인공지능(AI)은 기업들이 공급망의 수요 계획과 예측에 접근하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있다. 방대한 데이터, 고도화된 알고리즘, 그리고 머신러닝 기법을 활용함으로써, AI는 기업이 더 정확한 예측을 도출하고, 변화하는 시장 환경에 민첩하게 대응하며, 운영을 최적화하는 데 필요한 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 한다.
수요예측은 공급망 관리의 핵심 요소로, 미래의 고객 수요를 예측하는 작업이다. 정확한 수요예측은 재고 수준 최적화, 폐기물 감소, 고객 만족도 향상, 그리고 전체적인 수익성 증대에 기여한다. 기업은 수요를 예측함으로써 생산, 조달, 유통 관련 의사결정을 보다 정밀하게 내릴 수 있고, 적시에 적절한 제품을 적절한 장소에 제공할 수 있다.
기존의 수요예측 방식은 주로 과거 판매 데이터를 기반으로 한 단순 통계 모델에 의존했으나, 현대 시장의 복잡성과 역동성을 포착하는 데는 한계가 있었다. 반면, AI 기반 수요예측 솔루션은 판매시점 데이터, 고객 인구통계, 경제지표, 기후 정보, 소셜미디어 감성, 경쟁사 활동 등 다양한 데이터를 분석할 수 있다. 머신러닝 모델을 통해 이 데이터를 처리함으로써, 인간 분석가가 쉽게 파악할 수 없는 패턴, 상관관계, 트렌드를 식별할 수 있으며, SKU 수준의 정밀하고 세분화된 예측이 가능하다. 시즌성, 판촉 활동, 지역 수요 등도 정교하게 반영된다.
AI 기술은 머신러닝, 예측 분석, 자연어 처리, 이미지 인식, 사물인터넷(IoT) 등을 포함하며, 이 모든 기술이 방대한 데이터를 분석하고, 복잡한 패턴을 식별하며, 높은 정확도의 예측을 가능하게 한다.
1. 선도 기업이 수요 예측에 AI를 활용하는 법
P&G: 혼란 속 수요 예측
P&G는 AI를 수요예측 및 공급망 최적화에 폭넓게 활용하고 있다. COVID-19 팬데믹으로 소비자 구매 패턴이 급변하며 과거 데이터의 신뢰도가 떨어졌을 때, P&G는 머신러닝을 활용해 빠르게 대응했다. 자사 AI 시스템은 POS 시스템, 경제지표, 소셜미디어 감성 등 다양한 소스의 실시간 데이터를 수집해 다음을 수행한다.
- 제품별·매장별 수요를 정밀하게 예측
- 과거 판매 데이터가 없는 신제품의 수요 예측
- 재고 수준 최적화 및 보충 전략 설계
일본에서는 AI 기반 예측 시스템을 도입해 트럭 운송량을 30% 줄이며 운송비용과 탄소배출을 동시에 절감하고 있다. 또한, 온라인 리뷰, 스마트 기기 사용 데이터 등을 분석하여 소비자 선호 변화에 대한 통찰을 확보하고, 이를 신제품 개발 및 마케팅 전략에 활용한다.
월마트: AI 기반 수요 예측을 통한 재고 관리 최적화
세계 최대 소매기업인 Walmart는 공급망 운영을 간소화하고 수요예측 정확도를 향상시키기 위해 AI 기술을 선도적으로 도입해왔다. Walmart의 AI 기반 재고관리 시스템은 고객이 원하는 상품을 필요한 시점에, 그리고 Walmart가 약속하는 저렴한 가격에 제공하는 데 핵심적인 역할을 한다.
Walmart의 AI 알고리즘은 판매시점(POS) 데이터, 고객 인구통계, 경제지표, 기상 패턴, 소셜미디어 감성 등 다양한 출처의 방대한 데이터를 수집·분석한다. 이처럼 다양한 데이터를 정교한 머신러닝 모델로 처리함으로써, Walmart는 개별 제품과 매장 수준에서 고도의 정밀도를 지닌 수요예측을 생성할 수 있다.
