스퀘어 인사이트 공급망 리스크 대응을 위한 디지털 전환

COVID-19 이후의 주요 공급망 리스크 1. 지정학적 리스크
2019년 COVID-19가 최초 보고된 이후 전세계적인 팬데믹이으로 확산되면서, 각 국가의 경기부양책으로 인해 늘어난 소비수요는 화물량 급증을 초래했다. 이로 인해 인력과 장비의 부족 현상이 발생하면서 선박 회전률이 감소하고 정시성이 크게 하락했다. 결과적으로 대표적인 해상운임 지수인 SFCI(Shanghai Containerized Freight Index) 종합지수는 2020년 1월 942포인트에서 2022년 1월 4,969포인트로 크게 급등하게 되었다.

COVID-19의 영향이 채 사라지기 전인 2022년 2월, 러시아-우크라이나 전쟁이 발발했다. 이 전쟁으로 인해 시베리아횡단철도(TSR) 서비스가 중단되고 흑해 연안의 최대 항구인 오데사항 이 통제되었다. 이는 COVID-19로 인해 높아진 해상 운임을 피해 TSR을 이용하던 기업들에게 큰 타격을 주었다.

최근에는 2023년 11월부터 현재까지 이어지고 있는 후티 반군의 홍해 민간 선박 공격으로 글로벌 해운업계는 또 다시 큰 혼란에 빠졌다. 후티 반군의 공격은 수에즈 운하의 길목인 홍해에서 발생했으며, 이로 인해 선사들은 희망봉을 우회하기 시작했다. 결과적으로 SFCI 종합지수는 2023년 11월 1,028에서 2024년 2월 2,181로 급등했다.

후티 반군의 공격은 2024년 5월 현재까지도 이어지고 있다. 수에즈 운하는 전 세계 연간 컨테이너 운송량의 약 30%, 상품 교역의 12%를 차지하는 중요한 해상 교역로다. 이렇게 국제무역에 핵심적인 수에즈 운하에 장애가 발생하면 아시아에서 유럽으로 이동하는 선박은 대체 경로를 이용해야 한다. 수에즈 운하와 같은 공급망의 중요한 통로에서의 혼란은 전 세계 해상 물류에 즉각적이고 광범위한 영향을 미친다.

2. 글로벌 공급망 재편
COVID-19 이후 보호무역주의의 강화, 산업구조의 재편, 그리고 공급망 전략의 변화로 인해 글로벌 공급망의 복잡도가 증가하고 있다. 팬데믹을 경험한 각국 정부는 자국 산업 보호와 안정적인 공급망 확보를 위해 보호무역주의 정책을 강화하였다. 또한 이러한 정책 변화는 기업들의 공급망의 다각화를 촉진하는 계기로 작용하기도 했다.

예를 들어 미국은 CHIPS Act를 통해 반도체 산업을 보호하고 강화하고 있다. 이 법안은 미국 내 반도체 생산 시설에 투자하는 기업들에게 보조금을 지급하는 것을 주요 내용으로 하고 있으며, 이를 통해 미국은 반도체 생산을 국내로 유도하고, 글로벌 공급망의 의존도를 줄이려 하고 있다.

COVID-19로 인해 촉발된 공급망의 취약성, 지정학적 불안정성은 많은 기업들이 공급망 전략을 재고하고 재편성하도록 만들었다. 특히, 기업들은 생산 지연을 최소화하고 수요에 신속하게 대응하기 위해 수요지 근처로 생산기지를 이동하는 전략을 취하고 있다. 실제로 미국 수요에 대응하기 위해 많은 기업들이 멕시코에 부품 및 전기차 공장을 설립하고 있다. 하지만 이러한 변화는 글로벌 공급망의 재편을 초래하며, 공급망의 복잡성을 증가시키기도 했다.

3. 기후변화
기후변화로 인해 전세계는 점점 더 많은 리스크에 직면하고 있으며, 이에 따른 탄소배출량 관련 규제에 대한 대비가 절실하다. 물류 산업 또한 예외가 아니다. 기후변화로 인한 폭염, 폭우, 가뭄 등의 극한 기상 현상이 증가하면서 글로벌 물류에 심각한 영향을 미치고 있기 때문이다.

