물류 및 공급망 시장의 AI - 구성요소별, 기술별, 응용 분야별, 최종 사용 분석별, 점유율, 성장 예측, 2025년~2034년

물류 및 공급망 시장 규모의 AI

물류 및 공급망 시장 규모의 글로벌 AI는 2024년에 201억 달러로 평가되었으며 2025년에서 2034년 사이에 25.9%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 실시간 공급망 가시성, 경로 최적화, 수요 예측 및 창고 자동화에 대한 수요 증가에 의해 주도됩니다.

또한 기업은 의사 결정을 개선하고 운영 비용을 최소화하며 복잡한 물류 네트워크를 수행하기 위해 점점 더 AI를 운영에 내장하고 있습니다. 예측 분석, 로봇 프로세스 자동화, 자율 주행 차량과 같은 AI 지원 도구의 채택은 기존 공급망을 스마트하고 적응력이 뛰어난 에코시스템으로 혁신하고 있습니다.

2024년 1월, IBM은 물류 및 운송 부문에 맞춤화된 생성형 AI 솔루션인 LogiGen AI를 출시했습니다. 이 도구는 AI 기반 경로 최적화, 수요 예측 및 이상 감지와 같은 고급 기능을 통합합니다. LogiGen AI는 실시간 데이터 및 머신 러닝을 활용하여 물류 제공업체가 운영 효율성을 높이고 배송 시간을 단축하며 고객 만족도를 개선하여 보다 스마트하고 민첩한 공급망 관리를 지원할 수 있도록 지원합니다.

글로벌 공급망의 복잡성이 증가함에 따라 실시간 가시성 및 예측 분석에 대한 수요가 증가했습니다. AI를 통해 기업은 센서, GPS 추적기 및 ERP 시스템에서 검색된 방대한 데이터를 분석하여 수요를 예측하고 이상 징후를 식별하며 중단을 방지할 수 있습니다. 이를 통해 최적의 재고 처리, 낮은 운영 비용 및 고객 만족도 향상을 얻을 수 있습니다. 공급망이 점점 더 역동적이고 위험해짐에 따라 AI 기반 예측 도구는 기업이 시장 상황의 변화 및 이와 관련된 물류 문제에 신속하게 대응할 수 있도록 하는 필수 인사이트를 제공합니다.

예를 들어, 2024년 11월 NVIDIA는 SAP와 파트너십을 맺고 생성형 AI와 고급 예측 분석을 SAP의 공급망 솔루션에 통합했습니다. 이 협업은 AI 기반 시뮬레이션과 수요 예측 도구를 사용하여 물류 운영에 대한 실시간 가시성을 확보하는 것을 목표로 합니다. 통합을 통해 기업은 보다 정확한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있으므로 지연을 최소화하고 라우팅 및 재고를 최적화할 수 있습니다

전자 상거래의 기하급수적인 성장과 옴니채널 소매의 출현은 물류 운영의 모습을 변화시켜 속도, 정확성 및 유연성에 대한 필요성을 도입했습니다. AI 기술은 주문 처리를 간소화하고 배송 일정을 자동화하며 효과적인 재고 관리를 위해 고객 행동을 예측함으로써 이러한 혁신을 가능하게 합니다. 소비자는 더 빠른 배송과 유연한 이행 옵션을 요구하는 반면, AI는 물류 공급업체가 다양한 채널을 통해 수요와 공급의 균형을 유지할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 전국적으로 원활한 운영이 가능하고, 라스트 마일 배송 문제를 줄이고, 고객 경험을 개선할 수 있습니다.

예를 들어, 2025년 3월 Amazon은 AI 기반 공급망 계획 기술을 채택하여 디지털 트랜스포메이션을 진행했습니다. 이 회사는 기계 학습 모델을 통합하여 수요 예측, 재고 할당 및 보충 프로세스를 개선했습니다. 이러한 전략적 변화는 재고 부족을 줄이고, 배송 일정을 개선하고, 글로벌 물류 네트워크 전반에 걸쳐 리소스 사용을 최적화하여 경쟁이 치열한 전자 상거래 환경에서 Amazon의 운영 효율성을 강화할 것으로 예상됩니다.