이러한 AI 기반 예측은 Walmart가 재고 수준을 최적화하고 품절 위험을 줄이는 동시에 보관 비용도 최소화할 수 있도록 한다. 특정 지역에서 어떤 제품의 수요가 높아질지를 예측함으로써, 보다 효율적인 재고 배분과 소비자 수요 변화에 대한 신속한 대응이 가능하다.
또한 Walmart의 AI 시스템은 수요 패턴의 이상치나 외부 충격에도 유연하게 대응할 수 있도록 지원한다. 예를 들어, COVID-19 팬데믹 기간 동안 소비자 행동의 급격한 변화로 과거 데이터의 신뢰성이 낮아졌을 때, Walmart는 머신러닝을 활용해 예측 모델을 신속히 조정했다. 실시간 데이터를 분석한 AI 알고리즘은 새로운 패턴과 트렌드를 식별해내며, 어려운 환경 속에서도 높은 수준의 상품 가용성을 유지할 수 있게 했다.수요예측 외에도 Walmart는 AI를 물류 및 운송 등 공급망의 다른 영역에도 활용하고 있다.
센서, 카메라, GPS 장치 등에서 수집된 데이터를 분석하여 가장 효율적인 배송 경로를 예측함으로써, 비용을 절감하고 고객 만족도를 높이고 있다.AI 도입이 Walmart 공급망 성과에 미친 영향은 상당하다. Walmart는 AI 이니셔티브를 통해 매출 증가, 정시 배송률 향상, 물류비용 절감 등의 성과를 거두었다.
Walmart는 앞으로도 AI 역량을 지속적으로 고도화하고 확장해 나가며, 소매업계의 데이터 기반 공급망 관리에 새로운 기준을 제시하고 있다.
레노버: 회복력과 민첩성을 위한 AI 기반 공급망 인텔리전스
글로벌 기술기업 Lenovo는 수요예측 역량을 강화하고 공급망 리스크를 완화하기 위해 최첨단 AI 솔루션인 ‘Supply Chain Intelligence(SCI)’를 개발하였다. Lenovo는 전 세계 2,000개 이상의 공급업체와 33개의 제조 시설로 구성된 복잡한 공급망 네트워크를 보유하고 있으며, 데이터 사일로를 해소하고 공급망 운영에 대한 실시간 가시성을 확보할 필요가 있었다.
SCI는 센서, IoT 기기, 기업 시스템 등 800개 이상의 데이터 소스를 통합하는 지능형 플랫폼이다. 이 플랫폼은 AI와 머신러닝 알고리즘을 활용하여 데이터를 지속적으로 분석하고, 잠재적인 문제를 식별하며, 수요를 예측하고, 실시간으로 해결책을 제시한다. Lenovo의 SCI 플랫폼에서 AI가 가장 핵심적으로 활용되는 영역 중 하나가 바로 수요예측이다. 이 시스템은 예측 분석 기법을 통해 시장 수요 신호를 모니터링하고, 세분화된 수준의 정확한 예측을 생성한다. 이를 통해 Lenovo는 생산계획을 최적화하고, 필요한 자재를 적시에 확보하며, 고객 수요 변화에 민첩하게 대응할 수 있다.
Lenovo의 AI 기반 수요예측 역량은 주목할 만한 성과를 거두고 있다. 회사는 매출이 4.8% 증가했고, OTIF(정시 완전 납품률)가 5% 향상되었으며, 제조 및 물류비용은 약 20% 가까이 절감되었다고 보고하였다.SCI는 수요예측뿐만 아니라, 생산능력 계획, 재고관리, 공급업체 성과 모니터링 등 공급망의 다른 요소 최적화에도 기여하고 있다. 전반적인 공급망에 대한 엔드 투 엔드 가시성과 데이터 기반 의사결정을 가능하게 함으로써, SCI는 Lenovo의 공급망을 더욱 민첩하고 회복력 있으며, 고객 중심적인 운영체계로 탈바꿈시켰다.
