글로벌 물류 분야의 생성적 AI 시장 동향, 예측 보고서(2025-2037년)
물류 분야의 생성적 AI 시장 규모는 2025년부터 2037년까지 약 33.5%의 CAGR을 반영하여 630억 9천만 달러로 확장될 것으로 예상됩니다. 2025년 물류 분야의 생성적 AI 산업 가치는 19억 7천만 달러로 예상됩니다.
공급망의 생성적 AI는 엔드투엔드 물류 운영을 가속화할 수 있는 기회를 제공하며 기업에서는 이러한 특성을 파악하고 최적화된 생산성과 효율성을 위해 AI를 구현하기 위해 자체 데이터 세트에서 모델을 교육하고 있습니다. 또한 예측 유지 관리는 생성 AI를 통해 기업이 미래에 고장날 가능성이 가장 높은 조립 라인 기계를 파악하여 중요한 제조 지표인 장비 효율성(OEE)을 개선하는 데 도움이 되는 또 다른 핵심 영역입니다. Siemens와 Microsoft는 2023년 10월 파트너십을 맺고 업계 간 AI를 전략적으로 채택하고 원자재 관리, 유통 네트워크, 생산 프로세스, 고객 요구에 대한 부조종사를 조정했습니다.
이러한 공급망 대응성, 탄력성, 효율성은 조직의 경쟁력을 좌우합니다. 기존의 공급망 관리 솔루션은 경험 중심의 의사 결정과 확립된 방법론에 의존합니다. 여기서 물류 파트너는 휴리스틱 알고리즘과 기록 데이터 분석을 사용하여 재고 관리, 수요 예측, 유통 일정 관리의 복잡성을 탐색합니다. 이러한 방법은 현대 물류 복잡성을 해결하는 데 실패하는 경우가 많았으며 결과적으로 물류 시장 채택 시 생성 AI를 도왔습니다. 제조 및 물류 부문은 수요 변동과 복잡한 공급망 네트워크의 존재로 인해 생성 AI 애플리케이션을 위한 비옥한 기반입니다.
공공 영역에서 ChatGPT가 등장하면서 AI chatbot 부문에 대한 관심이 촉발되었습니다. 2023년 1월 Microsoft가 OpenAI에 100억 달러를 투자하겠다고 발표한 것은 이러한 추세를 촉진하여 다른 기술 제공업체가 이러한 추세에 맞서도록 촉구했습니다. 2023년 3월 후반에 Google은 Bard와 Project Magi를 출시했고, 2023년 2월 Meta는 LlaMA라는 650억 개의 매개변수를 갖춘 언어 모델을 공개했습니다. 동시에 OECD 데이터는 또한 AI가 재고 관리 및 고객 서비스를 포함하여 OECD 국가에서 27%의 역할을 쉽게 자동화할 수 있음을 시사합니다. AI 기반 공급망 관리를 얼리 어답터들은 물류 비용을 15% 절감하고, 서비스 수준을 65%, 재고 수준을 35% 향상시키는 성과를 거두었습니다.
물류 부문의 생성적 AI: 성장 동인 및 과제
성장 동력
- 비용 절감, 탄력성, 지속 가능성에 중점: 운송 및 물류는 막대한 경제적 가치를 갖습니다. UNCTAD 글로벌 무역 업데이트(Global Trade Update) 보고서에 따르면, 세계 무역은 2021년 28조 5000억 달러로 정점을 찍었습니다. 이는 1980년 이후 10배나 급증한 반면, 전 세계 내부물류 부문은 2022년에 472억 달러를 차지했으며 2030년 말까지 455억 달러 규모로 CAGR 15%로 확대될 것으로 예상됩니다. 이 수치는 수년간 무역과 세계화를 뒷받침해 온 광범위한 교통 네트워크를 강조합니다. 효율적인 물류와 강력한 공급망은 모든 산업 분야에서 원활한 거래 운영을 촉진하는 중요한 구성 요소입니다.
생성적 AI 시스템은 고객 수요 추세, 과거 데이터를 사용하여 중단 가능성, 재고 문제를 예측하여 재고 수준을 최적화하고 부족을 최소화합니다. 예측 분석이 처방 분석으로 전환되면서 향후 주요 워크플로 구성 요소가 자동화될 것으로 예상됩니다. 여기서 생성되는 데이터 양의 급증으로 인해 생성 AI가 주목을 받게 될 것입니다. 생성된 데이터는 2025년까지 약 181제타바이트에 달하는 2,000억 개의 iPhone 14s에 해당할 것으로 추정됩니다. 이 데이터는 증가하는 컴퓨팅 성능과 결합되어 복잡한 작업을 위한 정교한 모델을 생성할 수 있습니다.