물류 및 공급망 시장 동향의 AI

• 물류 제공업체는 수요 예측 정확도를 최적화하기 위해 AI 기반 예측 분석을 점점 더 많이 수용하고 있습니다. 이러한 도구는 과거 판매 데이터, 계절성 및 현재 시간 시장 요인을 연구하여 재고 관리를 개선하고 재고 과잉 또는 재고 부족을 방지합니다. 이러한 추세를 통해 기업은 생산 및 유통 시간을 시장 수요와 동기화하여 효율성과 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅 및 빅 데이터 플랫폼에 대한 액세스가 증가함에 따라 공급망에서 예측 분석의 채택률도 증가하고 있습니다.
  
• 예를 들어, 2024년 1월, International Business Machines Corporation은 SAP SE와 협력하여 소비재 및 소매 부문에 적합한 새로운 AI 기반 솔루션을 공동 개발했습니다. 이 파트너십을 통해 IBM은 고급 AI 어시스턴트를 특징으로 하는 엔터프라이즈급 AI 및 데이터 플랫폼을 SAP의 공급망 및 비즈니스 기술 솔루션에 통합했습니다. 이 협력은 운영 효율성을 높이고, 고객 경험을 향상시키며, 소매 및 소비재 비즈니스 전반에 걸쳐 의사 결정 프로세스를 간소화하는 것을 목표로 합니다.
  
• AI 기반 자율 주행 배송 차량과 드론을 픽업하여 라스트 마일 배송을 용이하게 합니다. 이러한 기술은 배송 시간을 단축하고 인건비를 줄이며 경로 최적화를 향상시킵니다. 아마존(Amazon), 페덱스(FedEx), JD.com 등은 드론과 자율주행차 시험에 많은 돈을 쏟아붓는 기업들의 대표적인 사례다. 이러한 추세는 탄소 배출량을 줄이고 도시 및 외딴 지역의 속도를 개선하는 한 지속 가능한 물류를 주도합니다. 기술 개발과 센서 개선으로 자율 물류의 실현 가능성과 확장성이 높아지고 있습니다.
  
• 예를 들어, 2023년 2월 DHL은 GoGreen 이니셔티브의 일환으로 배송 경로를 최적화하고 탄소 배출량을 줄이기 위해 AI 알고리즘을 구현했습니다. 이는 AI와 더 나은 경로 계획을 통한 지속 가능성 추세와 일치합니다.
  
• AI와 IoT 장치의 통합으로 공급망 전반에 걸쳐 실시간 추적 및 가시성이 가능합니다. AI 알고리즘은 센서, RFID 및 GPS의 데이터를 처리하여 중단을 감지하고 지연을 예측하며 대체 조치를 제안합니다. 이는 특히 글로벌 위기나 예측할 수 없는 수요 급증 시 공급망 탄력성을 향상시킵니다. 이러한 추세는 투명성에 대한 고객의 기대치가 높아지고 있음을 반영하며 전 세계적으로 스마트 물류 인프라에 대한 투자 증가에 의해 뒷받침됩니다.
  

트럼프 행정부의 관세

• 중국 제품에 부과된 관세로 인해 많은 기업들이 대체 국가를 통해 공급망을 재조정했습니다. 이로 인해 경로를 신속하게 재최적화하고, 세관을 관리하고, 지연을 예측할 수 있는 AI 기반 물류 시스템이 필요하게 되었습니다. 그 결과, AI 솔루션에 대한 수요는 복잡한 글로벌 무역 환경에서 민첩성과 시나리오 계획을 향상시킵니다.
  
• 관세는 미국 수입업자와 수출업자의 운영 비용을 증가시켰습니다. 이러한 비용을 상쇄하기 위해 기업은 창고 보관, 재고 관리 및 수요 예측에서 AI 기반 자동화로 전환했습니다. 이러한 기술은 인건비를 절감하고, 재고 보유를 최소화하고, 리소스 할당을 개선하는 데 도움이 되므로 AI는 비용 완화에 중요한 도구가 됩니다.
  
• 관세 압력으로 인해 많은 기업들이 제조업을 최종 시장(니어쇼어)에 더 가깝게 전환하기 시작했습니다. 이를 위해서는 새로운 데이터 및 물류 모델로 공급망을 재설계하고 실시간 경로 최적화, 공급업체 위험 분석 및 창고 자동화에 AI를 사용해야 했습니다. AI의 역할은 기업이 더 빠른 데이터 기반 로컬라이제이션 전략을 필요로 함에 따라 크게 증가했습니다.
  
