창고 관리 분야의 AI: 이점 및 사용 사례

Natalie Gagliordi | Senior Writer| 2025년 4월 8일

목차

최근 몇 년 간 물류창고는 매우 흥미로운 장소가 되어가고 있습니다. 전자상거래의 지속적인 성장과 함께 배송 시간을 단축하기 위한 경쟁이 치열해지고 있으며, 전통적인 리테일 업체들은 경쟁에서 앞서나가기 위해 매장 진열대에 재고를 충분히 확보해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 이러한 압박으로 인해 완제품 창고와 유통 센터는 기업이 운영 효율성을 높이고, 고객 만족을 실현하고, 변화하는 시장 역학 관계에 대응하기 위한 최전선으로 거듭나고 있습니다. 이에 발맞춰 창고 관리 시스템(WMS)에도 가시성, 정확성, 비용 절감, 주문 처리 속도 향상을 지원하는 인공지능을 비롯한 지능형 기술들이 속속 추가되는 중입니다.

창고 관리 AI란 무엇인가요?

창고 관리 시스템에서 AI가 주로 사용되는 단계는 주문 이행(fulfillment) 단계로서 제품 배치 및 피킹 패턴 최적화, 로봇 훈련 및 제어, 위험 주문 식별 등의 다양한 풀필먼트 센터 워크플로를 지원해 작업 효율성 및 직원 성과를 향상시킵니다. 또한 AI는 기업의 수요 예측 개선, 시장 변동 대응, 재고 수준 최적화, 창고 운영 계획 효율화 등에도 도움을 줍니다.

핵심 요점

  • 재고 관리, 주문 처리, 수요 예측은 AI를 사용해 창고 관리의 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있는 가장 중요한 분야입니다.
  • AI는 고객의 주문 패턴을 학습해 자주 함께 선택되는 품목들을 서로 가까운 위치에 보관하도록 추천함으로써 창고 작업자들의 생산성 및 주문 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.
  • 클라우드 기반 애플리케이션 및 데이터 분석은 창고 관리 분야에서 AI 이니셔티브의 ROI를 측정하고 지속적인 개선을 추구하는 과정에 도움을 줍니다.

창고 관리 AI 살펴보기

창고 관리 소프트웨어는 기업이 창고 또는 물류 센터에서 재고 관리, 자재 운반, 주문 이행 등을 위해 사용하는 다양한 기능과 특징을 갖추고 있습니다. 인공지능(AI) 기술의 성숙도가 높아짐에 따라 창고 운영 개선에 AI를 사용할 수 있는 부분도 많아지고 있습니다. AI 기술은 창고 환경의 물리적 세계와 디지털 세계 사이의 격차를 해소해 창고 운영 전반에 걸친 중요한 변화를 지원할 수 있습니다. Accenture의 2023년 보고서에 따르면 경영진의 96%가 정보 기술 및 운영 기술의 합병이 향후 10년 동안 각자의 업계에 혁신적인 영향을 미칠 것이라고 답했습니다. 고효율 풀필먼트 창고에서는 장비에 부착된 예측 유지보수용 센서, 실시간 주문 및 재고 데이터에 기반한 로봇 피킹 시스템과 등의 형태로 IT/OT 융합이 이미 이루어지는 중입니다.

보다 넓은 관점에서, AI를 창고 관리 프로세스에 통합하는 것과 관련된 주요 비즈니스 목표는 프로세스의 효율성과 정확성을 높이는 것입니다. AI는 대량의 데이터를 빠른 속도로 처리해 배송 리드 타임을 예측하고, 고장을 예고하는 장비 이상을 감지하고, 수요를 예측한 뒤 재고 및 입고되는 배송량과 비교하여 공급량을 측정하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 AI 모델은 제품 피킹 및 배송에 가장 적합한 경로를 제안해 직원의 업무 방식을 최적화하고 배송 시간을 개선하는 데에도 도움을 줄 수 있습니다.

창고 관리 AI의 영향력

창고 관리 AI가 확산되면 이 새로운 기술적 물결을 활용하기 위해 기존 운영을 재편하는 기업은 광범위한 이점을 누릴 수 있게 될 것입니다.