자동차 산업: AI 기반 수요예측을 통한 생산계획 최적화
자동차 산업은 공급망 관리를 혁신하기 위한 수단으로 인공지능(AI)의 도입을 점차 가속화하고 있으며, 그중에서도 수요예측은 핵심적인 적용 영역으로 부상하고 있다. 소비자 선호가 빠르게 변화하고 시장 환경이 끊임없이 요동치는 가운데, 자동차 제조업체는 특정 차량 모델에 대한 수요를 정확히 예측하고 생산 계획을 유연하게 조정할 수 있어야 한다.
AI 기반 수요예측의 대표적 사례 중 하나는 Nissan의 ‘Intelligent Factory’ 이니셔티브이다. 이 프로그램의 일환으로, Nissan은 차량 모델별 판매량을 예측하기 위해 AI 알고리즘을 활용하고 있으며, 이를 통해 더욱 민첩한 생산계획 수립이 가능해졌다. 또한, 머신비전 및 딥러닝 기술을 활용하여 제조 과정에서 결함을 실시간으로 감지함으로써 불량률과 재작업률을 낮추고 있다.
또 다른 글로벌 완성차 기업인 BMW는 혁신적인 AI 솔루션을 통해 자사의 제조 운영을 디지털화하고 있다. BMW는 AI 기반의 생산 공정 제어 및 프로그램 설계 기술을 개발 중이며, 이를 통해 생산 일정 최적화와 수요 변화에 대한 신속한 대응이 가능해지고 있다.
AI 기반 수요예측이 자동차 산업에 제공하는 이점은 매우 크다. 수요를 정밀하게 예측함으로써, 제조업체는 재고 수준을 최적화하고 과잉 생산을 방지하며, 폐기물 발생을 최소화할 수 있다. 이는 비용 절감 효과는 물론, 시장 변화와 고객 수요 변화에 대한 대응력 향상으로도 이어진다.
뿐만 아니라, AI 기반 수요예측은 자원 배분과 생산 용량 계획에 있어 보다 현명한 의사결정을 가능하게 한다. 수요 급증 또는 급감 시점을 미리 파악함으로써, 기업은 생산 계획을 유연하게 조정하고 병목현상을 피할 수 있다.
자동차 산업이 AI 기술을 점점 더 폭넓게 수용함에 따라, 수요예측은 공급망 최적화를 이끄는 핵심 동력으로 그 역할이 더욱 커질 것으로 보인다. 커넥티드카와 스마트 팩토리에서 생성되는 실시간 데이터에 고도화된 분석 역량을 결합함으로써, 자동차 제조업체는 공급망 운영에서 새로운 차원의 민첩성, 대응력, 그리고 고객 중심성을 실현할 수 있을 것이다.
2. AI 기반 수요예측의 주요 활용 영역 및 기대 효과
수요 예측 프로세스 자동화
AI가 수요 계획에 적용되는 주요 방식 중 하나는 예측 프로세스 자체를 자동화하는 것이다. AI 솔루션은 제품군별로 적합한 예측 기법을 자동으로 선택하고, 대규모 데이터를 빠르게 분석하며, 대량의 예측을 높은 정확도로 생성할 수 있다. 예를 들어, C3 AI의 수요예측 애플리케이션은 한 글로벌 식품 제조업체가 18개의 이질적인 데이터 소스를 통합하고, 일일 예측 정확도를 획기적으로 향상시키며, 생산 일정 수립에 소요되는 시간을 무려 96%까지 단축할 수 있도록 지원하였다. 이 애플리케이션은 AI 기반 세분화를 통해 제품, 지역, 고객별로 맞춤화된 예측을 생성하며, 기존의 ERP 시스템과도 자연스럽게 연동되어 무리 없는 도입이 가능하다.