• 관세 변경으로 인해 규제가 더욱 복잡해짐에 따라 기업들은 AI 기반 무역 규정 준수 시스템을 채택할 수밖에 없었습니다. 이러한 도구는 기업이 진화하는 무역 정책을 최신 상태로 유지하고, 세관 문서화를 자동화하고, 규제 조정을 보장하는 데 도움이 됩니다. 이러한 추세는 공급망 관리의 법률 및 규정 준수 영역에서 AI 애플리케이션의 성장을 주도했습니다.
  

물류 및 공급망 시장 분석의 AI

구성 요소를 기준으로 시장은 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스로 나뉩니다. 2024년에는 소프트웨어 부문이 시장을 지배하여 약 56%의 점유율을 차지했으며 예측 기간 동안 26% 이상의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

• 소프트웨어 부문은 공급망 전반에 걸쳐 지능형 의사 결정, 자동화 및 실시간 데이터 분석을 가능하게 하는 데 중요한 역할을 하기 때문에 물류 시장에서 AI에서 가장 높은 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 경로 최적화, 수요 예측, 창고 자동화 및 재고 관리 도구와 같은 AI 기반 소프트웨어 애플리케이션은 운영 간소화, 비용 절감 및 서비스 효율성 향상을 위해 물류 제공업체에서 널리 채택하고 있습니다. 이러한 솔루션은 계획의 정확성을 높이고, 인적 오류를 줄이며, 시장 변동에 빠르게 적응합니다.
  
• 또한 공급망 내에서 예측 분석 및 실시간 가시성에 대한 강조가 증가함에 따라 AI 소프트웨어 솔루션에 대한 수요가 크게 증가하고 있습니다. 이러한 도구는 대규모 데이터 세트를 분석하여 중단을 예측하고, 차량 경로를 최적화하고, 공급업체 위험을 관리함으로써 사전 예방적 의사 결정을 가능하게 합니다. 실행 가능한 인사이트를 제공하고 자율적인 물류 운영을 지원하는 AI 기반 소프트웨어의 능력은 현대 공급망 에코시스템에서 복원력과 대응력을 향상시키는 데 없어서는 안 될 필수 요소입니다.
  
• 또한 디지털 트랜스포메이션, 클라우드 채택, ERP 및 TMS와 같은 기존 엔터프라이즈 시스템과의 AI 통합으로의 전환이 증가함에 따라 소프트웨어에 대한 수요가 더욱 증가하고 있습니다. AI 소프트웨어의 확장성과 유연성을 통해 기업은 상당한 하드웨어 투자 없이 기능을 사용자 정의하고 확장할 수 있으므로 전 세계 물류 운영 전반에 걸쳐 가장 접근하기 쉽고 영향력 있는 부문이 되었습니다.
  
• 예를 들어, 2024년 3월 Oracle은 Oracle Fusion Cloud SCM(Supply Chain & Manufacturing) 제품군의 일부로 새로운 AI 기반 물류 기능을 출시했습니다. 이 도구는 기계 학습을 사용하여 예측을 개선하고, 창고 워크플로를 자동화하고, 공급 가시성을 향상시킵니다.

물류 및 공급망 시장의 AI는 기술을 기반으로 머신 러닝, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 컨텍스트 인식 컴퓨팅 및 로봇 프로세스 자동화(RPA)로 분류됩니다. 2024년에는 머신 러닝 부문이 시장 점유율의 47%로 시장을 지배하고 있으며 이 부문은 2025년부터 2034년까지 24% 이상의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

• 머신 러닝(ML)은 방대한 데이터 세트를 처리하고 실시간으로 실행 가능한 인사이트를 발견할 수 있는 강력한 기능으로 인해 물류 및 공급망 시장에서 AI에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다. 물류 운영은 IoT 디바이스, GPS 시스템, 주문 관리 플랫폼 및 고객 상호 작용에서 엄청난 양의 정형 및 비정형 데이터를 생성합니다. ML 알고리즘은 이 데이터를 분석하여 수요 패턴을 식별하고, 재고 수준을 최적화하고, 운영 병목 현상을 줄여 궁극적으로 효율성과 비용 효율성을 높입니다. 이러한 모델은 지속적으로 학습하고 개선하여 기존 시스템을 능가하는 예측 통찰력과 자동화 기회를 제공합니다.
  
