물류 및 공급망 인공지능 시장 크기 및 공유 2025 - 2034

물류 및 공급망 분야 AI 시장 규모

글로벌 물류 및 공급망 분야 AI 시장 규모는 2024년 201억 미국 달러로 평가되었으며, 2025년부터 2034년까지 연평균성장률(CAGR) 25.9%로 성장할 전망입니다. 이러한 성장은 실시간 공급망 가시성, 경로 최적화, 수요 예측 및 창고 자동화에 대한 수요 증가에 의해 뒷받침되고 있습니다.
 

또한 기업들은 의사결정 개선, 운영 비용 절감 및 복잡한 물류 네트워크 관리를 위해 운영 전반에 AI를 점점 더 적극적으로 도입하고 있습니다. 예측 분석, 로봇 프로세스 자동화 및 자율주행 차량과 같은 AI 기반 도구의 도입은 기존 공급망을 지능적이고 유연하게 대응하는 생태계로 혁신하고 있습니다.
 

2024년 1월 IBM은 물류 및 운송 부문에 특화된 생성형 AI 솔루션 LogiGen AI를 출시했습니다. 이 도구는 AI 기반 경로 최적화, 수요 예측 및 이상 탐지와 같은 첨단 기능을 통합합니다. LogiGen AI는 실시간 데이터와 머신러닝을 활용해 물류 서비스 제공업체가 운영 효율성을 높이고 배송 시간을 단축하며 고객 만족도를 개선하도록 지원함으로써 더욱 지능적이고 민첩한 공급망 관리를 뒷받침합니다.
 

글로벌 공급망의 복잡성이 증가하면서 실시간 가시성과 예측 분석에 대한 수요가 확대되고 있습니다. AI를 활용하면 기업은 센서, GPS 추적기 및 ERP 시스템에서 수집한 방대한 데이터를 분석해 수요를 예측하고 이상 징후를 식별하며 공급망 중단을 방지할 수 있습니다. 이를 통해 재고 관리 최적화, 운영 지출 절감 및 고객 만족도 향상이 가능합니다. 공급망이 더욱 역동적이고 불확실해지는 가운데, AI 기반 예측 도구는 시장 상황의 변화와 그에 따른 물류상의 문제에 기업이 신속하게 대응할 수 있도록 하는 필수적인 인사이트를 제공합니다.
 

예를 들어 2024년 11월 NVIDIA는 SAP와 협력해 SAP의 공급망 솔루션에 생성형 AI와 첨단 예측 분석을 통합했습니다. 이 협력은 AI 기반 시뮬레이션과 수요 예측 도구를 활용해 물류 운영에 대한 실시간 가시성을 제공하는 것을 목표로 합니다. 이러한 통합을 통해 기업은 보다 정확한 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있으며, 이에 따라 지연을 최소화하고 경로 및 재고를 최적화할 수 있습니다
 

전자상거래의 폭발적인 성장과 옴니채널 소매의 부상은 물류 운영의 양상을 변화시키며 속도, 정확성 및 유연성에 대한 요구를 새롭게 제기했습니다. AI 기술은 주문 처리를 간소화하고 배송 일정을 자동화하며 효율적인 재고 관리를 위해 고객 행동을 예측함으로써 이러한 변화를 가능하게 합니다. 소비자들이 더 빠른 배송과 유연한 주문 처리 옵션을 요구하는 가운데, AI는 물류업체가 다양한 채널에서 공급과 수요의 균형을 유지할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 전국적으로 원활한 운영이 가능해지고 최종 배송 과정의 문제를 줄이며 고객 경험을 개선할 수 있습니다.
 

예를 들어 2025년 3월 Amazon은 AI 기반 공급망 계획 기술을 도입해 디지털 전환을 한층 고도화했습니다. Amazon은 수요 예측, 재고 배분 및 재보충 프로세스를 개선하기 위해 머신러닝 모델을 통합했습니다. 이러한 전략적 전환은 재고 부족을 줄이고 배송 일정을 개선하며 글로벌 물류 네트워크 전반의 자원 활용을 최적화해 경쟁이 치열한 전자상거래 환경에서 Amazon의 운영 효율성을 강화할 것으로 예상됩니다.
 