실제로 2023년 중남미를 덮친 최악의 가뭄으로 인해 파나마 운하는 극심한 수량 부족에 시달렸다. 태평양과 대서양을 잇는 물류 동맥인 파나마 운하는 전 세계 해상무역의 약 5%를 담당하고 있다. 2023년 파나마는 1950년 이후 최저 강우량을 기록했다. 파나마 운하청(ACP)에 따르면, 가툰호수 수위는 2022년 12월 88피트 (27m)에서 2023년 7월 약 79피트(24m)까지 떨어졌다. 이에 따라 파나마 당국은 2023년 7월 운하 통행 가능 최대 선박 수를 일일 36척에서 32척으로 줄였다. 이후 11월 24척, 12월에는 22척까지 줄었다. 일부 강우량 회복과 파나마 정부의 물절약 및 보존조치에 따라 2024년 1월 24척, 3월 27척, 5월 31척으로 통항 선박수가 늘어나고는 있지만 아직은 평균 통항 대수인 34~36에는 미치지 못하고 있다.

이러한 기후변화 리스크에 대응하기 위해 많은 국가들은 탄소 배출 규제를 강화하고 있다. 대표적인 지역은 유럽으로 유럽연합(EU)은 2024년부터 유럽 항만에서 운항하는 5,000GT 이상의 해외 선박을 대상으로 탄소 배출권 거래제(EU-ETS)를 시행한다고 발표했다. 주요 선사들은 EU-ETS 적용에 따라 할증료를 부과하겠다는 방침을 밝혔다.

이렇듯 지속되는 지정학적 문제와 공급망 재편, 기후변화 이슈까지 겹치면서 최근 공급망은 다시 한번 심각한 위기에 직면하고 있다. 이러한 복합적인 공급망 리스크를 해결하기 위해서는 막대한 비용이 예상되며, 이를 효과적으로 관리하기 위해서는 무엇보다 데이터 기반의 디지털 전환이 필수적이다. 삼성SDS의 물류 디지털 전환 삼성SDS는 물류 디지털 전환을 세 단계로 나누어 추진하고 있다. 첫 번째 ‘Operational Efficiency’는 물류운영 측면에서의 업무를 최적화하여 효율성을 극대화하는 것을 목표로 한다. 두 번째 ‘Digital Expansion’은 디지털 포워딩 플랫폼을 중심으로 고객의 디지털 경험을 확대하고 이러한 디지털 혁신 가치를 파트너와도 공유한다. 마지막 단계인 ‘Data-Driven Agility’는 생성형AI를 통해 하이퍼오토메이션을 추진하고 현재에서 미래, 물동에서 물류로 가시성 범위를 확장한다. 또한 리스크를 빠르게 센싱하고 분석하여 최적의 의사결정을 지원하는 것을 목표로 한다. 이러한 세 단계의 디지털 전환을 통해 삼성SDS는 공급망의 효율성을 높이고, 변화하는 시장 환경에 민첩하게 대응할 수 있는 역량을 강화하고 있다.

1. Hyper Automation
과거 화주가 물류 서비스를 이용하기 위해서는 물류제공업체(Freight Forwarder)에게 전화를 하거나 이메일을 보내야 했다. 최근 등장하고 있는 디지털 포워딩 플랫폼을 통해 전통적인 방식이 디지털화 되긴 했지만 아직도 많은 화주는 전화나 이메일을 통해 업무를 하고 있는 것도 현실이다. 반면 생성형AI가 물류서비스에 접목이 되면, 고객은 이제 복수의 채널을 활용하지 않고 단일 대화형 인터페이스를 통해 원하는 물류 서비스를 제공받을 수 있다. 고객 커뮤니케이션에 생성형AI가 접목되는 미래 모습은 GPT 스토어에 구현된 삼성SDS의 ‘첼로스퀘어 GPT’를 통해 미리 만나 볼 수 있다.

‘첼로스퀘어 GPT’를 통해 고객은 별도의 물류 플랫폼 로그인 없이 자연스러운 대화를 통해 견적 조회, 필요 컨테이너 수 산정, 화물추적 등 다양한 서비스를 이용할 수 있다. 복잡한 서비스 매뉴얼이나 가이드 없이 대화만으로 필요 컨테이너 수 산정이나 견적조회에 필요한 정보를 주고 받을 수 있다. 이러한 생성형AI 기반의 대화형 물류서비스는 향후 대화를 통해 직접 예약, 선적까지 수행하는 방향으로 진화할 것으로 예상된다.