• 또한 머신 러닝은 경로 최적화 및 실시간 의사 결정에서 중요한 역할을 합니다. 물류 회사는 교통량, 날씨 또는 수요 변동에 따라 배송 경로를 동적으로 변경하기 위해 ML 알고리즘에 점점 더 의존하고 있습니다. 또한 ML은 장비 고장을 예측하여 예측 유지 관리를 지원하므로 다운타임을 최소화하고 차량 안정성을 향상시킵니다. 이러한 사례는 서비스 수준 향상과 배송 시간 단축에 직접적으로 기여하며, 이는 오늘날의 빠르게 변화하는 공급망 네트워크에서 매우 중요합니다.
  
• ML의 지배력은 또한 미국, 독일, 중국과 같은 주요 물류 허브에 걸친 강력한 투자와 채택에 의해 뒷받침됩니다. 조직은 경쟁 우위를 확보하기 위해 창고 관리 시스템, 수요 예측 플랫폼 및 고객 서비스 챗봇에 ML을 통합하는 것을 우선시합니다. 전자 상거래가 계속 성장함에 따라 실시간 데이터 기반 공급망 운영의 필요성으로 인해 ML은 필수 기술이 되었습니다. 확장성과 복잡한 물류 네트워크를 처리할 수 있는 능력은 AI 물류 시장에서 리더십을 강화합니다.
  
• 예를 들어, 2023년 11월 FedEx는 글로벌 물류 네트워크에 혁명을 일으키기 위해 고급 AI 및 머신 러닝 도구를 출시했으며, 경로 최적화, 패키지 추적 및 수요 예측을 위한 AI 기반 시스템을 도입했습니다. 이러한 혁신은 운영 효율성을 높이고, 실시간 의사 결정을 개선하며, FedEx의 공급망 전반에 걸쳐 향상된 고객 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다.
  

응용 프로그램을 기반으로 물류 및 공급망 시장의 AI는 차량 관리, 공급망 계획, 재고 및 창고 관리, 화물 중개 및 위험 관리, 수요 예측, 고객 서비스(챗봇, 가상 비서), 주문 이행 및 라스트 마일 배송 등으로 분류됩니다. 2024년에는 차량 관리 카테고리가 시장 점유율의 19%로 시장을 지배할 것으로 예상됩니다.

• 차량 관리 부문은 시기 적절하고 효율적이며 비용 효율적인 운송 운영을 보장하는 데 중요한 역할을 하기 때문에 물류 시장에서 AI에서 가장 높은 시장 점유율을 차지하고 있습니다. AI 기반 차량 관리를 통해 물류 제공업체는 실시간 텔레매틱스 데이터를 사용하여 차량 성능을 모니터링하고, 연료 소비를 최적화하고, 유지 관리 요구 사항을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 가동 중지 시간을 줄이고 차량 활용도를 높이며 상당한 비용 절감에 기여하여 물류 산업 전반에 걸쳐 AI 채택을 위한 핵심 응용 분야가 되었습니다. 
  
• 또한 AI 기반 차량 관리는 교통 상황, 배송 일정 및 날씨 데이터를 분석하여 가장 효율적인 경로를 추천함으로써 경로 최적화를 향상시킵니다. 이를 통해 배송 지연을 최소화하고 연료 사용량을 줄일 수 있으며, 이는 기업이 서비스 수준을 개선하고 지속 가능성 목표를 달성하는 것을 목표로 하는 데 매우 중요합니다. 또한 AI는 동적 스케줄링과 자동화된 발송을 가능하게 하여 물류 운영자가 실시간 수요 변화나 중단에 효율적으로 대응할 수 있도록 지원합니다.
  
• 또한 차량 관리 시스템에 AI를 통합하면 운전자의 안전과 규정 준수가 향상됩니다. 예측 분석은 위험한 운전 행동을 식별하여 사전 예방적 교육과 개입을 가능하게 합니다. 또한 AI는 차량 검사 및 문서화 프로세스를 자동화하여 규정 준수를 촉진합니다. 이러한 결합된 이점으로 인해 AI 기반 차량 관리는 필수 불가결하게 되어 물류 AI 시장에서 지배력을 확보하고 있습니다.
  