물류 및 공급망 분야의 AI 시장 동향

• 물류 서비스 제공업체들은 수요 예측의 정확도를 높이기 위해 AI 기반 예측 분석을 점점 더 적극적으로 도입하고 있습니다. 이러한 도구는 과거 판매 데이터, 계절성 및 현재 시장 요인을 분석해 재고 관리를 개선하고 과잉 재고나 재고 부족을 방지합니다. 이 같은 동향에 따라 기업은 생산 및 유통 시점을 시장 수요에 맞춰 조정할 수 있으며, 운영 효율성과 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅과 빅데이터 플랫폼에 대한 접근성이 높아지면서 공급망에서 예측 분석의 도입도 더욱 빠르게 확대되고 있습니다.
   
• 예를 들어 2024년 1월, International Business Machines Corporation은 소비재 및 소매 부문에 맞춘 새로운 AI 기반 솔루션을 공동 개발하기 위해 SAP SE와 협력했습니다. 이 파트너십을 통해 IBM은 고급 AI 비서를 탑재한 엔터프라이즈급 AI 및 데이터 플랫폼을 SAP의 공급망 및 비즈니스 기술 솔루션에 통합했습니다. 양사는 이번 협력을 통해 소매 및 소비재 기업 전반의 운영 효율성을 높이고 고객 경험을 개선하며 의사결정 프로세스를 간소화하는 것을 목표로 합니다.
   
• AI 기반 자율주행 배송 차량과 드론은 라스트마일 배송을 지원하기 위해 점점 더 도입되고 있습니다. 이러한 기술은 배송 시간을 단축하고 인건비를 절감하며 경로 최적화를 개선합니다. Amazon, FedEx 및 JD.com은 드론과 자율주행 차량의 시험 운영에 막대한 투자를 하는 대표적인 기업입니다. 이러한 동향은 탄소 배출을 줄이고 도시 및 외곽 지역의 배송 속도를 높여 지속가능한 물류 발전을 촉진합니다. 기술 발전과 센서 성능 개선으로 자율 물류의 실현 가능성과 확장성도 높아지고 있습니다.
   
• 예를 들어 2023년 2월, DHL은 GoGreen 이니셔티브의 일환으로 배송 경로를 최적화하고 탄소 배출을 줄이기 위해 AI 알고리즘을 도입했습니다. 이는 AI와 향상된 경로 계획을 통한 지속가능성 강화라는 동향과 맥락을 같이합니다.
   
• AI와 IoT 기기를 통합하면 공급망 전반을 실시간으로 추적하고 가시성을 확보할 수 있습니다. AI 알고리즘은 센서, RFID 및 GPS에서 수집한 데이터를 처리해 공급망 차질을 감지하고 지연을 예측하며 대체 대응 방안을 제시합니다. 이는 특히 글로벌 위기나 예측하기 어려운 수요 급증이 발생하는 상황에서 공급망 회복탄력성을 높입니다. 이러한 동향은 투명성에 대한 고객의 기대가 높아지고 있음을 보여주며, 전 세계적으로 스마트 물류 인프라에 대한 투자가 확대되면서 더욱 뒷받침되고 있습니다.
   

트럼프 행정부의 관세

• 중국산 제품에 부과된 관세로 인해 많은 기업이 대체 국가를 거쳐 공급망을 우회하도록 경로를 변경했습니다. 이에 따라 경로를 신속하게 재최적화하고 통관을 관리하며 지연을 예측할 수 있는 AI 기반 물류 시스템의 필요성이 커졌습니다. 그 결과 복잡한 글로벌 무역 환경에서 민첩성과 시나리오 계획을 강화할 수 있는 AI 솔루션에 대한 수요가 증가했습니다.
   
• 관세로 인해 미국 수출입 기업의 운영 비용이 상승했습니다. 기업들은 이러한 비용을 상쇄하기 위해 창고 운영, 재고 관리 및 수요 예측에 AI 기반 자동화를 도입하고 있습니다. 이러한 기술은 인건비를 절감하고 재고 보유 비용을 최소화하며 자원 배분을 개선해 AI를 비용 절감의 핵심 도구로 만들고 있습니다.
   
• 관세 부담으로 인해 많은 기업이 최종 시장에 더 가까운 지역으로 제조 거점을 이전하기 시작했습니다(니어쇼어링). 이에 따라 새로운 데이터와 물류 모델을 적용해 공급망을 재설계해야 했으며, 실시간 경로 최적화, 공급업체 위험 분석 및 창고 자동화에 AI를 활용하는 움직임이 확대되었습니다. 기업들이 더 신속하고 데이터에 기반한 현지화 전략을 필요로 하면서 AI의 역할은 크게 증가했습니다.
   