  • 생산성: 창고 환경에서 가장 중요한 요소는 생산성입니다. 생산성은 창고 운영의 비용과 속도를 결정하며, 정확성과 함께 운영 성공을 평가하는 핵심 지표입니다. 창고 관리 분야에서 이뤄지는 거의 모든 기술 투자 또는 프로세스 개선은 창고의 처리량을 높이기 위한 것입니다. AI는 더 빠르고 인간의 작업이 최소화되는 방식으로 주문 처리를 지원합니다. 예를 들어, AI는 동적 배치 및 적치를 지원함으로써 피킹 시간을 단축하고 생산성을 향상시킬 수 있습니다. AI 기반 배치 알고리즘은 수요 패턴 및 품목별 인기도 등을 기반으로 최적화된 창고 내 품목 배치 제안을 지속적으로 제할 수 있습니다(예: 수요가 많은 품목을 배송 및 포장 영역에 더 가까이 배치할 것을 제안).
  • 주문 정확도: 주문 정확도는 풀필먼트 창고 및 유통 센터의 필수 요소입니다. AI 기반 시스템은 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 시스템으로 피킹된 모든 품목을 스캔해 라벨이 잘못 부착된 패키지나 잘못 선택된 제품과 같은 실수를 발견하고, 배송이 지연될 위험이 있는 주문을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 창고 관리자는 문제를 상급자에게 보고하고 고객에게 잠재적인 배송 지연 가능성을 알릴 수 있습니다. AI는 또한 자율운영 로봇이 더 빠르고 정확하게 품목을 이동하도록 지시하는 알고리즘을 통해 창고 자동화에도 유용하게 사용될 수 있습니다.
  • 예측: 풀필먼트 창고에서는 예측을 통해 계절적 주기 및 시장 수요의 변화에도 불구하고 언제나 적절한 재고량을 유지합니다. 일반적으로 수요 예측(demand forecasting)으로 불리는 해당 프로세스는 AI와 갈수록 긴밀히 연계되고 있습니다. AI는 추세를 학습하고 수요 급증을 예측해 기업이 적절한 유형 및 수량별 제품 재고를 유지할 수 있도록 지원합니다. AI 기반 WMS는 재고 부족 상품을 탐지하고 창고 관리자에게 관련 알림을 제공해 재고 수준을 유지하고 과다 또는 부족 재고를 방지하는 데 도움을 줍니다. AI는 학교 개학, 할로윈, 크리스마스 등 계절적 수요 패턴을 학습해 해당하는 기간에 높은 수요가 예상되는 상품을 예측할 수 있습니다.
  • 처리: 창고 관리자는 팔레트를 사용해 배송된 상품을 수령하고 선반에 보관하는 시간, 주문 이행 시 해당 상품을 효율적으로 선택하고 처리하는 시간을 지속적으로 단축하기 위해 노력하고 있습니다. AI는 고객 주문 패턴을 학습하고, 어떤 품목을 더 가깝게 배치해야 하는지에 대한 인사이트를 제공함으로써 관련 노력을 지원합니다. 이를 통해 창고 직원은 창고 한쪽 끝에서 다른 쪽 끝까지 이동할 필요 없이 함께 주문되는 품목을 간단히 모을 수 있습니다. 또한 AI는 청구서 및 배송 통지서에서 주문 세부 정보를 추출하여 수동 데이터 입력을 줄이고 주문 처리 속도를 높여 줍니다.
  • 창고 면적 계획: 풍수지리를 활용해 균형 잡힌 생활 공간을 설계하는 것처럼 AI를 활용해 창고 레이아웃을 최적화함으로써 워크플로 및 피킹 효율성을 극대화할 수 있습니다. 임대 또는 구매할 공간을 최소화하기 위한 창고 인프라 계획, 관련성 높은 품목들을 서로 가까이 보관해 주문 처리 가속화, 창고 내 교통 체증을 방지하기 위한 최적의 피킹 경로 계획, 자재 및 장비의 효율적인 흐름 촉진 등이 이에 포함됩니다.
