해운업계 AI 도입 유형과 기업들의 활용 전략
바다 위 경쟁은 이미 데이터 전쟁으로 바뀌고 있습니다.
연료비 폭등, 인력난, 안전 규제 강화… 해운업계는 전례 없는 압박 속에 있기 때문입니다.
그런데 일부 선도 기업들은 AI를 통해 운항 효율을 높이고, 사고를 줄이며, 비용을 절감하는 성과를 내고 있습니다.
이번 글에서는 해운업계의 AI 도입 유형을 명확히 정리하고, 다양한 기업들의 AI 활용 전략을 분석합니다.
AI 활용 전략을 고민하고 계신 해운관련 기업에서는 분명한 힌트를 얻게 될 것입니다.
오늘의 목차입니다.
01. 해운업계 AI 도입 유형
해운업계, AI 도입이 필수인 이유
해운업계는 연료비 상승, 인력난, 강화되는 환경 규제, 그리고 치열해지는 글로벌 경쟁이라는 복합적인 도전에 직면해 있습니다. 이러한 상황에서 AI는 단순한 기술을 넘어, 안전성 향상과 비용 절감, 운영 효율화, 규제 대응까지 한 번에 해결할 수 있는 전략적 해법이 되고 있습니다.
그럼 구체적으로 AI 도입이 기업이 직면한 여러문제를 해결해줄 수 있는지 살펴보겠습니다.
첫째, 선박의 안전성과 경제성을 동시에 향상시킬 수 있기 때문입니다.
: AI 기반의 실시간 모니터링과 예측 분석을 통해 위험 상황을 사전에 감지하고, 사고를 예방함으로써 인명과 자산을 보호할 수 있습니다. 동시에 최적화된 운항과 연료 절감을 통해 경제적인 효과도 기대할 수 있습니다.
둘째, 심화되는 경쟁과 비용 압박에 대응할 수 있습니다.
: 글로벌 해운 시장에서는 운임 변동과 운영비 증가가 기업의 수익성을 크게 위협하고 있습니다. AI는 비용 구조를 분석하고 비효율적인 부분을 제거하여, 경쟁 속에서도 안정적인 수익을 유지할 수 있도록 도와드립니다.
셋째, 운항경로와 스케줄 관리 효율을 극대화할 수 있습니다.
: 기상 정보, 항로 혼잡도, 항만 상황 등을 AI가 종합 분석하여 최적의 항로와 스케줄을 제시함으로써, 시간과 비용을 절약하고 정시 운항률을 높일 수 있습니다.
넷째, 예측 유지보수를 통한 설비 고장 대응이 가능합니다.
: AI는 선박 엔진, 추진 장치, 각종 설비의 센서 데이터를 분석하여 이상 징후를 조기에 파악합니다. 이를 통해 불시의 고장으로 인한 운항 차질을 방지하고, 유지보수 비용을 줄일 수 있습니다.
다섯째, 강화되는 환경 규제에 효과적으로 대응할 수 있습니다.
탄소 배출 규제와 친환경 항만 정책이 강화되는 상황에서, AI는 연료 효율 개선, 배출량 모니터링, 친환경 운항 전략 수립을 지원합니다. 이는 국제 규제 준수뿐 아니라 ESG 경영에도 긍정적인 영향을 줍니다.
결론적으로, AI는 단순한 기술이 아니라 해운기업의 생존과 성장을 위한 전략적 도구입니다. 경쟁이 치열하고 불확실성이 높은 해운 시장에서, AI는 기업이 한발 앞서 나아갈 수 있는 결정적인 차별화 요소가 될 것입니다.
그럼 더욱 구체적으로 실제 기업에서는
어떻게 AI를 도입해 활용하고 있는지
그 전략을 살펴보겠습니다.
02. 해운업계 기업들의 AI 활용 전략
해운업계 기업들의 AI 활용 전략
해운업계는 불확실성이 큰 산업 특성상, 데이터 분석과 예측 기술의 중요성이 꾸준히 부각되어 왔습니다. 최근 주요 선사들은 AI를 단순한 자동화 도구가 아닌 경영·운영 전반을 혁신하는 핵심 엔진으로 활용하고 있습니다. 그 구체적인 전략을 살펴보겠습니다.