• 관세 변경으로 규제 복잡성이 증가하면서 기업들은 AI 기반 무역 규정 준수 시스템을 도입해야 했습니다. 이러한 도구는 기업이 변화하는 무역 정책을 최신 상태로 유지하고, 세관 서류를 자동화하며, 규제 요건을 준수할 수 있도록 지원합니다. 이러한 추세는 공급망 관리의 법률 및 규정 준수 영역에서 AI 활용이 확대되는 계기가 되었습니다.
   

물류 및 공급망 분야 AI 시장 분석

주요 시장 동향 파악하기

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구성요소별로 시장은 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스로 구분됩니다. 2024년에는 소프트웨어 부문이 약 56%의 점유율을 차지하며 시장을 주도했으며, 전망 기간 동안 연평균성장률(CAGR) 26% 초과의 성장률을 기록할 전망입니다.
 

• 소프트웨어 부문은 공급망 전반에서 지능형 의사결정, 자동화 및 실시간 데이터 분석을 가능하게 하는 핵심 역할을 수행하기 때문에 물류 분야 AI 시장에서 가장 높은 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 경로 최적화, 수요 예측, 창고 자동화 및 재고 관리 도구와 같은 AI 기반 소프트웨어 애플리케이션은 물류 서비스 제공업체가 운영을 간소화하고 비용을 절감하며 서비스 효율성을 높이기 위해 널리 도입하고 있습니다. 이러한 솔루션은 계획 수립의 정확도를 높이고 인적 오류를 줄이며 시장 변동에 신속하게 대응할 수 있도록 합니다.
   
• 또한 공급망 내 예측 분석과 실시간 가시성에 대한 관심이 높아지면서 AI 소프트웨어 솔루션에 대한 수요가 크게 증가하고 있습니다. 이러한 도구는 대규모 데이터 세트를 분석해 공급망 중단을 예측하고, 차량 운행 경로를 최적화하며, 공급업체 리스크를 관리함으로써 선제적인 의사결정을 지원합니다. AI 기반 소프트웨어는 실행 가능한 인사이트를 제공하고 자율 물류 운영을 지원할 수 있어 현대적인 공급망 생태계의 회복탄력성과 대응력을 높이는 데 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.
   
• 아울러 디지털 전환, 클라우드 도입 및 ERP와 TMS 같은 기존 기업 시스템과 AI의 통합이 확대되면서 소프트웨어 수요가 더욱 증가하고 있습니다. AI 소프트웨어는 확장성과 유연성이 뛰어나 기업이 대규모 하드웨어 투자 없이 기능을 맞춤화하고 확장할 수 있도록 하므로, 전 세계 물류 운영 전반에서 가장 접근성이 높고 영향력이 큰 부문으로 평가됩니다.
   
• 예를 들어 2024년 3월 Oracle은 Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing(SCM) 제품군의 일환으로 새로운 AI 기반 물류 기능을 출시했습니다. 해당 도구는 머신러닝을 활용해 예측 정확도를 높이고, 창고 업무 흐름을 자동화하며, 공급망 가시성을 향상합니다.

기술별로 물류 및 공급망 분야 AI 시장은 머신러닝(ML), 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 상황 인식 컴퓨팅 및 로봇 프로세스 자동화(RPA)로 세분화됩니다. 2024년에는 머신러닝 부문이 47%의 시장 점유율로 시장을 주도했으며, 해당 부문은 2025년부터 2034년까지 연평균성장률(CAGR) 24% 초과의 성장률을 기록할 전망입니다.
 

• 머신러닝(ML)은 방대한 데이터 세트를 처리하고 실시간으로 실행 가능한 인사이트를 도출하는 강력한 역량을 갖추고 있어 물류 및 공급망 분야 AI 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다.물류 운영에서는 IoT 기기, GPS 시스템, 주문 관리 플랫폼 및 고객 상호작용을 통해 방대한 양의 정형·비정형 데이터가 생성됩니다. 머신러닝(ML) 알고리즘은 이러한 데이터를 분석해 수요 패턴을 파악하고, 재고 수준을 최적화하며, 운영 병목 현상을 줄여 궁극적으로 효율성과 비용 효과성을 높입니다. 이러한 모델은 지속적으로 학습하고 개선되면서 기존 시스템을 뛰어넘는 예측 인사이트와 자동화 기회를 제공합니다.
   