환경, 사회 및 기업 거버넌스(ESG) 프로토콜의 부상은 전체 공급망에 큰 영향을 미칩니다. 유해 물질 배출, 탄소 발자국 및 규정 준수 노동 관행 측면에서 투명성이 더욱 구속력 있고 엄격해질 준비가 되어 있습니다. 높은 초기 비용에도 불구하고 물류 분야의 gen AI는 기업이 ESG 표준을 충족하는 데 매우 중요할 것입니다. 창고 관리 시스템(WMS)에 대한 투자는 주문 이행, 재고 처리 및 목록 마일리지 배송 조정을 간소화합니다. 2022년 6월, Logiwa는 WMS 플랫폼을 위한 AI 통합 고급 분석 및 자동화 알고리즘 개발을 위한 시리즈 B 라운드의 일환으로 1,640만 달러의 자금을 받았습니다. 이 클라우드 기반 솔루션은 노동 효율성을 40%, 주문 처리 능력을 200% 높입니다. - 영업 및 마케팅 분석 전술에 대한 강조 증가: 생성 AI 시스템을 사용하면 더욱 정확한 영업 및 마케팅 데이터를 얻을 수 있습니다. AI 기반 솔루션을 활용함으로써 물류 서비스 제공업체는 고객의 상황을 더 잘 예측할 수 있습니다. 고객 행동을 분석하고 예측 분석을 적용하여 다음 단계로 나아갑니다. 물류 서비스 회사는 AI 기반 솔루션을 사용하여 시장 동향을 추적하고 데이터 기반 결정을 내림으로써 경쟁 우위를 확보하고 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 따라서 판매 및 마케팅 통계는 잠재 고객을 식별하는 데 사용되었습니다.
- 혁신적인 솔루션의 출현: 다양한 업계 관계자의 창의적인 솔루션 창출은 물류 부문의 생성 AI에서 주목할만한 추세입니다. 이러한 최첨단 이니셔티브는 확고한 기업과의 제휴를 활용하여 차별화된 맞춤형 솔루션을 제공함으로써 물류 분야의 생성적 AI 환경을 변화시키고 있습니다. 생성 AI를 사용하면 수요가 더욱 정확하게 예측되고 있습니다. AI 알고리즘은 대규모 데이터 세트를 평가하여 수요 추세를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 물류 조직은 재고 부족을 줄이고 재고 관리를 최적화할 수 있습니다.
도전과제
- 불충분한 가시성: 생성 AI는 물류 부문에서 많은 이점을 갖고 있음에도 불구하고. 물류산업에서 생성 AI는 공급업체와 고객 간의 투명성이 부족한 등 여러 가지 단점을 안고 있다. 인간의 참여가 필요하지 않은 생성 AI는 소비자에게 직접적인 솔루션을 제공하지만 이로 인해 고객이 가시성에 대한 우려를 경험할 수 있습니다. 관련 이해관계자 간의 의사소통이 부족하고 개방성이 부족하면 물류 시장에서 생성 AI의 확장이 잠재적으로 방해가 될 수 있습니다.
- 통합은 복잡할 수 있습니다. 생성 AI를 물류 시스템에 통합하는 것은 어려울 수 있습니다. 수많은 물류 회사는 최신 AI 혁신과 호환되지 않을 수 있는 오래된 시스템을 사용합니다. 이러한 시스템 교체 또는 업그레이드에는 비용과 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 제너레이티브 AI를 구현하기 위해서는 전문적인 지식과 능력이 필요합니다. AI 기술을 활용하고 운영하도록 인력을 교육하는 것은 매우 어렵고 비용이 많이 들 수 있습니다.
