윌로그의 배성훈 대표는 ‘바이오플러스-인터팩스 코리아 2025(BIX 2025)’ 마지막 날인 10월 17일에 ‘AI를 활용한 바이오 소부장 동향 및 콜드체인’ 전문세션의 연사로 나섰습니다.
배성훈 대표는 ‘AIoT 기반 바이오 공급망 가시성(Supply Chain Visibility) 구현 사례’를 주제로 발표에서 경험과 직관을 벗어난 데이터 기반의 의사결정 체계(DDDM) 수립을 물류 혁신의 시작임을 강조하며 물류·공급망 전문가를 대상으로 진행한 자체 설문조사 결과를 바탕으로 바이오 콜드체인이 AI를 활용해 나가야할 방향을 제안했습니다.
배성훈 윌로그 대표의 발표를 알기 쉽게 정리한 아티클을 통해 물류 혁신의 미래를 엿보시길 바라겠습니다!
여전히 부족한 가시성과 높아지는 규제
윌로그는 지난 7월 공급망 가시성의 현주소를 파악하기 위해 물류·공급망 전문가를 대상으로 자체 설문조사를 진행했습니다.
- 가시성 부족 경험: 전체 응답자의 56.5%, 특히 바이오 분야와 밀접한 ‘온·습도 관리 그룹’의 응답자 61%가 공급망 전반(End-to-End)에 대한 가시성 부족을 경험하고 있다고 응답했습니다.
- 주요 취약 영역: 가시성이 취약한 영역으로는 △공급업체, 32.8% △국제운송, 27.4% △물류파트너, 22.8% 순으로 지목됐습니다.
- 기술 도입 의지: 현재 관련 기술을 ‘도입하지 않은’ 비율은 42.3%였으나 향후 1~3년 내 기술을 ‘도입 또는 확대’하겠다는 응답은 90.9%로 가시성 확보 니즈가 강한 것으로 나타났습니다.
- 핵심 투자 분야: 향후 가장 중요한 투자분야로 응답자의 44%가 ‘실시간 IoT 모니터링 시스템’으로 꼽았습니다.
이러한 가시성 부족 문제는 기업들에게 막대한 손실을 야기합니다. 제품 폐기 및 재고 과잉으로 인한 손실이 기업 매출의 3~7%에 달하며 이는 의약품 분야에서 6조 원, 식품 분야에서 99조 원, 자동차·반도체 분야에서 35조 원에 달하는 손실이 발생하는 것으로 추정되죠.
동시에 기업들은 강화되는 규제와 정책 변화라는 과제에도 직면해 있습니다. 대표적으로 △GMP 제조 공정의 엄격한 온도 모니터링 기준 △생물학적 제제 보관 및 수송 가이드라인(자동온도기록장치 의무화) △근로자 온열질환 예방규칙 시행 등이 있죠.
'경험에서 과학으로': 데이터 기반 의사결정(DDDM)의 구현
현재 모니터링의 경우 정보 수집 범위가 위치 등 일부 요소에 국한돼있습니다. 배성훈 대표는 “USB 데이터 로거, 종이 기록지 등 수동적이고 아날로그적인 방식에 의존되고 있다”라며 “데이터 품질이 낮고 변조 가능성이 커 데이터와 실제 프로세스가 단절돼있다”고 지적했습니다.
윌로그는 이러한 문제를 해결하기 위해 특허 기반의 IoT 센서 디바이스와 AI 기반 분석·예측 소프트웨어를 결합했습니다.
- 윌로그 세이프(Willog Safe): 특허 기반의 IoT 센서 디바이스로 위치는 물론 온도, 습도, 조도, 충격, 기울기 등 화물에 영향을 미치는 정확한 데이터를 수집합니다.
- 윌로그 컨트롤타워(Willog Control Tower): 통합 가시성 소프트웨어로 공급망 전 과정을 연결해 실시간 인사이트를 제공합니다.