• 또한 머신러닝은 경로 최적화와 실시간 의사결정에서 중요한 역할을 합니다. 물류 기업들은 교통 상황, 날씨 또는 수요 변동에 따라 배송 경로를 동적으로 재설정하기 위해 ML 알고리즘을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 아울러 ML은 장비 고장을 예측해 가동 중단 시간을 최소화하고 차량 및 장비 운영의 신뢰성을 높이는 예측 유지보수를 지원합니다. 이러한 활용 사례는 서비스 수준 향상과 배송 시간 단축에 직접적으로 기여하며, 이는 오늘날과 같이 빠르게 변화하는 공급망 네트워크에서 매우 중요합니다.
   
• ML의 우위는 미국, 독일, 중국과 같은 주요 물류 허브 전반에서 활발한 투자와 도입이 이루어지고 있다는 점에서도 뒷받침됩니다. 기업들은 경쟁 우위를 확보하기 위해 창고 관리 시스템, 수요 예측 플랫폼 및 고객 서비스 챗봇에 ML 통합을 우선적으로 추진하고 있습니다. 전자상거래가 지속적으로 성장함에 따라 실시간 데이터 기반 공급망 운영에 대한 수요가 증가하면서 ML은 필수 기술로 자리 잡고 있습니다. 확장성과 복잡한 물류 네트워크를 처리하는 능력은 AI 물류 시장에서 ML의 선도적 입지를 더욱 강화하고 있습니다.
   
• 예를 들어 2023년 11월 FedEx는 글로벌 물류 네트워크를 혁신하기 위해 첨단 AI 및 머신러닝 도구를 도입했습니다. FedEx는 경로 최적화, 화물 추적 및 수요 예측을 위한 AI 기반 시스템을 출시했습니다. 이러한 혁신은 운영 효율성을 높이고 실시간 의사결정을 강화하며 FedEx 공급망 전반에서 고객 경험을 개선하는 것을 목표로 합니다.
   

용도별로 AI 물류 및 공급망 시장은 차량 및 장비 관리, 공급망 계획, 재고 및 창고 관리, 화물 중개 및 리스크 관리, 수요 예측, 고객 서비스(챗봇, 가상 비서), 주문 처리 및 라스트마일 배송, 기타 부문으로 세분화됩니다. 2024년에는 차량 및 장비 관리 부문이 19%의 시장 점유율로 시장을 주도할 것으로 예상됩니다.
 

• 차량 및 장비 관리 부문은 시기적절하고 효율적이며 비용 효과적인 운송 운영을 보장하는 데 핵심적인 역할을 하기 때문에 AI 물류 시장에서 가장 높은 시장 점유율을 차지하고 있습니다. AI 기반 차량 및 장비 관리를 활용하면 물류 서비스 제공업체는 실시간 텔레매틱스 데이터를 기반으로 차량 성능을 모니터링하고 연료 소비를 최적화하며 유지보수 필요성을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 가동 중단 시간을 줄이고 차량 활용도를 높이며 상당한 비용 절감에 기여하므로 물류 산업 전반에서 AI 도입이 집중되는 주요 용도 분야로 자리 잡고 있습니다. 
   
• 또한 AI 기반 차량 및 장비 관리는 교통 상황, 배송 일정 및 날씨 데이터를 분석해 가장 효율적인 경로를 제시함으로써 경로 최적화를 강화합니다. 이는 배송 지연을 최소화하고 연료 사용량을 줄이며, 서비스 수준을 개선하고 지속가능성 목표를 달성하려는 기업에 중요한 역할을 합니다. AI는 동적 일정 수립과 자동 배차도 지원하므로 물류 운영업체가 실시간 수요 변화나 운송 차질에 효율적으로 대응할 수 있도록 합니다.
   
• 아울러 차량 및 장비 관리 시스템에 AI를 통합하면 운전자 안전과 규정 준수 수준이 향상됩니다. 예측 분석을 통해 위험한 운전 행동을 식별할 수 있어 사전 예방적 교육과 개입이 가능합니다.AI는 차량 검사와 문서화 프로세스를 자동화해 규제 준수도 지원합니다. 이러한 복합적인 이점으로 인해 AI 기반 차량 운송대 관리가 필수적인 솔루션으로 자리 잡았으며, 이에 따라 물류 AI 시장에서의 우위를 강화하고 있습니다.
   