• 2023년 10월, 볼보트럭은 물류 운영 간소화를 목표로 하는 통합 디지털 차량 관리 포털인 볼보 커넥트(Volvo Connect)를 출시했습니다. 이 플랫폼은 차량 데이터, 경로 최적화 도구 및 유지 관리 일정을 단일 인터페이스로 통합하여 차량 운영자의 운영 가시성과 효율성을 향상시킵니다. 이 이니셔티브는 디지털 트랜스포메이션과 상업용 차량을 위한 더 스마트한 데이터 기반 물류 솔루션을 향한 볼보의 노력을 반영합니다.

2024년 북미의 미국 지역은 북미에서 약 85%의 시장 점유율로 물류 및 공급망 시장에서 AI를 지배했으며 약 62억 달러의 매출을 창출했습니다.

• 미국은 첨단 디지털 인프라와 신흥 기술의 강력한 채택으로 인해 수익 점유율 측면에서 시장을 선도하고 있습니다. 미국 물류 회사는 인공 지능의 얼리 어답터로서 경로 최적화, 창고 자동화, 수요 예측 및 예측 유지 관리에 인공 지능을 활용합니다. 이 나라에 있는 글로벌 기술 대기업과 AI 솔루션 제공업체의 강력한 입지는 물류 및 공급망 프로세스에 지능형 기술의 통합을 가속화하여 시장 성장을 주도합니다.
  
• 또한 AI R&D에 대한 상당한 공공 및 민간 투자는 물류 분야에서 AI 솔루션의 확장성을 향상시켰습니다. 국가 AI 이니셔티브법(National AI Initiative Act) 및 DOT의 스마트 모빌리티 프로그램과 같은 이니셔티브를 통한 미국 정부의 지원은 인프라 및 화물 관리를 위한 AI 채택을 촉진했습니다. 이러한 노력은 기술 회사, 물류 제공업체 및 공공 기관 간의 혁신과 협업을 촉진하여 시장에서 국가의 리더십을 강화합니다.
  
• 또한 미국에서 전자 상거래와 당일 배송에 대한 기대치가 높아짐에 따라 물류 회사는 AI 기반 도구를 통해 효율성을 높여야 했습니다. FedEx, UPS, Amazon과 같은 주요 업체는 자율 주행 차량, 스마트 창고 및 지능형 추적 시스템에 AI를 사용합니다. 이러한 구현은 고객 경험과 운영 효율성을 개선하여 미국을 물류 시장의 글로벌 AI에서 선도적인 지역으로 통합합니다.
  
• 예를 들어, 2024년 5월 미국 교통부는 교통 분야에서 AI 기반 혁신을 가속화하기 위해 5천만 달러 이상의 SMART 보조금을 발표했습니다. 이 기금은 AI, 머신 러닝 및 커넥티드 기술을 사용하여 물류, 교통 흐름 및 인프라 효율성을 향상시키는 프로젝트를 지원합니다. 이는 보다 스마트한 데이터 기반 운영 및 계획을 가능하게 함으로써 시장의 성장을 직접적으로 촉진합니다.
  

독일의 물류 및 공급망 시장의 AI는 2025년부터 2034년까지 상당히 유망한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다.

• 독일은 강력한 산업 인프라와 첨단 제조 및 공급망 운영에 대한 뿌리 깊은 전문 지식으로 인해 물류 시장에서 AI에서 지배적인 위치를 차지하고 있습니다. 물류 분야의 글로벌 리더이자 일류 물류 제공업체의 본거지인 독일의 생태계는 AI 기술을 통합하기 위한 강력한 기반을 제공합니다. 유럽에 있는 이 나라의 전략적 위치와 밀집된 운송 및 창고 허브 네트워크는 화물 이동, 경로 계획 및 재고 추적을 최적화하기 위해 AI 기반 솔루션의 조기 채택을 주도했습니다.
  
• 또한 독일이 인더스트리 4.0 및 디지털 트랜스포메이션 이니셔티브에 집중하면서 물류 분야에서 AI의 성장에 크게 기여했습니다. "Digital Now"와 같은 프로그램과 연방 경제 및 기후 행동부의 AI에 대한 투자를 통해 중소기업과 물류 회사는 AI 기반 분석, 로봇 공학 및 머신 러닝 도구를 채택할 수 있습니다. 이러한 노력은 독일의 탄탄한 연구 기관과 학계, 스타트업 및 대기업 간의 협력에 의해 지원됩니다.
  