1) HMM – AI 영상 분석 솔루션 ‘딥아이즈(Deep Eyes)’
HMM은 2만 4,000TEU급 세계 최대 컨테이너선에 AI 영상 분석 솔루션 ‘딥아이즈’를 시범 도입했습니다.
도입 배경
: 초대형 선박의 경우, 길이가 300~400m로 축구장 3~4개 규모지만 탑승 선원은 23~25명에 불과합니다.
소수 인원으로 선박을 24시간 관리해야 하고, 안전 사고 대응이 쉽지 않은 구조적 한계가 있습니다. 기존에는 일반 CCTV로만 선박 내외부 상황을 수동 모니터링해왔으나, 알림·경고 기능이 없어 효율적인 안전관리에 한계가 있었습니다.
딥아이즈라는 솔루션을 도입하여 AI기반 솔루션을 선박 기관실, 갑판 등 15곳에 설치하여 화재·연기·근로자 안전 장비 미착용·추락 사고 등 돌발 상황을 실시간 감지합니다.
도입 효과
감지 즉시 경고를 전달해 관리자가 신속하게 대응할 수 있도록 지원하며,
기존 CCTV의 ‘수동 모니터링’ 한계를 극복해 안전사고의 골든타임 확보에 기여합니다.
2) 팬오션 – AI 선내 안전관리 패키지 솔루션
도입 배경
팬오션은 글로벌 해운업계의 안전 규제 강화, 탄소배출 감축 요구, 그리고 초대형 LNG운반선의 안전관리 난이도 상승에 대응하기 위해 HD한국조선해양과 협력하여 AI 선내 안전관리 패키지 솔루션을 도입했습니다.
기존 선박관리 체계는 방대한 선내 공간과 복잡한 장비를 소수 인원이 수작업으로 관리하는 데 한계가 있었고, 기후 변화에 따른 안전 리스크와 비용 부담도 증가하는 추세였습니다.
이에 팬오션은 AI 기반의 첨단 솔루션으로 실시간 위험 모니터링, 예지 정비, 탄소배출량 관리 등 글로벌 선사로서의 경쟁력 강화를 추진하고 있습니다.
도입 효과
AI 선내 안전관리 패키지 솔루션은 선박 내 주요 장비 상태를 실시간으로 진단(HiCBM)하고, 비상·돌발 상황을 AI 기반 CCTV 분석으로 자동 감지(HiCAMS)하여 신속한 대응을 가능하게 만듭니다.
이를 통해 안전사고 예방과 선내 인명·자산 보호, 효율적인 선박관리 및 OPEX(운영비) 절감 효과가 크게 기대되고 있습니다. 또한 탄소배출 관리 기능을 함께 도입해 안전관리와 친환경 경영을 동시에 강화할 수 있으며, 글로벌 해운시장 내 AI 활용 표준화와 경쟁력 제고에 기여할 수 있다는 평가를 받고 있습니다.
3) 머스크 – 통합 AI 활용 전략
머스크(Maersk)는 덴마크에 본사를 두고 있는 세계 최대 해운·물류 기업 중 하나로, 전 세계적으로 수천 척의 선박과 방대한 글로벌 공급망을 관리하며 컨테이너 해상 운송 및 복합물류, 터미널 운영 등 다양한 분야에서 선도적 위치를 차지하고 있는 다국적 기업입니다.
머스크(Maersk)는 글로벌 해운 및 물류 산업의 복잡한 운영 과제를 해결하고자 AI 통합 전략을 펼치고 있습니다. 주요 목표는 공급망 운영을 최적화하고, 제로터치 물류(Zero Touch Logistics)를 실현하는 것입니다. 이를 위해 AI 스타트업 및 기술 기업과 전략적 파트너십을 맺어 AI 역량을 강화하고 있습니다.
도입한 AI 기술은 크게 세 가지입니다.
첫째, 계약 협상 자동화를 위해 ChatGPT 같은 AI 도구를 사용해 협상 과정을 간소화하고 정확성을 높였습니다. 둘째, Berkshire Grey와 협력해 창고에 AI 기반 로봇 솔루션을 도입, 분류 속도를 3배, 재고 픽업을 33% 증가시키는 등 창고 운영 효율을 대폭 개선했습니다. 셋째, AI 기반 공급망 매핑 기술을 활용해 글로벌 공급망의 포괄적인 추적성과 책임성을 확보하고 있습니다.
