인공지능 – 인공지능이 곧 창고를 장악하게 될까요?
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게시일: 2018년 2월 10일 / 업데이트일: 2018년 9월 9일 – 저자: Konrad Wolfenstein
인공지능 – 인공지능이 곧 창고를 장악하게 될까요?
페이스북은 인공지능 인격을 갖춘 챗봇을 활용할 계획이며 , 인공지능 알고리즘은 고대 보이니치 필사본 해독에 도움을 주고 , 인공지능은 영화 장면을 조작하고 배우들의 얼굴을 마음대로 바꿀 수 있게 되었습니다.
노동 시장에 큰 영향을 미침
마이크로소프트 창립자이자 IT 분야의 선구자인 빌 게이츠는 향후 20년 안에 인공지능 혁명이 일어나 고용 시장을 완전히 뒤바꿀 것이라고 예측했습니다. 현재 인간이 수행하는 업무는 로봇이나 소프트웨어 시스템으로 대체될 수 있습니다. 이는 자율주행 시스템에 의해 곧 대체될 수 있는 택시 운전사나 트럭 운전사에게만 해당되는 이야기가 아닙니다. 사무직, 세무사, 변호사, 심지어 의사까지도 이러한 변화의 위협을 받고 있습니다. 현재로서는 연구원이나 IT 전문가조차도 이 새로운 디지털 혁명의 속도와 규모를 정확히 예측할 수 없습니다. 이러한 예측을 고려할 때 불확실성이 널리 퍼져 있는 것은 당연합니다. 하지만 인공지능은 많은 경제 활동과 프로세스를 개선하고 효율화하는 데 도움이 될 것이므로, 사람들의 인공지능에 대한 두려움을 해소하는 것이 중요합니다.
물류 산업은 인공지능(AI)으로부터 큰 이점을 얻을 수 있습니다
인공지능(AI)이 가시적으로 가장 먼저 나타날 주요 변화는 운송 물류 일 것입니다. 그렇다고 운전자가 쓸모없어지는 것은 아닙니다. 오히려 이러한 발전은 미래에 운전자의 업무가 더욱 다양해질 수 있는 특별한 기회를 제공할 것입니다. 이전처럼 고속도로에서 시속 90km로 운전하는 대신, 이제 운전자는 행정 업무를 처리하고 주행 중 AI를 모니터링할 수 있습니다. AI 알고리즘은 트럭 활용도를 최적화하고, 공차 운행을 방지하며, 고객에게 투명한 요금을 제공함으로써 업계 전체에 이점을 가져다줍니다. 수면 시간이 줄어들어 비용 절감 효과도 있습니다. 이를 통해 야간 운행이 늘어나 교통 흐름이 개선되고 주간 혼잡 시간대의 교통 체증이 완화될 수 있습니다. 개선된 관리 시스템은 미래의 교통 체증 예방에 도움이 되어 궁극적으로 모든 운전자에게 이익이 될 것입니다.
AI는 창고에서 신뢰할 수 있는 예측을 보장합니다
하지만 인공지능의 영향은 운송 물류에만 국한되지 않습니다. 인공지능 덕분에 창고 관리 분야에서도 획기적인 혁신이 일어나고 있습니다. 자동 검색 시스템 소프트웨어가 . 자율 주행 무인 운송 시스템(AGV)이 적재물을 싣고 창고를 독립적으로 이동하는 사례가 점점 늘어나고 있지만, 인공지능은 전체 물류 프로세스 체인을 혁신적으로 바꿀 수 있습니다. 이는 전자상거래 부문의 지속적인 성장에 따라 더욱 유연하고 빠른 시스템이 요구되기 때문에 매우 중요합니다. 바로 이 지점에서 인공지능이 중요한 역할을 합니다. 인공지능은 방대한 데이터를 분석하여 워크플로를 최적화하는 방법을 찾아냅니다.
인공지능의 작동 원리
- 모든 정보와 현재 상태는 AI 데이터베이스에 기록됩니다
- 통합 필터는 상상할 수 없을 만큼 방대한 양의 실시간 정보에 매우 빠른 접근을 제공합니다
- 이것들은 자체적인 (프로그램된) 기준에 따라 분류됩니다
- 정보는 더 이상 내용에 따라 인식되고 분석되는 것이 아니라, 패턴에 따라 인식되고 분석됩니다
- AI는 데이터를 기반으로 반응을 정리하고 조치를 결정합니다
- 새로운 데이터가 많이 입력될수록 시스템은 더 많이 "학습"합니다(딥러닝)
물류 내부 관리에서 발생 확률을 최대한 정확하게 예측하는 것은 AI의 주요 과제 중 하나가 될 것입니다. AI 시스템은 주문 행태를 분석하여 미래 구매를 예측하고, 이를 통해 배송 속도를 높일 수 있습니다. 결과적으로 고객 주문이 접수되기 전에 미리 상품을 준비하고 배송 준비를 완료할 수 있습니다. 아마존은 수년간 이 기술을 개선하기 위해 실험해 왔으며, 특히 당일 배송 시대에 고객에게 주문 상품을 제시간에 배송하는 데 매우 중요합니다. 또한 미래의 수요 변동을 더 정확하게 예측하고, 물량의 증가 또는 감소에 맞춰 창고 시스템을 준비하는 것도 목표입니다.
AI는 기계 또는 장비 부품의 잔여 수명과 최적 유지보수 시기를 예측하여 예측 유지보수를 지원함으로써 창고 생산성 향상에 기여합니다. 이를 통해 수리 또는 교체를 조기에 계획하고 정기적인 입고 및 출고 프로세스를 방해하지 않도록 일정을 조정할 수 있습니다. 이전에는 주간 근무 시간 동안 전체 시스템을 중단해야 했던 작업이 이제는 창고 활동이 적은 특정 시간대에 효율적으로 수행될 수 있습니다.
미래에는 인공지능이 시스템을 프로그래밍하는 대신 데이터와 행동을 통해 지속적으로 학습하여 더 나은 시스템을 구축하는 방향으로 나아갈 것입니다.
창고에서 인간의 역할이 곧 완전히 사라질 것이라고 생각하는 사람은 안심해도 좋습니다. 아무리 지능적인 시스템이라도 여전히 모니터링이 필요합니다. 로봇 기술이 아직 물건을 잡는 데 필요한 만큼 발전하지 못했기 때문에 창고 시설을 완전히 자동화하여 관리할 수 있는 단계는 아직 아닙니다. 그럼에도 불구하고 인공지능이 물류 산업에서 결정적인 역할을 할 것이라는 점은 분명합니다. 중요한 질문은 인공지능이 언제쯤 그러한 수준에 도달할 것인가입니다. 기술 발전 속도가 워낙 빠르기 때문에 빌 게이츠가 예측했던 20년이라는 기간은 오히려 길게 느껴질 정도입니다.





