• 더욱이 독일의 강력한 수출 경제, 특히 자동차 및 기계 부문은 매우 효율적이고 지능적인 공급망 네트워크를 필요로 합니다. 글로벌 경쟁력을 유지하기 위해 기업들은 예측 유지 관리, 수요 예측 및 실시간 선적 가시성을 위해 AI를 점점 더 많이 배포하고 있습니다. AI의 통합은 운영 비용을 절감하고, 배송 정확도를 개선하고, 물류 시스템의 탄력성을 보장하여 지역 AI 물류 시장에서 독일의 리더십을 공고히 하는 데 도움이 됩니다.
  
• 예를 들어, 2024년 11월 Microsoft는 자동차, 에너지 및 제조와 같은 부문을 혁신하기 위해 독일의 산업력과 AI의 협력을 강조했습니다. 이 파트너십은 고급 AI 기술을 사용하여 생산성과 혁신을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 이 이니셔티브는 AI를 독일 엔지니어링과 통합함으로써 물류 및 공급망에서 AI에 대한 수요를 촉진하고, 독일을 AI 기반 산업 솔루션의 핵심 플레이어로 자리매김할 예정이다.
  

중국 물류 및 공급망 시장의 AI는 2025년부터 2034년까지 중요하고 유망한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다.

• 중국은 광범위한 전자 상거래 부문과 급속한 디지털 전환으로 인해 시장에서 상당한 성장을 목격할 것으로 예상됩니다. 이 나라는 알리바바 및 JD.com 와 같은 거대 기업을 유치하고 있으며, 이들은 방대한 양의 일일 배송을 관리하기 위해 AI 기반 물류 기술에 막대한 투자를 하고 있습니다. 이러한 기업은 지능형 창고 보관, 경로 최적화 및 자율 배송에 AI를 사용하여 물류 환경 전반에 걸쳐 AI의 광범위한 채택을 주도하고 있습니다. 더 빠르고 효율적인 배송 서비스에 대한 수요가 급증함에 따라 고급 AI 기능의 통합이 더욱 가속화되고 있습니다.
  
• 정부 지원은 이 시장에서 중국의 지배력을 높이는 데 중추적인 역할을 합니다. 중국 정부는 '차세대 인공지능 개발 계획(New Generation Artificial Intelligence Development Plan)'과 같은 이니셔티브를 통해 물류 및 스마트 공급망 애플리케이션을 포함한 AI 개발에 수십억 달러를 투입했다. 또한 지방 정부는 스마트 물류 단지와 자율 주행 차량 시험을 지원하여 운송 및 화물 처리에 AI 배포를 가속화하는 인프라 및 규제 지원을 제공합니다.
  
• 또한 중국의 제조업과 강력한 글로벌 무역 입지로 인해 매우 효율적인 물류 시스템이 필요합니다. AI는 공급망 가시성, 예측 분석 및 국경 간 운송 운영을 간소화하는 데 활용됩니다. 중국은 5G, IoT 및 AI에 대한 전략적 투자를 통해 물류 네트워크의 응답성과 탄력성을 지속적으로 향상시켜 AI 기반 물류 및 공급망 혁신을 위한 지배적인 지역 시장으로서의 입지를 공고히 하고 있습니다.
  
• 예를 들어, 2025년 2월 중국 교통부는 드론 배송과 같은 저고도 물류 및 운송 분야에서 AI 통합을 위한 표준 개발을 강조했습니다. 이 이니셔티브는 지능형 운송 시스템을 강화하는 것을 목표로 하며, 2024년에 이미 전국에서 드론을 통해 약 270만 개의 소포가 배송되었습니다.
  

물류 및 공급망 시장 점유율의 AI

• 물류 및 공급망 시장에서 AI의 상위 7개 기업은 Google, Oracle, Microsoft, Amazon Web Series, IBM, SAP SE 및 Blue Yonder로 2024년 시장의 약 80%를 차지합니다.
  
