뒷받침되는 사람들을 위한 ‘맞춤형 소프트웨어’를 제작 중이다. 하지만 모두가 이 기술의 혜택을 받을 수 있는 것은 아니다. 실제로 이 강력한 신기술이 오히려 점점 더 커지고 있는 세계 경제 내 정보격차를 더욱 키울 수 있다.

시련의 극복

현재의 공급망 문제가 생긴 탓을 팬데믹에게 돌리기 쉽다. 공장이 폐쇄되고 노동력이 부족해지자 생산과 배달 거점은 동시에 무너진 반면, 온라인 쇼핑과 배달 시장은 급성장했다.

하지만 사실 팬데믹은 그전부터 안 좋았던 상황을 더 악화시켰을 뿐이다. 유니버시티 칼리지 런던의 경제학자 드마리스 코프먼은 “전 세계적인 힘들이 모두 합쳐져 ‘퍼펙트 스톰(perfect storm)’을 만들고 있다”고 말했다. 퍼펙트 스톰이란 개별적으로 보면 위력이 크지 않은 태풍 등이 다른 자연현상과 동시에 발생하면 엄청난 파괴력을 내는 현상으로 경제계에서는 심각한 세계 경제 위기를 일컫는다.

물류 분야의 퍼펙트 스톰을 막으려면 수조 달러를 글로벌 인프라에 쏟아붓고, 항구와 운송 선단을 확장하고, 경영과 근로 조건과 무역거래 여건 개선에 투자해야 한다. MIT 데이터 과학 연구소를 이끌며 몇몇 대기업의 디지털 트윈 시스템 구축을 도운 데이비드 심치-레비 박사는 ”기술로 이런 문제들을 풀 수 없을 것”이라며 “기술이 배의 선적량을 늘려주지는 못하기 때문”이라고 말했다. 그러나 그는 “디지털 트윈은 우리가 문제가 발생하기 전에 문제를 찾아낼 수 있게 해준다”면서 AI가 기업들이 최악의 사태를 극복하도록 도와줄 수 있을 것이란 기대감을 드러냈다.

구글 공급망·물류팀 상무인 한스 탈바워에 따르면 기업들이 직면한 가장 큰 문제는 연쇄적으로 발생하는 일들을 제대로 예측할 수 없다는 점이다. 그는 “어느 회사와 이야기하든 마찬가지”라면서 “공급망 세계에서 활동하는 사람들은 모두 결정을 내리는 데 필요한 ‘시야(visibility)’를 갖고 있지 않다고 말할 것이다”고 전했다.

가령 아마존이 택배 도착 시간을 예측할 수 있게 해주는 것은 공급망에 대한 시야다. 아마존은 제3의 판매자들을 대신하여 배달해주는 수백만 개의 물품까지 포함하여 자체적으로 배달하는 모든 물품에 대해 정확한 예상 도착시간을 알려준다. 보이스는 “아마존이 이러한 예측을 잘못하면 특히 사람들이 막바지 선물을 구입하고 아마존의 배송을 신뢰하는 휴가철에 고객을 잃게 될 것”이라며 “단순히 배송일을 알려주는 것만으로도 엄청난 컴퓨팅 파워가 필요하지만, 사람들은 제시간에 물건을 받지 못하면 기겁할 것이다”라고 말했다.

아마존, 월마트, 이베이, 쇼피파이 등 여러 전자상거래 업체의 배송 물류를 관리해주는 미국 기업 딜리버(Deliverr)에 따르면 배송에 걸리는 시간이 7~10일에서 이틀로 줄면 매출이 40%, 그리고 하루로 줄면 매출이 70%씩 각각 늘어난다.

누구나 미래를 알려주는 ‘수정 공’을 갖기를 원한다고 해도 과언이 아니다. 적시 공급망은 현재 사실상 마비됐다. 지난 2년간 일어난 혼란으로 인해 극단적인 초효율성을 추구하던 많은 기업들이 무너졌다. 창고 보관료가 비싸기 때문에 일주일 동안 필요하지 않을 수 있는 재고를 보관하기 위해 돈을 낸다는 것이 재고가 많은 시기에 사치스럽게 보일 수 있다. 하지만 다음 주 팔 재고를 구하지 못하면 팔 게 없어진다.

심치레비는 “디지털 트윈을 이용해서 공급망에 문제가 없는지 시험해보기 시작하는 기업이 늘어나고 있다”고 설명했다.

디지털 트윈도 대기업에 유리?

디지털 트윈은 시뮬레이션을 실행하고 인공지능을 훈련시키기 위해 회사와 납품업체에 대한 물류 정보와 시장 분석과 재무 예측에 근거한 소비자 행동에 대한 데이터 등을 포함해 가능한 한 많은 데이터에 의존한다. 그리고 지정학적 및 사회경제적 추세처럼 더 넓은 세계에 대한 데이터에도 의존한다. 심치레비는 특히 대유행 기간 동안 사람들의 행동을 예측하기 위해 소셜 미디어에서 데이터를 수집하기도 했다.

이론적으로는 누구나 이 기술의 혜택을 받을 수 있지만 실제로 저마다 받는 혜택이 다를 수 있다. 변호사인 릭 라치오 전 미국 하원의원은 “디지털 트윈 기술은 크기와 상관없이 모든 기업에게 강력한 기회를 제공한다”면서도 그러나 이미 손실에 대한 대비책을 잘 마련해 놓고 있는 대기업이 이 기술을 가장 빠르게 사용하기 시작했다고 말했다.

그는 많은 소규모 기업들이 낙오되는 것을 막기 위해선 정부 투자 등을 통한 지원이 필요하다면서 디지털 트윈 기술을 조기에 채택하는 기업은 기대했던 것보다 더 큰 이익을 보게 될 것으로 기대했다.

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