  • 장비 수명: 사용 빈도가 높아지고 처리하는 데이터량이 증가할수록 AI는 더 똑똑해져야 합니다. 창고 내 장비 및 기계의 상태를 모니터링하는 AI는 열, 진동, 처리량 또는 기타 요인의 정상 범위를 벗어난 변동을 감지할 수 있습니다. AI를 통해 이러한 이상 징후를 감지하면 장비 오작동 또는 장애가 발생하거나 악화되기 전에 쉽게 발견할 수 있습니다. 따라서 창고 관리자는 기계가 고장나기 전에 예방적 유지보수 작업을 계획할 수 있으며, 이는 생산성과 출력을 유지하는 동시에 장비 수명을 연장하는 데 기여합니다.
  • 안전: 창고에서 이뤄지는 작업은 신체적으로 힘든 작업이므로 직원의 안전을 증진하고 부상 위험을 줄이는 조치는 기업이 우선시해야 할 중요한 과제입니다. 창고 안전 프로토콜의 데이터를 통해 훈련된 AI는 기계를 사용해 인간 작업자보다 더 안전하게 작업하고 작업을 관리할 수 있는 시간 및 장소를 파악하는 데 도움을 줍니다. 또한 AI는 창고 관리의 일환으로 무거운 물건을 높은 곳에 두지 말 것을 권장하는 것을 비롯한 인체 공학 및 안전 관련 관행을 적용하는 데도 도움이 될 수 있습니다.
  • 가시성: 비즈니스 데이터에 AI를 추가하면 운영에 대한 가시성이 확대됩니다. 비즈니스 리더는 이를 활용하여 재고 및 주문 추적 등의 프로세스의 효율성을 높일 수 있습니다. 수요 예측 및 예측 유지보수 기능을 갖춘 AI는 생산, 조달, 자본 지출 등에 관한 의사 결정도 지원할 수 있습니다. 또한 AI 도구는 창고 운영을 지속적으로 모니터링해 비효율성, 병목 현상, 개선이 필요한 부분 등을 파악할 수 있습니다.
  • 비용 절감: AI는 창고 관리자가 에너지 및 자원 사용, 인력 활용, 재고 관리 등 여러 분야에서 비용을 절감하는 방법을 파악하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, AI 기반 컴퓨터 비전 및 센서 기반 시스템은 특정 공간에서 진행되는 활동에 따라 창고 조명과 온도를 조정할 수 있습니다. 이와 같은 프로세스의 효율성을 향상시키는 것은 낭비를 최소화하고 궁극적으로 운영 비용을 절감하는 데 기여합니다. 자동화는 반복적이고 일상적인 작업(예: 피킹, 포장, 분류)을 자율 로봇과 분류 기계에 맡기고 직원들을 더 전략적인 업무로 재배치함으로써 비용을 절감하는 데도 도움을 줍니다.
  • 지속 가능성: 창고 운영에는 많은 전력이 필요하므로 많은 기업들이 보다 지속 가능한 운영을 위해 AI를 도입하고 있습니다. AI 시스템은 창고 내부의 다양한 지역별 실시간 활동에 따라 조명, 난방, 냉방을 제어해 에너지 소비를 관리할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 사용 중이 아닌 공간의 조명을 어둡게 하거나 사용량이 적은 시간 동안 온도 설정을 조정해 전력 사용량을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. AI로 재고 관리 효율성을 향상시키면 피킹 과정 중 에너지 사용량도 줄일 수 있습니다.