• Google Cloud는 AI를 공급망 가시성에 적용하여 수요를 예측하고 창고를 최적화합니다. Google의 공급망 트윈 및 수요 예측 AI는 기업이 중단을 계획하고 찾는 데 도움을 줍니다. Google의 머신러닝 기능은 효율성을 높이고, 경로를 최적화하며, 물류 및 제조 네트워크의 예측 유지보수를 지원합니다.
  
• Oracle은 SCM Cloud에서 AI를 사용하여 계획, 조달 및 물류를 자동화합니다. AI 기반 인사이트는 재고 수준을 최적화하고, 수요를 예측하고, 공급망 위협을 식별하는 데 도움이 됩니다. Oracle의 물류 클라우드는 경로 최적화, 화물 계획 및 실시간 배송 추적을 위해 머신 러닝을 사용하여 공급망 복원력과 효율성을 향상시킵니다.
  
• Microsoft Azure는 실시간 공급망 가시성, 예측 분석 및 수요 예측을 위한 AI 솔루션을 제공합니다. Azure AI는 Dynamics 365와 함께 작동하여 조달, 물류 및 창고 보관을 간소화합니다. Microsoft의 AI 기능은 지능형 자동화, 디지털 복제본 및 물류 성능 측정의 변칙 검색을 사용하여 공급망 유연성을 제공합니다.
  
• SAP는 디지털 공급망 포트폴리오에서 AI를 활용하여 예측 분석, 수요 감지, 지능형 재고 관리를 지원합니다. SAP IBP(Integrated Business Planning)는 수요 예측 및 시나리오 계획에 머신 러닝을 적용합니다. SAP Logistics의 AI 기능은 운송, 창고 및 공급망 리스크 관리를 강화합니다.
  
• AWS는 물류 효율성을 높이기 위해 Amazon Forecast, Lookout for Metrics 및 SageMaker와 같은 AI 서비스를 제공합니다. 기업은 AWS를 사용하여 경로를 최적화하고, 수요를 예측하고, 예측 유지 관리를 강화합니다. Amazon은 거대한 공급망 네트워크 내에서 로봇 공학, 경로 계획 및 재고 관리를 위해 AI를 사용합니다.
  
• 인공 지능 기능을 갖춘 IBM Sterling Supply Chain Suite는 코그너티브 워크플로우, 실시간 인사이트 및 예측 분석을 제공합니다. IBM Watson은 이상 징후 감지, 공급업체 리스크 프로파일링 및 수요 예측을 용이하게 합니다. IBM은 블록체인 기술을 통합함으로써 물류 네트워크를 따라 투명성과 추적성을 극대화함으로써 기업이 운영 중단에 선제적으로 대응하고 엔드-투-엔드 프로세스를 최적화할 수 있도록 지원합니다.
  
• Blue Yonder는 AI 지원 공급망 및 물류 솔루션에 전념하고 있습니다. Luminate 플랫폼은 수요 예측, 자율 계획 및 동적 이행을 위해 머신 러닝을 활용합니다. 공급망을 위한 Blue Yonder의 엔드 투 엔드 실시간 컨트롤 타워는 운영 중단에 선제적으로 대응하고 물류 효율성을 극대화합니다.
  

물류 및 공급망 시장 기업에서의 AI

물류 및 공급망 산업에서 AI로 활동하는 주요 업체는 다음과 같습니다.

• 구글
• 오라클
• 마이크로소프트
• 아마존 웹 서비스
• 아이비엠
• SAP SE
• 블루 욘더
• 포카이트
• C3.ai
• 맨해튼 어소시에이츠
  

물류 및 공급망 분야의 AI에 대한 현재 시장 전략은 실시간 데이터 분석 및 자동화를 통해 운영 효율성을 높이는 데 중점을 둡니다. 기업들은 의사 결정과 운영 효율성을 높이기 위해 머신 러닝, 예측 분석, 컴퓨터 비전과 같은 AI 기술의 통합을 우선시하고 있습니다. 이러한 도구는 수요를 예측하고, 재고를 관리하고, 경로를 최적화하고, 배송 시간을 단축하는 데 사용됩니다. 이 전략은 데이터를 사용하여 자동화를 추진하고 인적 오류를 줄여 물류 운영의 정확성, 신뢰성 및 비용 효율성을 높이는 데 중점을 둡니다

대부분의 물류 기업은 글로벌 공급망 전반에 걸쳐 확장 가능하고 유연한 실시간 배포가 가능한 클라우드 기반 AI 플랫폼으로 전환하고 있습니다. 이러한 플랫폼은 중앙 집중식 데이터 관리, IoT 장치와의 원활한 통합 및 API 기반 적응성을 가능하게 합니다. SaaS(Software-as-a-Service) 모델을 활용함으로써 기업은 민첩성을 유지하고 신속한 AI 모델 교육을 지원하며 지속적인 업데이트와 시스템 전반의 가시성을 확보하는 동시에 대규모 초기 인프라 비용을 피할 수 있습니다.