• 2023년 10월, Volvo Trucks는 물류 운영 간소화를 목표로 통합 디지털 차량 운송대 관리 포털인 Volvo Connect를 출시했습니다. 이 플랫폼은 차량 데이터, 경로 최적화 도구, 유지보수 일정을 단일 인터페이스로 통합해 차량 운송대 운영자의 운영 가시성과 효율성을 높입니다. 이 이니셔티브는 상용 차량 운송대를 위한 디지털 전환과 더욱 지능적이며 데이터 기반인 물류 솔루션을 추진하려는 Volvo’s의 방향을 보여줍니다.

이 시장을 형성하는 주요 세그먼트에 대해 자세히 알아보기

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2024년 북미 지역의 미국은 물류 및 공급망 AI 시장에서 북미 시장 점유율 약 85%를 차지하며 우위를 점했고, 약 62억 미국 달러의 매출을 기록했습니다.
 

• 미국은 첨단 디지털 인프라와 신기술의 높은 도입률에 힘입어 매출 점유율 측면에서 시장을 선도하고 있습니다. 미국 물류 기업들은 인공지능을 조기에 도입해 경로 최적화, 창고 자동화, 수요 예측 및 예측 유지보수에 활용하고 있습니다. 미국에 글로벌 기술 대기업과 AI 솔루션 제공업체가 광범위하게 진출해 있어 물류 및 공급망 프로세스에 지능형 기술이 더욱 빠르게 통합되고 있으며, 이는 시장 성장을 뒷받침하고 있습니다.
   
• 또한 AI 연구개발(R&D)에 대한 상당한 공공 및 민간 투자는 물류 분야에서 AI 솔루션의 확장성을 높였습니다. 미국 정부는 National AI Initiative Act와 DOT의 스마트 모빌리티 프로그램과 같은 이니셔티브를 통해 인프라 및 화물 관리 분야의 AI 도입을 촉진했습니다. 이러한 노력은 기술 기업, 물류 서비스 제공업체 및 공공기관 간 혁신과 협력을 촉진해 미국의 시장 선도 지위를 더욱 강화하고 있습니다.
   
• 아울러 미국에서 전자상거래와 당일 배송에 대한 기대가 높아지면서 물류 기업들은 AI 기반 도구를 통해 효율성을 높여야 하는 상황에 놓였습니다. FedEx, UPS, Amazon과 같은 주요 기업들은 자율주행 차량, 스마트 창고 및 지능형 추적 시스템에 AI를 활용하고 있습니다. 이러한 도입은 고객 경험과 운영 효율성을 개선해 미국이 글로벌 물류 AI 시장의 선도 지역으로 자리매김하는 데 기여하고 있습니다.
   
• 예를 들어 2024년 5월, 미국 교통부는 교통 분야의 AI 기반 혁신을 가속화하기 위해 5,000만 미국 달러가 넘는 SMART 보조금을 발표했습니다. 이 자금은 AI, 머신러닝 및 연결형 기술을 활용해 물류, 교통 흐름 및 인프라 효율성을 높이는 프로젝트를 지원합니다. 이를 통해 더욱 지능적이고 데이터 기반인 운영 및 계획 수립이 가능해져 시장 성장을 직접적으로 촉진합니다.
   

독일의 물류 및 공급망 AI 시장은 2025년부터 2034년까지 상당하고 유망한 성장을 경험할 전망입니다.
 

• 독일은 탄탄한 산업 인프라와 첨단 제조 및 공급망 운영 분야에서 축적된 전문성을 바탕으로 물류 AI 시장에서 지배적인 위치를 차지하고 있습니다. 글로벌 물류 선도국이자 최고 수준의 물류 서비스 제공업체들이 자리한 독일의 생태계는 AI 기술 통합을 위한 강력한 기반을 제공합니다. 유럽 내 전략적 입지와 촘촘한 운송 및 창고 허브 네트워크를 갖춘 독일에서는 화물 이동, 경로 계획 및 재고 추적을 최적화하기 위한 AI 기반 솔루션이 조기에 도입되었습니다.
   