창고 관리 부문에서 사용되는 AI 기술

많은 AI 기반 기술이 창고 운영에 영향을 미치고 있습니다. 이미 현장에서 자동화를 지원하고, 효율성을 향상시키고, 더 나은 의사 결정을 지원하는 데 사용되고 있는 기술은 다음과 같습니다.

  • 피킹 로봇 및 자율주행 모바일 로봇: 자율주행 모바일 로봇(AMR)은 사전 프로그래밍된 경로가 아닌 AI가 추천하는 최적의 경로를 사용해 인간 직원보다 더 빠르고, 간단하고, 정확하게 품목을 이동하도록 설계된 로봇입니다. 이러한 로봇은 높은 선반에서 물품을 꺼내는 작업과 같이 인간 직원에게 어렵거나 위험할 수 있는 작업도 대신 수행할 수 있습니다.
  • 예측 유지보수: AI는 기계에 문제가 발생하기 전에 미리 식별해 대응하는 예측 유지보수에 도움을 줍니다. 고장 발생 전에 직원들에게 조치를 취하도록 알림으로써 장비 신뢰성을 향상시키고, 가동 중지 시간을 최소화하고, 수리 비용을 줄일 수 있습니다. 현장에서는 주로 센서를 사용해 로봇과 장비를 실시간으로 모니터링하고, 수집된 데이터는 WMS로 전송되어 과거 데이터와의 비교 분석을 통해 이상 현상을 탐지하는 데 사용됩니다. AI의 역할은 특정 데이터 포인트가 이상 현상으로 간주되는지, 잠재적 문제 또는 고장 신호를 나타내는지 등을 판단하는 것입니다.
  • 스마트 창고 관리: 스마트 창고 관리는 창고 관리 시스템에 배포된 많은 AI 기반 기능을 포괄하는 개념입니다. AI를 활용한 창고 레이아웃 및 상품 배치 최적화, 계절별 수요 변동 분석을 통한 재고 계획 수립 등이 이에 포함됩니다. 또한 RFID 태그, 장비 센서 등의 IoT 기술을 활용해 상품 스캔 및 태그 부착 프로세스를 효율화하는 기술, 장비 및 로봇 성능 모니터링을 통해 예측 유지보수를 지원하는 기술 등도 스마트 창고 관리에 포함됩니다.
  • 컴퓨터 비전: 컴퓨터 비전은 자율 이동 로봇이 사람의 개입 없이 창고를 탐색하고, 장애물을 피하고, 재고를 운반하는 데 도움을 주는 AI의 한 유형입니다. 또한 패키지 또는 재료를 인식하고 분류해 분류 프로세스를 간소화하고, 추가 주문 처리를 위해 품목이 올바른 장소로 발송되었는지 확인하는 작업에도 도움을 줍니다. 카메라와 이미지 인식 시스템을 사용하면 제품에 부착된 바코드 또는 QR 코드를 실시간으로 스캔해 재고를 자동으로 업데이트하고 인적 오류의 위험을 줄일 수 있습니다.
  • 자연어 처리: 자연어 처리(NLP)는 WMS에서 문서를 요약하고 커뮤니케이션 및 데이터 입력 작업을 자동화하는 데 사용할 수 있는 AI의 한 유형입니다. NLP 기반 디지털 어시스턴트는 창고 시스템의 배송 데이터를 사용해 일부 고객 서비스 기능을 수행하고 실시간 주문 업데이트 및 고객 문의에 대한 응답을 제공할 수 있습니다. 또한 NLP를 사용하면 배송 통지, 청구서, 배송 영수증 등의 문서로부터의 데이터 추출을 자동화해 수작업으로 인한 오류를 줄이고 처리 시간을 단축할 수 있습니다.
  • 지능형 예측 및 예측 분: AI, 데이터 분석, 클라우드 애플리케이션을 결합하면 창고 운영 부문에서의 지능형 수요 예측 및 재고 계획 수립을 구현할 수 있습니다. 기업은 AI가 지원하는 예측 및 예측 분석 기능을 활용해 수요 동향 및 계절성에 따라 창고의 원자재 및 완제품을 관리할 수 있습니다. 예측 분석은 주문 선택, 포장, 배송에 소요되는 시간을 계산해 주문 완료에 필요한 시간을 보다 정확하게 추정할 수 있도록 지원합니다. 또한 예측을 통해 지연되거나 예상 서비스 수준 및 배송 기한을 지키지 못할 위험이 있는 주문을 표시함으로써 주문 이행률을 높일 수 있습니다.