또한 조직은 공급망 전반에 걸쳐 예측 유지 관리, 실시간 추적 및 원활한 커뮤니케이션을 가능하게 하기 위해 AI를 IoT 및 클라우드 플랫폼과 점점 더 많이 통합하고 있습니다. 이러한 통합 전략은 데이터 기반 의사 결정을 보장하고 진화하는 소비자 및 규제 요구에 부합하는 적응력 있고 확장 가능한 물류 시스템을 구축하는 데 도움이 됩니다.

물류 및 공급망 분야의 AI 산업 뉴스

• 2025년 5월, Lumen Technologies와 IBM은 기업을 위한 확장 가능하고 안전한 네트워크 인식 AI 솔루션을 제공하기 위한 전략적 협업을 발표했습니다. 이 파트너십은 IBM의 AI 및 데이터 플랫폼을 Lumen의 고용량 에지 인프라와 통합함으로써 산업 전반에 걸쳐 AI 채택을 가속화하여 더 빠른 의사 결정, 실시간 인사이트 및 중요한 애플리케이션의 대기 시간 단축을 가능하게 하는 것을 목표로 합니다.
  
• 2024년 4월, SAP SE는 제조의 생산성, 정확성 및 효율성을 크게 향상시키는 것을 목표로 공급망 솔루션에 고급 AI 기반 개선 사항을 출시했습니다. 이러한 업데이트는 실시간 데이터를 분석하여 기업이 의사 결정을 최적화하고 제품 개발을 간소화하며 운영 성능을 개선할 수 있도록 지원합니다.
  
• 2024년 4월, Vitesco Technologies GmbH는 자동차 공급망을 강화하기 위해 DHL Group과 파트너십을 맺었습니다. 선도적인 물류 파트너인 DHL은 화물을 통합하고 다양한 친환경 운송 옵션을 활용하여 보다 탄력적이고 비용 효율적인 공급망을 구축하고 있습니다.
  
• 2024년 1월, 레노버는 모든 물류 시스템의 실시간 데이터를 단일 에코시스템으로 통합하는 AI 기반 공급망 인텔리전스(SCI) 플랫폼을 출시했습니다. 이 플랫폼은 지능형 모니터링 도구를 사용하여 중단을 사전에 식별하고 해결함으로써 보다 스마트하고 민첩한 공급망 운영을 가능하게 합니다.
  

물류 및 공급망 시장 조사 보고서의 AI에는 다음 부문에 대한 수익(미화 백만 달러) 및 2021년부터 2034년까지 추정 및 예측과 함께 업계에 대한 심층적인 적용 범위가 포함되어 있습니다.

시장, 구성 요소별

• 하드웨어
  • 센서
  • 로봇(예: 무인 운반차, 드론) 
• 소프트웨어
  • 예측 분석
  • 운송 관리 시스템
  • 재고 관리
  • 창고 관리
• 서비스
  • 관리 서비스
  • 전문 서비스
    • 배포 및 통합
    • 컨설팅
    • 지원 및 유지 보수

기술별 시장

• 기계 학습
• 자연어 처리(NLP)
• 컴퓨터 비전
• 상황 인식 컴퓨팅
• 로보틱스 프로세스 자동화(RPA)

응용 프로그램별 시장

• 차량 관리
• 공급망 계획
• 재고 및 창고 관리
• 화물 중개 및 위험 관리
• 수요 예측
• 고객 서비스(챗봇, 가상 비서)
• 주문 이행 및 라스트 마일 배송

시장, 최종 용도별

• 리테일 & 전자상거래
• 제조
• 자동차
• 식품 및 음료
• 헬스케어 및 제약
• 운송 및 물류
• 에너지 및 유틸리티
• 다른

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