물류 시장의 생성적 AI: 주요 통찰력
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기준 연도 |
2024 |
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예측 연도 |
2025-2037 |
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연평균 성장률 |
33.5% |
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기준 연도 시장 규모(2024) |
15억 1천만 달러 |
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예측 연도 시장 규모(2037) |
646억 달러 |
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물류 세분화의 생성적 AI
구성요소(소프트웨어, 솔루션)
솔루션 부문은 2037년까지 물류 시장 점유율에서 약 53.1%의 생성 AI를 차지할 것으로 예상됩니다. 이 시장 카테고리는 대부분 현재 물류 프로세스에 원활하게 적용되고 엔드 투 엔드 자동화 및 최적화 기능을 제공하도록 만들어진 포괄적인 소프트웨어 프로그램 및 시스템으로 구성됩니다. 재고 관리에서 경로 최적화에 이르기까지 광범위한 물류 문제를 처리하는 포괄적이고 즉시 배포 가능한 시스템에 대한 시장의 요구는 개별 소프트웨어 구성 요소에 대한 솔루션의 중요성으로 강조됩니다. 중요하기는 하지만 소프트웨어 하위 세그먼트는 일반적으로 물류 절차의 특정 측면을 다루는 독립 실행형 프로그램이나 도구로 구성됩니다. 이러한 도구는 집중적인 개선에 필수적이지만 전체 솔루션에 있는 광범위한 기능을 제공하지는 않습니다.
배포(클라우드 기반, 온프레미스)
2037년 말까지 클라우드 부문은 물류 시장 점유율에서 생성 AI가 63.9% 이상을 차지할 것으로 예상됩니다. 물류를 위한 클라우드 컴퓨팅의 이점과 프로세스 최적화 능력은 해당 부문의 성장으로 인정됩니다. 물류회사' 운영 관리 및 분석을 위한 상당한 데이터 스토리지 요구가 해당 부문 성장의 원동력이 됩니다. 예를 들어 공급망 경영진의 21%는 워크플로 전반에 걸쳐 클라우드 기반 기술을 통합했습니다. 그 중 97%는 공급망의 약 3/4를 클라우드에서 운영하고 있습니다.
물류 서비스 제공업체는 클라우드 기반 물류 관리 시스템을 통해 물품, 선적, 배송을 실시간으로 추적하고 관리할 수 있습니다. 물류 서비스 제공업체는 이 실시간 데이터를 활용하여 재고 수준, 배송 시간표 및 경로 최적화를 더 정확하게 예측함으로써 비용을 절감하고 효율성을 높일 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 또한 물류 서비스 제공업체의 고객 및 공급업체 협업을 촉진합니다. 물류 조직은 클라우드 기반 통신 기술을 사용하여 공급업체 및 고객과 정보 및 데이터를 실시간으로 공유함으로써 조정 및 공동작업을 개선할 수 있습니다.
물류 시장의 생성 AI에 대한 심층 분석에는 다음 세그먼트가 포함됩니다.
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구성요소 |
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최종 사용자 |
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이 보고서 맞춤 설정물류 산업의 생성적 AI - 지역 개요
북미 시장 분석
2037년까지 북미 산업은 44.9%의 수익 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 다양한 산업 운영을 위한 최신 자동화 솔루션 채택이 늘어나고 모든 부문에서 기술 사용이 늘어나는 것이 이 지역의 성공 요인으로 평가됩니다. 주요 부문' 산업 인프라 확장과 함께 공급망 관리 및 물류에 대한 수요가 증가하면서 지역 전체의 물류 분야에서 생성적 AI의 필요성이 높아지고 있습니다. United Parcel Service, Inc.는 새로운 기계에 400억 달러를 투자하여 일일 처리 용량을 2022년 6,000만 개에서 2023년 7,000만 개로 늘릴 수 있었습니다.
물류 산업에서 미국의 패권은 AI 연구 개발에 대한 막대한 투자, 미국의 강력한 거대 기술 기업, 혁신적인 문화 덕분이라고 할 수 있습니다. 또한 이 지역의 정교한 인프라는 IoT 및 AI 기술의 원활한 통합을 촉진하여 운영 효율성을 높입니다.
아시아 태평양 시장 분석
아시아 태평양 지역의 물류 시장에서 생성 AI는 지역 인구 증가로 인해 예측 기간 동안 안정적인 CAGR을 경험할 것으로 예상됩니다. 다른 모든 산업에서는 일상 필수품부터 기술 필수품에 이르기까지 라이프스타일 제품에 대한 수요가 증가함에 따라 재고 수요가 급증하고 있습니다. 공급망과 물류 관리가 더욱 정교해짐에 따라 물류 비즈니스에서 생성적 AI의 필요성이 더욱 커질 것입니다.
