AI는 물류 비용의 병목 현상을 해소합니다.

인공지능은 물류 기업이 운송 및 창고 관리를 최적화하고 경쟁력을 강화하는 데 필수적인 도구로 자리 잡고 있습니다.

이 문제와 관련하여 베트남 물류인력개발협회 회장인 응우옌 탄 추엉 부교수는 하노이 방송통신사 기자와 인터뷰를 진행했습니다.

응우옌 탄 추옹 부교수, 물류인력개발협회 회장
베트남. 사진: 람장

인공지능이 경쟁력을 결정한다.

- 사장님, 인공지능(AI)은 여러 분야에서 중요한 기술 트렌드로 논의되고 있습니다. 물류 산업에서 AI는 어떤 역할을 할까요?

- 인공지능(AI)은 주로 기업의 노동 생산성과 경영 효율성을 향상시키는 데 도움을 주는 도구입니다. 이 기술을 통해 근로자와 관리자는 더 빠르고 정확한 의사 결정을 내릴 수 있으며, 결과적으로 더욱 안정적이고 지속적인 사업 운영에 기여합니다.

인공지능의 매우 중요한 이점 중 하나는 운영 과정에서 발생하는 중간 비용을 줄여준다는 것입니다. 중간 비용 절감을 통해 기업은 운영 효율성을 향상시키고 경쟁력을 강화할 수 있습니다.

인공지능의 핵심은 데이터 처리와 반복적인 프로세스입니다. 인간이 수작업으로 여러 번 수행해야 했던 작업들을 이제 기계가 훨씬 효율적으로 처리할 수 있게 되었습니다.

물류 산업은 최적화 문제를 해결하는 산업이기 때문에 인공지능(AI)이 특히 적합합니다. 예를 들어 운송, 창고 보관 시간, 상품 흐름 최적화 등이 있습니다. 효과적인 최적화를 통해 차량 활용도를 높이고 비용을 크게 절감할 수 있습니다.

현재 베트남의 물류 비용은 여전히 ​​높은 수준인데, 이는 부분적으로 운송 운영의 최적화 부족 때문입니다. 많은 운송 과정이 비효율적이며, 기업들이 상품 관리에 데이터를 효과적으로 활용하지 못해 상당한 비용이 발생하고 있습니다.

- 귀하의 의견으로는 베트남 물류 기업들이 인공지능(AI) 도입에 상당한 관심을 보이고 있습니까?

- 오늘날 기업들은 경쟁 심화로 인해 이 문제에 더욱 많은 관심을 기울이고 있습니다. 이는 기업 간 경쟁뿐 아니라 국가 간 경쟁에서도 마찬가지입니다.

따라서 디지털 전환 과정에서 기업은 경영 및 운영에 인공지능(AI)을 적용하는 것을 고려해야만 합니다. 이는 미래 기업 경쟁력의 결정적인 요소 중 하나가 될 것입니다.

AI 애플리케이션이 효과적으로 작동하려면 데이터 동기화가 필수적입니다.

- 귀하의 생각에 오늘날 물류 산업에 AI를 도입할 때 가장 중요한 요소는 무엇입니까?

-가장 중요한 요소는 데이터입니다. AI를 적용하려면 먼저 데이터가 필요하고, 데이터를 확보하려면 디지털 전환을 구현해야 합니다.

현재 당면 과제는 동기화된 데이터 인프라를 구축하는 것입니다. 누가 데이터를 관리할 것인지, 데이터는 어떻게 연결될 것인지, 그리고 어떻게 공유될 것인지는 모두 중요한 질문입니다.

예를 들어, 운송 부문에서는 현재 도로, 철도, 항공, 해상 운송 등 다양한 운송 분야에 걸쳐 데이터가 상당히 파편화되어 있습니다. 제 생각에는 전체 운송 산업을 위한 공통 데이터 시스템이 필요하며, 창고 관리, 물류 및 공급망에 대한 공통 데이터 시스템도 필요합니다.