과거부터 물류 운영 프로세스의 자동화는 추진되어 왔다. 그러나 이는 주로 단위 업무 차원의 자동화에 그쳐, 물류 전체 프로세스 관점에서 본다면 단위 업무 간의 연계 부분은 여전히 수작업으로 진행되는 경우가 많았다. 하지만 생성형 AI를 활용하면 기존에 자동화되지 못한 부분을 자동화할 수 있을 뿐만 아니라, 자동화가 힘들었던 업무 간의 연계도 자동화가 가능해진다. 이를 통해 물류 운영 프로세스의 전반적인 효율성을 크게 향상시키고, 운영의 신속성과 정확성을 높일 수 있다. 

2. Holistic Visibility
COVID-19를 거치며 공급망 마비를 경험하고, 가시성의 중요성을 피부로 느낀 지금, 공급망 가시성이 점차 진화하고 있다. 과거에는 물동량 관리 차원에서 실시간 물동 가시성에 초점을 맞추었지만, 현재는 이 개념이 크게 확장되어 다양한 측면을 포함하고 있다.

가장 중요한 측면은 바로 ‘시간’ 개념의 확장이다. 과거에는 화물이 ‘현재’ 어디에 위치하는 지를 중심으로 가시성이 제공되었다면, 이제는 단순히 물동량의 실시간 파악뿐만 아니라 ‘미래물동’의 가시성을 예측하여 제공하고 있다. 가장 대표적인 것이 화물의 예상도착시간을 계산해 알려주는 ‘Predictive ETA’다.

또한 가시성의 대상이 ‘물동’에 국한되지 않고 체선료(Demurrage), 지체료(Detention) 와 같은 이상비용, 미래운임까지 ‘비용’의 측면으로 확대되고 있다. 특히 미래운임의 경우 System Dynamics 모델을 활용해 매월 해상/항공 예상운임을 예측해 제공하고 있다.

마지막으로 물류의 가시성은 단순히 운영 데이터를 넘어서 환경 영향까지 포함하는 측면으로 진화하고 있다. 고객사의 전체 공급망에서 발생하는 탄소 배출량과 집약도를 일목요연하게 요약하여 제공하는 '탄소배출 대시보드'가 대표적이다.

3. Decision Intelligence
리스크 센싱은 매일 전 세계에서 발생하는 6만 건의 뉴스 기사를 수집하는 것에서 시작된다. 이 중 머신러닝 기술을 이용해 물류 리스크로 이어질 가능성이 높은 약 750건의 기사를 선별한다. 이후 750건의 뉴스 중에서 집중 관리가 필요한 약 70건의 리스크로 다시 필터링하며 각 리스크의 위험도를 판단한다. 위험도 판정은 과거에 발생했던 약 2만 건의 리스크 정보와 위험도를 AI에게 학습시켜, AI가 자동으로 리스크의 위험도를 평가하는 방식으로 이루어진다.

리스크 담당자는 시스템에서 분석된 물류 리스크과 영향도를 파악한 후, 그 결과를 ‘리스크 대시보드’에 등록한다. 이 과정에서 해당 리스크에 영향을 받는 물동이 시스템에서 자동으로 추출된다. 시스템에 정보가 등록된 후에는 본사, 권역, 거점 운영 담당자들에게 자동으로 이메일이 발송되어, 관련 정보를 신속하게 공유하게 된다.

이후 운영 담당자는 등록된 리스크 내용을 바탕으로 대응 방안을 수립하고, 이를 고객과 공유한다. 여기에는 대체 라우트 운영, 운송 일정 조정, 실행사 변경 등 다양한 조치가 포함될 수 있다. 이러한 과정은 리스크 상황에 따른 효과적인 대응을 가능하게 하여, 물류 운영의 안정성을 확보 할 수 있다.

공급망에서 리스크는 과거에도 항상 존재했으며 앞으로도 계속 존재할 것이다. 중요한 것은 이러한 리스크에 대해 어떻게 빠르고 정확하게 의사결정을 내리고 대응하는지에 있다. 최근 들어 공급망에서 리스크 관리의 중요성이 크게 대두되면서 기업들은 높은 수준의 유연성과 어질리티를 필요로 하고 있다. 빠르게 증가하는 글로벌 리스크 속에서 공급망 전반의 유연성과 회복력은 기업의 안정적인 성장의 기본이자 핵심이 될 것이다.

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