가처분 소득 증가와 경제성장에 힘입어 중국은 물류 부문에서 생성 AI의 중심지로 점차 떠오르고 있습니다. 중국은 예측 유지 관리, AI 기반 경로 최적화 등 물류용 생성 AI 발전을 촉진하는 AI 투자 분야를 선도하고 있습니다.
인도의 다양한 공급망 환경에서는 공급망 가시성을 개선하고 물류 절차를 신속하게 진행하며 위험을 줄이기 위해 생성 AI 사용을 권장합니다. 국가는 블록체인 및 IoT와 같은 최첨단 기술을 채택하고 이를 생성 AI와 결합하여 비용을 절감하고 생산성을 높이는 신뢰할 수 있는 물류 솔루션을 구축합니다. 예를 들어, 이미 인도의 수많은 크고 작은 도시에서 서비스를 제공하고 있는 물류 기술 회사 Pidge는 2023년 6월에 대부분 조직화되지 않은 물류 산업에 디지털 패리티가 도래했음을 선언했습니다. 업계 최초의 로우 코드 및 셀프서비스 물류(서비스형 소프트웨어) 기술 플랫폼을 갖춘 이번 출시로 물류 비즈니스가 완전히 바뀔 것입니다.
물류 환경에서 생성적 AI를 지배하는 기업
- IBM
- 회사 개요
- 비즈니스 전략
- 주요 제품 제공 사항
- 재무 성과
- 핵심성과지표
- 위험 분석
- 최근 개발
- 지역적 입지
- SWOT 분석
- 도이치 포스트 AG
- Google 클라우드
- Microsoft Corp.
- UPS(United Parcel Services) 전공
- 슈나이더 일렉트릭
- C.H. 로빈슨
- XPO 물류
- FedEx Corp
- A.P. 몰러 - Maersk AS
생성 AI의 물류 시장 점유율이 15%가 넘는 Google Cloud와 IBM은 물류 부문의 생성 AI 공간을 선도하고 있습니다. Google Cloud의 AI 및 ML 도구 중 하나인 TensorFlow와 AutoML을 사용하면 물류 회사가 복잡한 생성 AI 모델을 만들 수 있습니다. 클라우드 아키텍처의 유연성과 민첩성으로 인해 물류 최적화를 위한 실시간 데이터 처리 및 분석이 가능합니다. 물류 조직은 공급망 가시성, 수요 예측, 경로 최적화를 향상시키는 Google의 숙련된 데이터 분석 및 AI 기반 통찰력의 이점을 누릴 수 있습니다.
IBM은 Watson AI 및 IBM Cloud Pak for Data와 같은 제품을 통해 물류 부문을 위해 특별히 설계된 최첨단 생성 AI 기능을 제공합니다. AI 기반 솔루션을 통해 물류 프로세스의 예측 분석, 이상 감지 및 지능적인 의사 결정이 가능해졌습니다. 에지 컴퓨팅 및 하이브리드 클라우드에 대한 IBM의 전문 지식을 통해 짧은 지연 시간과 데이터 보호가 보장되며, 이를 통해 분산 물류 네트워크 전반에 AI를 더 쉽게 도입할 수 있습니다.
물류 시장의 생성 AI 부문을 선도하는 업체는 다음과 같습니다.
In the News
- 2024년 6월, Microsoft Corp.과 Hitachi Ltd.는 향후 3년에 걸쳐 생성 AI를 통해 사회 혁신을 가속화할 것으로 예상되는 수십억 달러 규모의 파트너십을 발표했습니다. 2024 회계연도에 189억 달러의 매출을 올릴 것으로 예상되는 히타치는 이번 전략적 협약을 통해 루마다(Lumada) 사업 확장을 추진할 예정이다. 또한 Hitachi Group 직원 270,000명의 운영 효율성과 생산성 향상을 촉진할 것입니다.
- 2024년 9월, IBM은 고객이 Oracle의 클라우드 앱 및 기술을 최대한 활용하고 개방적이고 조정된 접근 방식을 통해 생성 AI를 확장할 수 있도록 지원하기 위해 컨설팅 서비스 및 솔루션의 범위를 확대했다고 밝혔습니다. IBM 기업 가치 연구소의 최근 데이터에 따르면 평균 컴퓨팅 소비 비용은 2023년부터 2025년까지 89% 증가할 것으로 예상됩니다.
저자 크레딧: Abhishek Verma
- Report ID: 6478
- Published Date: Jan 10, 2025
- Report Format: PDF, PPT