창고 관리 AI 구현의 도전 과제

물류 및 공급망 협회 MHI가 발표한 보고서에 따르면 향후 5년 내에 AI 기술을 도입할 가능성은 없다고 답한 기업은 단 16%에 불과했습니다. 대부분의 물류 및 공급망 기업은 이미 크고 작은 AI 사용 계획을 수립하기 시작했지만, 여러 가지 불확실성 때문에 아직 도입을 주저하고 있습니다. 기업이 창고 관리 AI를 구현하는 과정에서 마주하는 주요 도전 과제는 다음과 같습니다.

  • 데이터 프라이버시 및 보안: AI를 구현하려면 대량의 데이터를 처리해야 합니다. 특히 금융 및 의료와 같이 민감한 데이터를 취급하는 산업에서는 데이터 보안 및 프라이버시에 대한 규제 준수 문제가 제기될 수 있습니다 기업은 자사의 AI 도구가 허용 가능한 데이터 프라이버시 및 보안 정책을 준수하도록 보장할 책임이 있습니다. 이를 위해서는 암호화, 익명화, 액세스 제어 및 기타 안전 장치에 대한 이해와 더불어 공급업체의 AI 모델을 추가로 훈련하기 위해 고객 데이터를 사용하는 방법을 이해해야 합니다.
  • 인력의 수용: 창고 관리에 AI를 구현하면 그간 직원들에게 익숙했던 작업 방식을 변화시키게 될 가능성이 높습니다. 직원들은 AI가 자신의 일자리를 빼앗을 것이라고 두려워할 수도 있습니다. 기술적 지식 요구 사항도 문제가 될 수 있습니다. 기업이 AI 도구를 사용하기 적합한 인력을 보유 중인지 고려할 때, 직원들은 현재의 일자리를 유지하기 위해서는 어떤 기술을 배워야 할지 걱정하게 될 수 있습니다.
  • 기술적 복잡성: AI 모델을 레거시 시스템 및 소프트웨어와 통합하는 일은 복잡하고 많은 비용이 발생할 수 있으며, 레거시 기술을 업데이트하거나 교체하기 위한 IT팀의 상당한 노력이 필요합니다. 클라우드 기반 AI 도구는 이러한 복잡성을 줄이고 성공적인 구현을 지원합니다. 그러나 AI 시스템에는 여전히 기업의 모든 데이터를 중앙화된 단일 플랫폼으로 가져와 분석하기 위한 강력한 데이터 통합 전략이 필요합니다.
  • ROI 실현: 창고 관리 AI 이니셔티브의 정확한 투자수익률(특히 단기)을 정량화하기는 어려울 수 있습니다. 명확한 ROI 메트릭이 없으면 기업은 AI 기술에 대한 지출을 정당화하는 데 어려움을 겪게 됩니다. 기업은 창고 관리 AI의 가치를 입증하기 위한 새로운 성능 메트릭과 목표를 개발해야 할 수도 있습니다.
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창고 관리 AI의 성공적인 구현 전략

창고 관리 AI를 성공적으로 구현하기 위해서는 변화를 지지하는 경영진의 지원이 필요합니다. 다음 단계로는 구체적인 목표, 기술, 성공을 측정하기 위한 메트릭을 포함해 실제로 구현을 진행할 계획을 수립해야 합니다.