• 또한 독일이 인더스트리 4.0과 디지털 전환 이니셔티브에 주력하면서 물류 분야의 AI 성장에 크게 기여했습니다. “Digital Now”와 같은 프로그램 및 연방경제기후행동부의 AI 투자는 중소기업과 물류 기업이 AI 기반 분석, 로보틱스 및 머신러닝 도구를 도입할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이러한 노력은 독일의 탄탄한 연구기관과 학계, 스타트업 및 대기업 간 협력의 뒷받침을 받고 있습니다.
   
• 또한 독일의 강력한 수출 경제, 특히 자동차 및 기계 부문은 고도로 효율적이고 지능화된 공급망 네트워크를 요구합니다. 글로벌 경쟁력을 유지하기 위해 기업들은 예측 유지보수, 수요 예측 및 실시간 화물 운송 가시성 확보에 AI를 점점 더 많이 도입하고 있습니다. AI 통합은 운영 비용을 절감하고 배송 정확도를 높이며 물류 시스템의 회복탄력성을 강화해 독일이 지역 AI 물류 시장에서 선도적 지위를 공고히 하는 데 기여하고 있습니다.
   
• 예를 들어 2024년 11월 Microsoft는 독일의 산업 역량과 AI의 결합이 자동차, 에너지 및 제조와 같은 분야를 혁신할 수 있다는 점을 강조했습니다. 이 협력은 첨단 AI 기술을 활용해 생산성과 혁신을 향상하는 것을 목표로 합니다. 독일의 엔지니어링 역량과 AI를 통합하는 이 이니셔티브는 물류 및 공급망 분야의 AI 수요를 촉진하고, 독일을 AI 기반 산업 솔루션의 핵심 국가로 자리매김할 전망입니다.
   

중국의 물류 및 공급망 분야 AI 시장은 2025년부터 2034년까지 상당하고 유망한 성장을 기록할 전망입니다.
 

• 중국은 광범위한 전자상거래 부문과 빠른 디지털 전환에 힘입어 시장에서 상당한 성장을 기록할 것으로 예상됩니다. 중국에는 Alibaba와 JD.com과 같은 대기업이 있으며, 이들 기업은 매일 처리되는 막대한 물량을 관리하기 위해 AI 기반 물류 기술에 적극적으로 투자하고 있습니다. 이 기업들은 지능형 창고 관리, 경로 최적화 및 자율 배송에 AI를 활용하면서 물류 전반에서 AI 도입을 확대하고 있습니다. 더 빠르고 효율적인 배송 서비스에 대한 수요가 급증하면서 첨단 AI 기능의 통합도 더욱 촉진되고 있습니다.
   
• 정부 지원은 중국이 이 시장에서 우위를 강화하는 데 중추적인 역할을 합니다. 중국 정부는 “New Generation Artificial Intelligence Development Plan”과 같은 이니셔티브를 통해 물류 및 스마트 공급망 분야의 애플리케이션을 포함한 AI 개발에 수십억 달러를 투입하기로 했습니다. 지방정부 역시 스마트 물류단지와 자율주행 차량 시험을 지원하고 있으며, 인프라 및 규제 지원을 제공해 운송과 화물 처리 분야의 AI 도입을 가속화하고 있습니다.
   
• 또한 중국의 강력한 제조 역량과 광범위한 글로벌 무역 기반은 고도로 효율적인 물류 시스템을 필요로 합니다. 중국은 공급망 가시성, 예측 분석 및 국경 간 운송 운영을 효율화하기 위해 AI를 활용하고 있습니다. 중국은 5G, IoT 및 AI에 전략적으로 투자하면서 물류 네트워크의 대응력과 회복탄력성을 지속적으로 강화하고 있으며, 이를 통해 AI 기반 물류 및 공급망 혁신 분야에서 지역을 선도하는 시장으로서의 입지를 공고히 하고 있습니다.
   
• 예를 들어 2025년 2월 중국 교통부는 드론 배송과 같은 운송 및 저고도 물류 분야의 AI 통합을 위한 표준 개발을 강조했습니다. 이 이니셔티브는 지능형 운송 시스템의 고도화를 목표로 하며, 2024년 중국 전역에서 약 270만 개의 소포가 이미 드론으로 배송되었습니다.
   

물류 및 공급망 분야 AI 시장 점유율

• 물류 및 공급망 분야 AI 시장의 상위 7개 기업인 Google, Oracle, Microsoft, Amazon Web Series, IBM, SAP SE 및 Blue Yonder는 2024년 시장의 약 80%를 차지했습니다.
   
