Generative AI 기반 공급망 리스크 대응

글로벌 *공급망은 효율성과 리스크 사이에서 늘 균형을 고민해 왔다. 특히 ‘Just-in-time(JIT)’ 방식은 재고를 최소화하면서도 생산성을 극대화하는 전략으로 많은 제조·물류 기업의 표준이 되었다. 그러나 최근 팬데믹, 지정학적 갈등, 기후 위기 등으로 공급망 불확실성이 확대되면서 기존 JIT 시스템은 한계를 드러내고 있다. 이제 위기에 적응하고 복원력을 확보할 수 있는 새로운 접근이 필요하다. 바로 Generative AI를 활용한 공급망 리스크 대응이다.

*공급망은 원재료 조달부터 생산·물류·유통을 거쳐 최종 소비자에게 전달되는 전체 흐름을 의미한다.

JIT, 효율성과 취약성

JIT는 ‘필요한 순간에, 필요한 만큼만’ 자원을 확보해 흐름 중심으로 운영하는 방식이다. 이 접근은 재고 관리 비용을 크게 줄이고 생산 공정의 품질과 속도를 높이는 데 기여했다. 그러나 재고가 최소화된 만큼 공급망 충격에 취약할 수밖에 없다. 항만 파업이나 기후 재난, 원자재 부족 같은 변수가 발생하면 생산 전체가 중단될 위험이 존재한다. 효율과 리스크가 동시에 존재하는 구조라는 점에서 JIT는 시대 변화 속 새로운 보완책을 필요로 한다.

Generative AI가 제시하는 새로운 대응 방식

Generative AI는 단순한 데이터 분석을 넘어 다양한 시나리오와 실행 가능한 대안을 ‘생성’한다는 점에서 기존 방식과 다르다.

- 수요·공급 시뮬레이션: 과거 데이터와 외부 변수(날씨, 환율, 지정학적 상황 등)를 학습해 가상 시나리오를 만들어낸다. 이를 통해 항만 폐쇄 같은 위기 상황에서 최적 대체 공급처와 운송 경로를 제안할 수 있다.

- 동적 JIT 최적화: 실시간 데이터를 받아 수요 변화에 즉각 대응한다. 필요할 경우 AI가 자동으로 버퍼 재고의 최적 수준을 제안하여 비용과 안정성 간의 균형을 조율한다.

- 대체 경로 설계: 공급업체의 리스크를 평가하고 부품의 대체 가능성을 탐색하여 즉시 실행 가능한 새로운 공급망 경로를 설계한다.

기대되는 효과, 탄력적인 공급망으로

Generative AI의 도입은 단순히 리스크를 줄이는 수준을 넘어 공급망 운영 자체를 혁신한다. 조기 예측 능력이 강화되어 기존보다 훨씬 앞서 경고 신호를 포착할 수 있고, 불필요한 재고를 줄이면서도 안정성을 확보할 수 있다. 복잡한 의사결정이 자동화되면서 위기 상황에서도 빠르게 실행 가능한 대안이 제시된다. 그 결과 위기에도 흔들리지 않는 탄력적인 공급망, 이른바 ‘Resilient SCM’이 가능해진다.

해외와 국내의 도입 사례

해외에서는 DHL, Maersk 같은 글로벌 물류 기업이 이미 Generative AI 기반 수요 예측과 운송 시뮬레이션을 실무에 적용하고 있다. IBM은 공급망 인텔리전스 제품군을 통해 다양한 가상 시나리오 생성 기능을 제공하고 있다. 국내에서는 현대자동차와 삼성 등 대기업이 스마트팩토리와 공급망 모니터링에 AI를 도입하고 있으며, 일부 물류 스타트업이 ChatGPT API를 활용해 수요 예측과 리스크 보고를 자동화하는 시범 사례를 운영 중이다. 아직 초기 단계지만, 확산 속도는 빠를 것으로 보인다.