외부 데이터 통합을 통한 예측 정확도 향상
전통적인 수요예측은 과거의 판매 데이터에 크게 의존한다. 그러나 AI는 예측 정확도를 높이기 위해 훨씬 더 광범위한 내부 및 외부 데이터 소스를 통합할 수 있도록 해준다.이에는 온라인 제품 리뷰, 소셜미디어 감성, 경쟁사 활동, 날씨 패턴 등 비정형 데이터도 포함된다. Amazon과 H&M 같은 유통 대기업은 이러한 AI 활용의 대표적 사례이다. Amazon은 온라인 리뷰의 텍스트를 분석하여 수요예측을 정교화하며, H&M은 자사 멤버십 프로그램 데이터를 분석해 고객의 구매 패턴을 파악하고 향후 수요를 예측한다. 이처럼 다양한 데이터 소스를 분석함으로써, AI 모델은 인간 계획자가 놓치기 쉬운 복합적인 수요 요인을 식별할 수 있다.
세분화 및 군집화를 통한 맞춤형 예측
AI 기반의 클러스터링 및 세분화 역시 핵심적인 활용 영역이다. 이는 유사한 수요 패턴을 보이는 제품, 고객, 지역 등의 마이크로 세그먼트를 식별함으로써, 보다 정밀하고 적절한 예측을 가능하게 한다. C3 AI의 수요예측 애플리케이션이 그 대표 사례이다. 이 애플리케이션은 AI 클러스터링 기법을 통해 제품 포트폴리오 내에서 고유한 수요 프로파일을 자동으로 분류하고, 각 클러스터에 가장 적합한 예측 모델을 적용한다. 이러한 세분화 방식은 경우에 따라 예측 정확도를 10~40%까지 향상시키는 결과를 가져왔다.
시나리오 시뮬레이션을 통한 최적 보충 전략 수립
AI는 다양한 수요 시나리오를 실시간으로 시뮬레이션하고, 이에 따른 최적의 재보충 전략을 도출할 수 있도록 한다. 수많은 제약 조건을 반영하고 실시간 변화를 유연하게 고려함으로써, AI는 불확실성 속에서도 민첩한 대응을 가능케 한다. 예를 들어, C3 AI의 애플리케이션은 다양한 ‘What-if’ 시나리오 모델링 기능을 제공한다. 계획자는 수요 추세, 공급 차질, 제약 조건 등의 시나리오를 구성하여 이상적인 재고 전략을 수립할 수 있다. 또 다른 사례로, FutureMargin의 AI 솔루션은 소매업체 Martinus의 재보충 계획을 동적으로 최적화하여, 정시 주문 이행률을 84%까지 끌어올리는 성과를 냈다. 이 도구는 최신 데이터를 기반으로 지속적으로 수요와 공급을 재조정하고, 과잉재고 및 품절을 방지하는 구매 추천안을 생성한다.
신제품 수요 예측
과거 판매 데이터가 없는 신제품에 대한 수요예측은 항상 도전 과제였다. AI는 과거 유사 제품군의 데이터를 찾아 클러스터를 형성하고, 이를 신제품의 수요예측에 활용함으로써 이 문제를 해결한다. 예를 들어, 전자기기 제조업체가 신규 스마트폰 모델을 출시하는 경우, AI는 과거 유사 모델의 런칭 데이터를 분석하여 수요 곡선을 파악하고, 이를 바탕으로 새로운 제품에 대한 신뢰도 높은 수요예측을 생성한다. 이로써 초기 출시 단계에서 과잉 생산 또는 공급 부족의 리스크를 줄일 수 있다.
AI는 수요예측과 계획을 전면적으로 혁신하고 있다. 예측 프로세스의 자동화, 다양한 데이터 소스의 통합, 마이크로 세분화, 시나리오 기반 의사결정, 그리고 신제품 수요예측 문제에 대한 해법 제공 등 AI의 활용 사례는 빠르게 확대되고 있다. 글로벌 선도 기업들의 사례가 보여주듯, AI는 예측 정확도 향상, 계획 수립 생산성 제고, 재고 최적화, 고객 서비스 수준 개선 등의 실질적인 성과를 가져오고 있다. 기술이 더욱 발전함에 따라, AI는 향후 수요 계획 영역에서 없어서는 안 될 핵심 도구로 자리매김할 것이다.
