AI 기술이 제조업 혁신의 새로운 동력을 제공하며, 전 세계가 이를 주목하고 있다. 특히, ‘설명 가능한 AI(XAI)’는 복잡한 제조 공정에서 발생하는 데이터를 명확히 분석하고 최적화하는 데 기여하며, 산업 전반에서 그 필요성과 중요성이 대두되고 있다. 국내 AI 전문기업 인이지는 이러한 XAI 기술을 통해 제조업의 경쟁력을 강화하고, 국제 환경규제에도 효과적으로 대응할 수 있는 솔루션을 제시하며 주목받고 있다. 인공지능(AI)은 인간의 지능을 모방하는 기술로, 이를 지속적으로 발전시키기 위해서는 학습 과정이 필수적이다. 일반적으로 ‘머신러닝’으로 알려진 기계 학습 기법과 이를 한 단계 진화시킨 ‘딥러닝’ 기법이 주로 활용되고 있다. 특히 딥러닝은 인간의 학습 과정을 본떠 설계된 ‘인공신경망’을 기반으로 한다. 수많은 인공신경망이 객체나 현상에 대한 ‘패턴 학습’을 자동으로 수행하여 유연한 판단에 기반한 의사결정을 가능하게 한다. 쉽게 말해, 인간이 데이터를 직접 지정하지 않아도 모델이 스스로 학습하는 기술이다. 그러나 딥러닝 기술이 고도화됨에도 불구하고 여전히 여러 한계와 맹점이 존재한다. 특히 딥러닝을 통해 도출된 예측 결과는 그 근거를 명확히 제시하기
물류와 유통 산업에서의 문제점은 수요예측의 불확실성과 재고 관리의 비효율에 기인한다. 과도한 재고는 비용을 증가시키고, 부족한 재고는 판매 기회를 놓치게 만든다. 인공지능(AI) 기반 수요예측은 과거 데이터를 분석한 후 정확한 수요를 예측해 앞선 문제를 완화할 수 있다. AI는 재고관리 시스템과 통합돼 최적의 재고 수준을 유지하고, 실시간으로 공급망 데이터를 분석해 효율적인 창고관리시스템(WMS)을 운영할 수 있다. [특집] 스마트 물류 구축 위한 업계 전문가의 제언 [수요예측·재고관리] 수요예측·재고관리 방법?...XAI가 돌파구 마련 [물류센터 최적화 방안] WES 고도화가 물류 영역 차세대 유망주...유연성 확보가 관건 [미래형 물류창고 전략] 피킹 작업의 물리적 부담, AMR로 생산성은 높이고 비용은 절감 [통합 물류 운송 관리 시스템 구축 방안] 차량 배차부터 제품 출하·입고까지...D-TMS, DX·ESG 접목으로 투명성 높여 INTERVIEW 동의대학교 신소재공학과 박영도 교수 3D 스캐닝 자동화 기술, 접합 품질 新 장르 열다...“전수검사에 본격 도입돼야” 한국지멘스 안혁원 DI FA 부문 차장 FA 영역 통합 플랫폼 구축...요소 간 징검다
유통·물류 업계에서 정확한 수요 예측은 오랜 과제다. 임팩티브AI의 ‘딥플로우(Deep Flow)’ 솔루션은 AI를 활용해 판매량을 예측하고 재고 관리를 최적화한다. 다양한 외부 데이터를 통합해 예측 정확성을 높이고, ERP·WMS와 연동해 인사이트를 제공한다. 신제품이나 원자재 관리도 유연하게 대응할 수 있어 물류 혁신을 실현한다. 다양한 산업에서 활용 가능한 딥플로우는 유통·물류의 새로운 기준을 제시하고 있다. 정확한 수요 예측은 유통·물류 영역에서 오랜 기간 해결되지 못한 숙원이다. 판매량은 다양한 변수에 의해 유동적이기 때문에 정확하게 분석하고 예측하는 것이 쉽지 않다. 업계에서는 확실한 데이터가 아닌 감각과 관례 등을 기반으로 발주를 진행하는 경우도 있다. 데이터를 활용한다고 해도 주로 사내 데이터만을 취급하기 때문에 효율적인 분석이 이루어지지 않는 것이 현실이다. 이 과정에서 판매량을 잘못 예측하면 재고가 쌓이게 되어 재고 관리에 추가적인 자원을 투입해야 하는 연쇄적인 자원 소모를 겪게 된다. 이러한 딜레마는 기업의 규모와 상관없이 발생하며, 판매량 전망 실패에 따른 재고 손실은 시장에서의 신뢰에도 영향을 미치므로 세밀한 관리가 필요하다. 따라서