- 윌로그 인텔리전스(Willog Intelligence): AI 기반 진단 및 예측 소프트웨어로 맥락을 고려한 자체 알고리즘을 통해 온도 이탈 등 리스크 원인을 진단하고 예측해 공급망 고도화를 지원합니다.
윌로그의 솔루션은 의약품, 식품 등 콜드체인 운송 및 창고 모니터링뿐만 아니라 배터리, 반도체 등 고가 민감 제품의 국제운송 리스크 관리와 시설·작업장 모니터링 등 공급망 전반에 적용할 수 있죠.
데이터 기반 의사결정(DDDM)은 마치 사금을 채취하는 것과 유사하며 여러 단계를 거치며 가치를 지닌 데이터로 가공됨에 따라 의미를 가집니다.
- Data(원천 데이터): 강바닥의 흙처럼 신호와 소음이 혼재된 상태
- Information(정보): 흙을 씻어내듯 원천 데이터를 정제하고 구조화
- Knowledge(지식): 패턴을 파악하여 지식으로 축적
- Wisdom·Insight(통찰): 축적된 지식으로 실행 가능한 인사이트 도출
- DDDM(데이터 기반 의사결정): 인사이트를 실제 행동으로 연결
하지만 많은 기업이 DDDM에 어려움을 겪고 있습니다. MIT(2024)에 따르면 기업의 85%가 ‘Information(정보)’ 단계에 머물러 있으며 McKinsey(2024)는 수집된 데이터 중 실제 의사결정에 활용되는 비율이 23%에 불과하다고 밝혔죠.
이는 분석 과정에 데이터 전문가에게 과도하게 의존적이고 문제 발생부터 해결까지 긴 시간이 소요되기 때문이며 시간이 소요됨에 따라 데이터는 가치를 잃고 정확한 의사결정으로 이어지지 않습니다.
윌로그의 바이오 업계 고객사의 경우 아래와 같은 요소에서 실질적인 효과를 거두고 있습니다.
- 문제 대응: ‘사후 대응’에서 ‘사전 예측’으로 전환
- 분석 시간: ‘주·월 단위’에서 ‘실시간~일 단위’로 단축
- 의사결정 근거: ‘경험과 직감’에서 ‘데이터 기반’으로 전환
이러한 효과는 구체적으로 제품 품질 리포트, 물류 안정성 보고서, AI 인텔리전스 고도화 등을 통해 나타난 분석결과를 토대로 거둘 수 있었습니다.
- 제품 품질 리포트를 통한 사전 예측: 운송 구간에서 온도 안정성 비율(90.38%)과 MKT 이탈 건수(1건) 등을 정량화했습니다. 또한 △수원 △대구 △전주 △울산 등 지역별 온도 이탈 빈도를 정렬할 수 있었으며 제품별·도착지별 온도 이탈 현황을 시각화해 콜드체인 모니터링을 강화해야 할 위험 구간을 식별할 수 있게 됐습니다.
- 실시간~일 단위 물류 안정성 보고서: 지역별 배송 지연 현황과 요일별 지연 히트맵을 통해 화, 금, 토 등 특정 요일과 서울과 수원 노선에서 지연이 빈번하게 발생함을 파악했습니다.
- AI 인텔리전스 고도화를 통한 의사결정 근거 확보: 월별 평균 온도와 정시·지연 도착 비율의 상관관계 분석 결과, 온도와 지연 도착 간의 강한 양의 관계가 나타났으며 이는 고온 환경이 차량 엔진 과열, 도로 파손 등으로 이어져 물류 운송 프로세스 자체를 취약하게 만들 수 있음을 시사합니다.
데이터에 대한 역량은 공급망의 수준을 분석하게 할 수 있으며 즉시 개선할 수 있도록 합니다. 이를 통해 공급망 안정성은 물론 비용 절감 및 고객 신뢰도를 확보할 수 있죠. 물류의 변화는 이미 시작되었고 이제는 변화의 파도를 최대한 이용하는 기업이 앞서가는 순간이 도래했습니다.
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