상호 연결된 데이터 시스템을 통해 기업은 AI를 효과적으로 활용하여 운송을 최적화하고 비용을 절감하며 국제 경쟁력을 강화할 수 있습니다.

- 베트남에서 인공지능의 잠재력과 현재 구현 수준 사이의 격차는 어느 정도라고 보십니까?

- 세계적 으로 인공지능(AI) 분야는 상당한 발전을 이루었지만, 베트남은 AI 엔지니어링 교육 프로그램, AI 센터, AI 연구소 등을 이제 막 구축하기 시작했을 뿐, 전반적으로 아직은 상당히 초기 단계에 머물러 있습니다. 따라서 베트남은 디지털 전환을 가속화하고 디지털 인프라를 더욱 빠르게 구축해야 합니다.

현재 우리의 데이터 및 디지털 인프라는 아직 개발 초기 단계에 있습니다. 이는 인공지능이 기업과 경제 전반에 널리 적용되기 위한 매우 중요한 토대입니다.

누가 기업의 창고 관리 및 재고 흐름 최적화를 도울까요? 사진: 호앙 한

하지만 물류 산업 분야의 AI 기반 인력 교육은 현재 어떻게 시행되고 있습니까?

교육기관들은 진로 지원 도구로서 인공지능(AI)을 교육과정에 도입하기 시작했습니다. 하지만 그 목표는 AI가 인간을 대체하는 것이 아니라, 학습자들이 AI를 효과적으로 활용할 수 있도록 돕는 것입니다.

물류 교육 기관에서는 교수진이 먼저 인공지능(AI) 교육을 이수하고, 그 후 점차 AI 지식을 전문 과목에 통합해야 합니다.

무엇보다 중요한 것은 학습자들이 AI는 단지 보조 도구일 뿐이라는 점을 이해해야 한다는 것입니다. AI를 효과적으로 활용하려면 각 개인, 기업 또는 조직은 자체적인 데이터 시스템을 구축해야 합니다.

- 베트남 물류인력개발협회는 이 과정에서 기업들을 어떻게 지원할 예정인가요?

-저희는 크게 세 가지 유형의 솔루션에 집중합니다. 첫째, 기업에 기술 컨설팅을 제공하여 기업의 실제 요구에 맞는 AI 애플리케이션 솔루션을 활용할 수 있도록 지원합니다.

둘째, 우리는 직원들이 업무에 기술을 적용하는 방법을 알 수 있도록 인적 자원 교육에 중점을 둡니다. 셋째, 졸업생들이 기업의 요구 사항을 즉시 충족할 수 있도록 교육 프로그램을 운영하고 있습니다.

포럼, 워크숍, 비즈니스 네트워킹 활동을 통해 기업들이 경험을 공유하고, 효과적인 AI 응용 모델을 배우고, 자신에게 가장 적합한 솔루션을 찾을 수 있는 기회를 제공합니다.

- 현재 상황에서 물류 기업들을 위해 어떤 조언을 해주시겠습니까?

물류는 AI가 전체 운영 체인을 최적화하기 때문에 AI를 가장 효과적으로 적용할 수 있는 산업 중 하나입니다.

인공지능(AI)은 기업이 운송, 창고 관리, 재고 흐름을 최적화하고 시장 수요를 예측하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 더 나은 예측을 통해 비효율적인 운송을 줄이고, 낭비를 최소화하며, 물류 비용을 크게 절감할 수 있습니다.

예를 들어, 잘못된 예측은 상품이 장거리 운송되지만 효율적으로 소비되지 않아 운송 비용 증가와 상당한 낭비를 초래하는 상황으로 이어질 수 있습니다.

따라서 물류 기업들은 인공지능(AI)을 개발 전략에 조속히 통합하고, 디지털 전환을 가속화하며, 데이터 인프라와 인적 자원에 투자해야 합니다. 이는 기업의 경쟁력 강화와 경제 전반의 물류 비용 절감에 중요한 요소가 될 것입니다.

정말 감사합니다, 선생님 !

출처: https://hanoimoi.vn/ai-go-nut-that-chi-phi-logistics-941798.html