  1. 목표 수립: AI 구현을 통해 얻을 수 있는 구체적인 이점은 무엇인가요? 주문 처리 속도 향상이나 비용 절감과 같이 수량화할 수 있는, 달성 가능한 최적의 결과를 파악합니다. 가장 시급한 비즈니스 문제가 무엇인지, AI가 그 문제를 해결하는 데 도움이 되는지 여부를 살펴보세요.
  2. 적합한 기술 파악: AI는 다양한 용도로 사용될 수 있으며, 각각의 기술적 하위 집합을 통해 다양한 사용 사례와 결과를 달성할 수 있습니다. 예를 들어, 예측 분석에는 머신러닝이, 챗봇 및 텍스트 분석에는 자연어 처리가, 이미지 인식에는 컴퓨터 비전이 사용됩니다. 원하는 결과를 달성하려면 설정된 비즈니스 목표에 적합한 기능이 무엇인지 파악해야 합니다.
  3. 파일럿 테스트 실행: AI 도구를 채택했다면 배포 과정에서의 운영 중단을 최소화하기 위해 대량 배포 전 제어된 환경이나 단일 창고에서 사전 테스트를 진행할 수 있습니다. 파일럿 테스트를 통해 잠재적인 문제를 식별하고 큰 위험을 부담하지 않고도 조정을 수행할 수 있습니다. 또한 파일럿 테스트는 사용자 및 기타 이해 관계자로부터 피드백을 수집해 시스템이 실제로 비즈니스 요구 사항을 충족할 수 있는지 판단 가능한 기회이기도 합니다. 주의 사항: 테스트를 통과한 경우 신속하게 확장할 수 있다고 확신하는 시스템만 테스트하는 것이 좋습니다.
  4. 로드맵 개발: AI 창고 관리 구현은 끝이 정해진 일회성 프로젝트가 아닙니다. 오히려 장기적인 전략이 필요한 지속적인 노력입니다. 로드맵을 수립하면 추가적인 기술 투자 및 기업 전반으로의 확장을 위한 전략과 같은 미래의 목표를 달성하는 과정에서 구현 방식이 어떻게 진화해 나갈지 시각화할 수 있습니다.
  5. 개선 사항 평가 및 측정: AI 구현의 성공 여부를 측정하기 위해서는 주문 처리 속도 향상, 비용 절감, 정확도 향상, 총 주문 처리량 등 주요 비즈니스 목표에 대한 진행 상황을 추적하는 명확한 메트릭을 사용하는 것이 좋습니다. 이러한 메트릭은 단기적인 이익을 파악하는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 고객 서비스 개선이나 신제품 출시 속도 향상 등 AI의 장기적인 전략적 가치를 평가하는 데에도 도움을 줍니다.

Oracle 솔루션으로 창고 생산성 최적화하기

인공지능(AI)은 급격히 발전하고 있지만, 지금 바로 현장에 도입할 수 있는 실용적인 창고 관리 AI 솔루션 또한 이미 출시되어 있습니다. 생산성 및 처리량 향상은 AI로 창고 및 물류 운영 부문을 개선할 수 있는 수많은 사례 중 일부에 불과합니다.

Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing(SCM)은 계획, 물류, 조달 등 다양한 공급망 분야를 포괄하는 통합 애플리케이션 제품군을 제공합니다. Oracle Fusion Cloud SCM에 포함된 Oracle Fusion Cloud Warehouse Management는 클라우드 기반 재고 관리, 창고 최적화, 인력 관리 기능을 제공합니다. 또한 로봇 공학 및 자동화 통합, 예측 분석, 자동화된 보관 및 검색을 포함한 고급 주문 이행 프로세스를 지원합니다. Oracle Warehouse Management는 AI와 머신러닝을 활용해 수요, 재고 수준, 인력 요구사항을 예측할 수 있는 예측 분석 기능을 제공해 사전 예방적 의사결정을 지원합니다. 클라우드 기반 솔루션인 Oracle Fusion Cloud SCM은 전사적으로 확장 가능하고, 정기적인 업데이트를 통해 기존 AI 및 생성형 AI 기능과 같은 혁신 기술을 지속적으로 제공합니다.

창고 관리 AI FAQ

창고 관리 부문에서 AI는 어떻게 사용되고 있나요?
창고 관리 부문에서 AI가 가장 많이 사용되는 분야는 창고 운영에서 가장 중요한 워크플로가 포함되어 있는 주문 처리 및 재고 관리입니다.

재고 관리에 AI를 사용할 수 있나요?
예. AI는 많은 창고 관리 시스템의 재고 관리에 사용되고 있으며 자동화, 실시간 가시성, 최적화 등의 기능을 제공합니다.

스마트 창고 관리 시스템이란 무엇인가요?
스마트 창고 관리 시스템은 AI, 로봇 공학, 사물인터넷, 자동화 등의 기술을 결합해 창고 또는 풀필먼트 센터의 운영을 개선할 수 있는 소프트웨어 애플리케이션입니다.

Oracle 솔루션에 내장된 AI 기능으로 유지보수 성능, 자산 안정성, 업타임을 개선하고, 비용을 절감하는 방법을 살펴보세요.