이외에도, AI 기반 예측 유지 관리 시스템을 도입해 주 엔진과 보조 엔진의 센서 데이터에 연계된 AI 기반 유지보수 알림을 통해 엔진 관련 가동 중지 시간을 20% 이상 줄이는 데 성공했습니다.
이러한 AI 도입으로 머스크는 고객에게 실시간 화물 추적 서비스를 제공하여 고객 경험과 신뢰도를 향상시켰고, 운영 비용 절감과 업무 효율성 증가, 안전성 향상 등 실질적인 효과를 거두고 있습니다. 다만, 데이터 품질 확보, 기존 시스템 통합, 윤리적 문제 등 여러 과제를 해결하며 AI 솔루션을 지속 발전시키고 있습니다. 이 전략은 머스크가 해운·물류 산업에서 AI 혁신을 선도하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.
4) 현대LNG해운 – 예측 모델링과 전사 데이터 통합 (디피니트 고객사 사례)
현대LNG해운은 국내 최대 LNG 운송기업으로, 최근 강화되는 국제 환경규제와 전 세계적인 탈탄소화 흐름에 대응하기 위해 AI 기반 예측 모델을 도입하였습니다.
선박 운항 시 발생하는 가스 소모량을 정확히 예측하는 AI를 자체 개발했으나, 예측 결과의 신뢰성을 높이고 여러 부서가 통합된 데이터를 기반으로 의사결정을 하려는 과제가 남아 있었습니다.
이에 현대LNG해운은 AI 예측 결과를 해석할 수 있도록 SHAP 값을 활용한 설명 시스템과 ChatGPT 기반 자연어 설명 기능을 도입하여 예측 변수들의 영향도를 시각화하고 쉽게 이해할 수 있도록 구현하였습니다.
이 AI 기반 예측 모델은 운항 거리, 풍속, 엔진 데이터 등 다양한 변수를 분석하여 가스 소모량을 정밀하게
예측함으로써 운영 효율성을 높이고, 환경 규제에 따른 탄소 배출 절감에 기여합니다.
또한, 이 시스템은 ERP(전사적 자원 관리) 시스템과 연동하여 실시간 질의응답 기능을 확대할 계획이며, 이를 통해 여러 부서가 신속하고 정확한 정보를 공유하며 더 나은 의사결정을 할 수 있게 되었습니다. 이러한 통합과 자동화는 업무 효율을 크게 개선하고 친환경 경영의 실천을 가능하게 합니다.
마무리, AI는 해운업계의 ‘생존 기술’
급변하는 글로벌 해운 시장에서 AI 기술은 단순 자동화를 넘어 예측과 최적화를 가능하게 하는 필수 생존 전략이 되었습니다. 선박 안전성 강화, 운영비 절감, 환경규제 대응 등 현실적 과제에 직면한 해운업계는 이미 AI 도입을 적극 추진 중입니다.
HMM은 AI 영상 분석으로 안전사고 대응력을 높이고, 팬오션은 선내 안전관리 솔루션으로 사고 예방을 강화했으며, 머스크는 공급망 운영 최적화와 계약·창고 관리 AI로 운영 효율을 극대화하고 있습니다.
특히 현대LNG해운은 강화되는 환경규제와 탈탄소화 요구에 대응하기 위해 AI 기반 가스 소모량 예측 모델을 도입했으며, 예측 결과를 쉽게 해석할 수 있도록 지원하는 다비스 솔루션을 적용해 친환경 목표 달성에 한 걸음 더 다가가고 있습니다.
이처럼 AI는 해운업 전반의 효율성, 안전성, 지속 가능성을 향상시키는 핵심 기술로 자리매김하며,
앞으로 해운 산업 경쟁력의 핵심 변수가 될 것입니다.
귀사에서 느끼는 Pain Point는 무엇인가요?
이번 포스팅을 통해 AI 도입 전략을 짜는데 큰 도움이 되었으면 합니다.
긴 글 읽어주셔서 대단히 감사합니다.