• Google Cloud는 공급망 가시성을 높이고 수요를 예측하며 창고를 최적화하기 위해 AI를 활용합니다. Google의 Supply Chain Twin과 Demand Forecasting AI는 기업이 계획을 수립하고 공급망 중단을 파악할 수 있도록 지원합니다. Google의 머신러닝 역량은 물류 및 제조 네트워크의 효율성을 높이고 경로를 최적화하며 예측 유지보수를 지원합니다.
   
• Oracle은 SCM Cloud에서 AI를 활용해 계획 수립, 조달 및 물류를 자동화합니다. AI 기반 인사이트는 재고 수준 최적화, 수요 예측 및 공급망 위협 식별을 지원합니다. Oracle의 물류 클라우드는 머신러닝을 활용해 경로 최적화, 화물 계획 수립 및 실시간 배송 추적을 수행함으로써 공급망의 회복탄력성과 효율성을 높입니다.
   
• Microsoft Azure는 실시간 공급망 가시성, 예측 분석 및 수요 예측을 위한 AI 솔루션을 제공합니다. Azure AI는 Dynamics 365와 연계되어 조달, 물류 및 창고 운영을 간소화합니다. Microsoft의 AI 기능은 지능형 자동화, 디지털 복제본 및 물류 성과 지표의 이상 징후 탐지를 활용해 공급망의 유연성을 높입니다.
   
• SAP는 Digital Supply Chain 포트폴리오에서 AI를 활용해 예측 분석, 수요 감지 및 지능형 재고 관리를 지원합니다. SAP Integrated Business Planning(IBP)은 머신러닝을 적용해 수요 예측과 시나리오 계획을 수행합니다. SAP Logistics의 AI 기능은 운송, 창고 운영 및 공급망 위험 관리를 향상합니다.
   
• AWS는 물류 효율성을 높이기 위해 Amazon Forecast, Lookout for Metrics 및 SageMaker와 같은 AI 서비스를 제공합니다. 기업은 AWS를 활용해 경로를 최적화하고 수요를 예측하며 예측 유지보수를 강화합니다. Amazon 역시 방대한 공급망 네트워크에서 로봇공학, 경로 계획 및 재고 관리를 위해 AI를 활용합니다.
   
• 인공지능 기능을 갖춘 IBM Sterling Supply Chain Suite는 인지형 워크플로, 실시간 인사이트 및 예측 분석을 제공합니다. IBM Watson은 이상 징후 탐지, 공급업체 위험 프로파일링 및 수요 예측을 지원합니다. IBM은 블록체인 기술을 통합해 물류 네트워크 전반의 투명성과 추적성을 극대화하며, 이를 통해 기업이 공급망 중단에 선제적으로 대응하고 엔드투엔드 프로세스를 최적화할 수 있도록 합니다.
   
• Blue Yonder는 AI 기반 공급망 및 물류 솔루션에 주력합니다. Luminate 플랫폼은 머신러닝을 활용해 수요 예측, 자율 계획 수립 및 동적 주문 처리를 수행합니다. Blue Yonder의 엔드투엔드 실시간 공급망 관제탑은 공급망 중단에 대한 선제적 대응을 지원하고 물류 효율성을 극대화합니다.
   

물류 및 공급망 분야 AI 시장의 주요 기업

물류 및 공급망 분야 AI 산업에서 활동하는 주요 기업은 다음과 같습니다.

• Google
• Oracle
• Microsoft
• Amazon Web Services
• IBM
• SAP SE
• Blue Yonder
• FourKites
• C3.ai
• Manhattan Associates
   

현재 물류 및 공급망 분야 AI 시장 전략은 실시간 데이터 분석과 자동화를 통해 운영 효율성을 높이는 데 초점을 맞추고 있습니다. 기업들은 의사결정과 운영 효율성을 향상하기 위해 머신러닝, 예측 분석 및 컴퓨터 비전과 같은 AI 기술의 통합을 우선적으로 추진하고 있습니다. 이러한 도구는 수요 예측, 재고 관리, 경로 최적화 및 배송 시간 단축에 활용됩니다. 이 전략은 데이터를 기반으로 자동화를 확대하고 인적 오류를 줄여 물류 운영의 정확성, 신뢰성 및 비용 효율성을 높이는 데 중점을 둡니다.
 

