데클라, AI로 공급망 리스크 조기 차단… ‘시프트 레프트’ 공개

출고부터 도착까지 이상 징후 자동 감지·대응
재사용 자산 관리까지 확장

인공지능(AI) 기반 글로벌 공급망 의사결정 솔루션 기업 데클라가 공급망 운송 과정에서 발생하는 리스크를 초기 단계에서 선제적으로 감지하고 대응하는 ‘시프트 레프트 이동’ 전략을 발표했다.

데클라(전 롬비)는 29일 공급망 운송·실행 흐름의 가장 초기 단계에서 이상 징후를 감지해 하위 단계로 갈수록 증폭되는 불확실성과 불휘 효과를 최소화하는 새로운 운영 전략을 공개했다. 불휘 효과는 공급망에서 발생한 작은 수요나 운영 변동이 유통·제조 단계로 갈수록 과도하게 증폭되는 현상을 말한다.

그동안 공급망 자동화는 ‘더 많이 자동화할수록 효율이 높아진다’는 전제로 발전해왔다. 하지만 실제 운영 환경에서는 트럭 지연, 운전자 미도착, 항만 혼잡, 이동 중 환경 변화 등 예외 상황이 끊임없이 발생했다. 기존 규칙 기반 자동화 시스템은 이런 예외 상황에서 멈추거나 오작동했고, 결국 현장 담당자가 다시 스프레드시트와 수작업으로 돌아가야 했다.

데클라가 제시한 해법은 학습하고 적응하는 AI 에이전트다. 이 AI 에이전트는 사람을 대체하는 대신 반복 업무를 처리하고 예외 상황을 감지하며 의사결정을 지원하는 운영 코파일럿 역할을 한다. 실시간 가시성과 AI 지능을 결합해 물류 흐름의 출발부터 도착까지 하나의 연속된 워크플로우로 관리하는 방식이다.

출고 전 단계에서는 디지털 도크 슈퍼바이저처럼 작동한다. 운전자 신원 확인, 센서 작동 여부 검증, 품질 체크 완료 확인, 출발 전 적재 상태 이미지 증빙 확보 등을 자동으로 수행해 출고 현장에서 발생하기 쉬운 오류를 사전에 차단한다.

운송 중에는 단순한 GPS 위치 추적을 넘어 경로 이탈, 온도 변화 추세, 비정상적 도어 개방, 보안 위험 지역 진입 및 장시간 정차, 체선·체화 리스크 등을 종합적으로 모니터링한다. AI 에이전트는 이상 징후를 사람이 발견하기 전에 감지하고 자동으로 알림과 대응을 실행하며 완전한 감사 추적을 생성한다.

도착 단계에서는 지오펜스 기반 입고 증명서 자동 종료, 규정 준수 검증, 전자 인도 증명 생성, 품질 이미지 캡처, 필요 시 클레임 자동 생성 등을 자동화해 행정 지연을 줄인다.

모든 운영 신호는 RADAR 아키텍처를 통해 통합된다. RADAR는 실시간 위치·디바이스 데이터, 표준운영절차 준수 여부, 리스크 포지션, 운전자 행동, 화물 상태 등을 종합 분석해 의미 있는 고가치 신호만 선별하고 불필요한 노이즈는 자동으로 제거한다. 단순히 데이터를 보여주는 대시보드가 아니라 의사결정 인텔리전스를 제공하는 커맨드 센터 역할을 하는 셈이다.

예를 들어 트럭이 고위험 지역에서 비정상 정차하면 AI가 운전자 자동 호출, 관리자 즉시 에스컬레이션, 최적 커뮤니케이션 채널 선택, 모든 대응 과정의 감사 기록 생성을 자동으로 수행한다. 사후 대응형 문제 해결에서 사전 예방형 리스크 관리로 전환되는 것이다.

적용 범위는 단기 운송을 넘어 팔레트, 빈, 토트, 컨테이너 같은 재사용 물류 자산까지 확장된다. AI는 체류 시간, 회전 주기, 분실률, 유휴 시간, 자산 노후도 등을 분석하고 향후 부족이나 병목을 예측해 자산 활용 최적화와 자본 지출 의사결정을 지원한다.

강민우 데클라 아시아태평양 총괄 대표는 “실시간 가시성과 AI 기반 자동화가 결합되면 공급망은 문제에 반응하는 조직에서 문제를 예방하는 조직으로 진화한다”며 “더 빠르고 확신 있는 의사결정, 강화된 운영 회복탄력성, 수작업 부담 감소, 인간과 시스템 간의 스마트한 협업이 가능해진다”고 말했다.

데클라는 전 세계 무역 노선의 50% 이상을 커버하며 고객에게 평균 11배의 투자 대비 수익률을 제공하고 있다. 160개국 1만5000개 이상의 노선에서 발생하는 10억 건 이상의 트랜잭션을 분석하며, 하루 1200만 건 이상의 실시간 배송 신호를 처리한다. 1000만 개 이상의 노드 데이터를 처리해 전 세계 창고, 물류센터, 매장, 공장, 공항, 항만 등을 연결하는 글로벌 공급망 관계망을 구축하고 있다.