블루시스가 개발한 AI 기반 공급망 관리 모니터링 대시보드. 공장 내 설비 가동률과 재고 흐름, 이상 징후를 실시간으로 분석해 효율적인 생산 계획을 지원한다. (출처-YTN 다큐S프라임 캡처)

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인공지능(AI) 전문기업 주식회사 블루시스가 공급망 전 영역의 데이터를 분석해 재고 낭비를 줄이고 조달 효율을 높이는 AI 기반 공급망 관리(SCM) 솔루션을 개발, 실증에 성공했다고 18일 밝혔다.

블루시스는 대구시와 대구디지털혈식진흥원이 수행한 '수요맞춤형 AI솔루션 개발·실증 지원사업'에 참여해 자동차 부품 전문 제조업체 삼보모터스㈜의 원부자재 관리 효율화를 목표로 수행된 '원부자재 비용 절감을 위한 공급망 관리 지능화 솔루션' 실증 사업의 성과를 만들어냈다.

삼보모터스는 월 10만개 이상의 부품을 생산하지만, 협력사와의 정보 공유가 제한돼 불필요한 재고가 발생하고 납기 변동에 따른 긴급 생산과 물류 비용이 증가하는 문제를 겪었다. 이를 해결하기 위해 블루시스는 비지도학습 기반 품목분류 모델과 LSTM-Autoencoder 기반 이상 탐지 기술을 도입했다.

AI는 ERP·MES 시스템의 수요·재고·판매 데이터를 통합 분석해 품목을 자동 분류하고, 공급망 내 이상 패턴을 실시간으로 탐지한다. 이를 통해 각 품목의 발주 시점(ROP)과 적정 재고량을 자동 산출하며, 예기치 못한 수요 급증이나 재고 불균형을 사전에 감지한다.

AI 분석 결과는 SCM 통합 웹 플랫폼에서 시각화돼 삼보모터스의 생산계획, 발주, 협력사 납품 지시까지 연결된다. 그 결과 발주 소요시간이 대폭 단축되고, 제품 재고일수는 평균 20% 개선되는 성과를 거뒀다.

블루시스는 이번 프로젝트를 계기로 AI SCM 기술을 국내 1위 학교급식 식재료 데이터 플랫폼에도 확대 적용한다. 현재 전국 약 5000개 학교와 330여개 식품업체가 가입·이용 중인 국내 1위 급식 식자재 기업간거래(B2B) 플랫폼에 AI 기술을 접목, 유통의 전 과정을 디지털 전환(DX)과 자동화 체계로 전환 중이다.

이 플랫폼은 식재료의 입고-보관-배송 단계에서 품질 예측과 이상 탐지 기능을 자동화해, 유통이력과 품질 정보를 실시간으로 관리한다. 블루시스는 이를 통해 식품 공급망의 안전성과 투명성을 강화하고, AI가 식자재 유통의 신뢰성을 높이는 '데이터 제조 생태계'로 발전시킨다는 구상이다.

지승현 블루시스 대표는 “제조에서 유통까지, AI가 공급망 전체의 효율성과 안전성을 높이는 시대가 열리고 있다”며 “이번 성과를 기반으로 자동차·식품·물류 등 다양한 산업에 AI SCM 솔루션을 확산하겠다”고 밝혔다.

한편, 이 사업은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)가 주관하는 '제조업 AI 융합 기반 조성 사업'의 일환으로, 부산·경남·대구·울산·포항 등 영남권 5개 지역의 주력 산업 현장에 AI 혁신을 확산시키고 있다.

권혜미 기자 hyeming@etnews.com

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