대부분의 물류 기업은 글로벌 공급망 전반에서 확장 가능하고 유연한 실시간 배포를 지원하는 클라우드 기반 AI 플랫폼으로 전환하고 있습니다.이러한 플랫폼은 중앙집중식 데이터 관리, IoT 기기와의 원활한 통합 및 API 기반의 유연한 대응을 지원합니다. 기업은 서비스형 소프트웨어(SaaS) 모델을 활용함으로써 초기 인프라 구축에 드는 대규모 비용을 피하면서도 민첩성을 유지하고, 신속한 AI 모델 학습과 지속적인 업데이트 및 시스템 전반의 가시성을 확보할 수 있습니다.
 

또한 조직들은 예측 유지보수, 실시간 추적 및 공급망 전반의 원활한 커뮤니케이션을 지원하기 위해 AI를 IoT 및 클라우드 플랫폼과 점점 더 통합하고 있습니다. 이러한 통합 전략은 데이터 기반 의사결정을 보장하고, 변화하는 소비자 및 규제 수요에 부합하는 적응형·확장형 물류 시스템을 구축하는 데 기여합니다.
 

물류 및 공급망 산업의 AI 관련 주요 뉴스

• 2025년 5월, Lumen Technologies와 IBM은 기업을 위한 확장 가능하고 안전하며 네트워크 인식형 AI 솔루션을 제공하기 위한 전략적 협력을 발표했습니다. 이 파트너십은 IBM’s AI 및 데이터 플랫폼을 Lumen’s 고용량 엣지 인프라와 통합하여 산업 전반의 AI 도입을 가속화하고, 더 신속한 의사결정과 실시간 인사이트를 지원하며, 핵심 애플리케이션의 지연 시간을 단축하는 것을 목표로 합니다.
   
• 2024년 4월, SAP SE는 제조 분야의 생산성, 정확성 및 효율성을 크게 향상시키기 위해 공급망 솔루션에 고급 AI 기반 기능을 도입했습니다. 이러한 업데이트는 실시간 데이터를 분석하여 기업이 의사결정을 최적화하고, 제품 개발을 간소화하며, 운영 성과를 개선할 수 있도록 지원합니다.
   
• 2024년 4월, Vitesco Technologies GmbH는 자동차 공급망을 강화하기 위해 DHL Group과 파트너십을 체결했습니다. 주요 물류 파트너로 참여하는 DHL은 화물을 통합하고 다양한 운송 수단을 결합한 환경 효율적 운송 옵션을 활용하여 더욱 탄력적이고 비용 효율적인 공급망을 구축하고 있습니다.
   
• 2024년 1월, Lenovo는 모든 물류 시스템의 실시간 데이터를 단일 생태계로 통합하는 AI 기반 Supply Chain Intelligence (SCI) 플랫폼을 출시했습니다. 이 플랫폼은 지능형 모니터링 도구를 사용하여 중단을 사전에 식별하고 해결함으로써 더욱 스마트하고 민첩한 공급망 운영을 지원합니다.
   

물류 및 공급망 분야의 AI 시장 조사 보고서는 다음 부문에 대해 매출(백만 미국 달러) 기준으로 2021년부터 2034년까지의 추정 및 전망을 포함한 산업 전반의 심층 분석을 제공합니다.

구성요소별 시장

• 하드웨어
  • 센서
  • 로봇(예: 무인 운반차, 드론) 
• 소프트웨어
  • 예측 분석
  • 운송 관리 시스템
  • 재고 관리
  • 창고 관리
• 서비스
  • 관리형 서비스
  • 전문 서비스
    • 배포 및 통합
    • 컨설팅
    • 지원 및 유지보수

기술별 시장

• 머신러닝
• 자연어 처리(NLP)
• 컴퓨터 비전
• 상황 인식 컴퓨팅
• 로봇 프로세스 자동화(RPA)

용도별 시장

• 차량 운용 관리
• 공급망 계획
• 재고 및 창고 관리
• 화물 중개 및 리스크 관리
• 수요 예측
• 고객 서비스(챗봇, 가상 비서)
• 주문 처리 및 라스트마일 배송

최종 용도별 시장

• 소매 및 전자상거래
• 제조업
• 자동차
• 식음료
• 의료 및 제약
• 운송 및 물류
• 에너지 및 유틸리티
• 기타

위 정보는 다음 지역 및 국가를 대상으로 제공합니다:

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