AI 기반 글로벌 공급망 의사결정 및 인텔리전스 통합 솔루션 기업인 데클라(Decklar, 이전 롬비(Roambee), CEO 산제이 샤르마(Sanjay Sharma))는 오늘, 글로벌 공급망의 실시간 가시성과 AI 기반 지능을 결합한 새로운 운영 전략인 ‘시프트 레프트 이동(Shift Left Movement)’을 발표했다.
‘시프트 레프트 이동’은 공급망 운영 과정에서 발생할 수 있는 리스크와 이상 징후를 운송•실행 흐름의 가장 초기 단계(Left)에서 선제적으로 감지하고 대응함으로써, 아랫 단계(downstream, right)로 갈수록 증폭되는 불확실성과 공급망에서 발생한 작은 수요 또는 운영 변동이 유통•제조 단계로 갈수록 과도하게 증폭되는 불휘 효과(Bullwhip Effect)를 최소화하는 접근 방식이다.
데클라는 이번 발표를 통해, 기존의 경직된 자동화를 넘어 적응형 AI 에이전트(AI Agents)가 사람과 협업하며 공급망을 선제적으로 운영하는 미래상을 구체적으로 제시했다.
그동안 공급망 자동화는 ‘더 많이 자동화할수록 효율이 높아진다’는 전제 위에서 발전해왔다. 그러나 실제 운영 환경에서는 트럭 지연, 운전자 미도착, 항만 혼잡, 이동 중 환경 변화 등 예외 상황이 끊임없이 발생한다. 이러한 상황에서 기존 시스템은 멈추거나(freeze), 현장 담당자는 다시 스프레드시트와 수작업으로 돌아갈 수밖에 없다. 이는 자동화에 대한 신뢰 저하로 이어진다.
데클라는 이러한 한계를 해결하기 위해 규칙 기반 자동화가 아닌, 학습하고 적응하는 AI 에이전트를 도입했다. 이 AI 에이전트는 사람을 대체하는 것이 아니라, 반복 업무를 처리하고 예외 상황을 감지하며, 의사결정을 지원하는 운영 코파일럿(Copilot) 역할을 수행한다.
실시간 가시성과 AI를 결합하여, ‘시프트 레프트(Shift Left)’ 전략 현실화
데클라는 공급망 가시성과 AI 지능을 결합해, 물류 흐름의 출발 지점부터 도착까지 하나의 연속된 실행 워크플로우로 관리한다. 대표적인 적용 사례는 운송 프로세스 전반이다.
1. 출고 전(Ready to Leave) 오류 사전 차단: 출고 현장은 대기 트럭, 촉박한 일정, 현장 혼잡으로 인해 오류 발생 가능성이 가장 높은 구간이다. 데클라의 AI 에이전트는 디지털 도크 슈퍼바이저(Digital Dock Supervisor)처럼 작동하며, 운전자 신원 확인, 센서 작동 여부 검증, 품질 체크 완료 여부 확인, 출발 전 적재 상태에 대한 이미지 증빙 확보 등을 자동으로 수행한다. 이는 단순한 프로세스 자동화를 넘어, 상황 인지(Situational Awareness)를 확보하는 핵심 단계다.
2. 운송 중(In Transit)에는 GPS를 넘어선 지능형 모니터링: 실시간 가시성은 위치 추적만으로는 충분하지 않다. 데클라는 우려 수준의 경로 이탈, 품질 리스크를 예고하는 온도 변화 추세, 비정상적 도어 개방, 보안 위험 지역 진입 및 장시간 정차, 체선•체화(Detention & Demurrage, 컨테이너나 장비를 ‘정해진 무료 사용 기간을 초과해 사용했을 때 발생하는 지연 비용) 리스크 등을 종합적으로 모니터링한다. 데클라의 AI 에이전트는 이상 징후를 사람이 발견하기 전에 감지하고, 자동으로 알림과 대응을 실행하며, 완전한 감사 추적(Audit Trail)을 생성한다.
3. 도착 및 종료(Ready to Close)시에 빠르고 감사 가능한 입고 처리: 도착 단계에서 발생하는 행정 지연 역시 공급망 병목의 주요 원인이다. 데클라는 AI를 활용하여 지오펜스 기반 GRN(Goods Receipt Note) 자동 종료, 규정 준수(Compliance) 검증, 전자 인도 증명(ePOD) 생성, 품질 이미지 캡처, 필요 시 클레임 자동 생성 등을 자동화한다. 이를 통해 현장 팀이 검토할 시점에는 이미 핵심 절차가 완료되어, 지연과 오류를 대폭 줄일 수 있다.
모든 운영신호를 RADAR 아키텍처를 통해 통합: 데이터가 아닌 ‘의사결정 인텔리전스’
데클라는 모든 운영 신호를 RADAR 아키텍처를 통해 통합한다. RADAR는 단순한 대시보드가 아닌 공급망 커맨드 센터 역할을 수행한다. 특히 RADAR는 실시간 위치•디바이스 데이터, SOP 준수 여부, 리스크 포지션, 운전자 행동, 화물 상태 등을 종합 분석하며, 의미 있는 고가치 신호만을 선별해 전달하고 불필요한 노이즈는 자동으로 제거한다. 이를 통해 사용자에게 단순 데이터 보유(Data Visibility)를 넘어, 의사결정 인텔리전스(Decision Intelligence)를 제공한다.
AI 기반 리스크 대응: 사후 대응에서 사전 예방으로
예를 들어, 트럭이 고위험 지역에서 비정상 정차할 경우 데클라 AI는 운전자 자동 호출, 관리자 즉시 에스컬레이션, 최적 커뮤니케이션 채널 선택, 모든 대응 과정의 감사 기록 생성을 자동으로 수행한다. 이를 통해 운영은 사후 대응형 소방(Firefighting)에서 사전 예방형 리스크 관리로 전환된다.
‘재사용 물류 자산’ 관리까지 확장되는 지능형 가시성 제공
데클라는 단기 운송을 넘어, 팔레트, 빈, 토트, 컨테이너와 같은 재사용 물류 자산(Reusable Assets)까지 추적한다. 데클라 AI는 체류 시간(Dwell Time), 회전 주기, 분실률, 유휴 시간, 자산 노후도 등을 분석하고, 향후 부족이나 병목을 예측해 자산 활용 최적화 및 CAPEX 의사결정을 지원한다.
데클라의 강민우 아시아태평양 총괄 대표는 “실시간 가시성과 AI 기반 자동화가 결합될 때, 공급망은 문제에 반응하는 조직이 아니라 문제를 예방하는 조직으로 진화한다. 이를 통해 더 빠르고 확신 있는 의사결정, 강화된 운영 회복탄력성, 수작업 부담 감소, 인간과 시스템 간의 스마트한 협업 등이 가능해 진다”라고 말하며, “데클라의 디시전 AI는 단순한 데이터 분석을 넘어, ‘데이터에서 행동으로(From Data to Action)’ 나아가는 전환점이 될 것이다. 데클라는 앞으로도 AI와 데이터 인텔리전스를 기반으로 글로벌 공급망의 복원력과 효율성을 혁신해 나갈 것이다”라고 말했다.
데클라는 전 세계 무역 노선의 50% 이상을 커버하며, 고객에게 평균 11배의 투자 대비 수익률(ROI)을 제공하고 있다. 데클라는 160개국 1만5,000개 이상의 노선에서 발생하는 10억 건 이상의 트랜잭션을 분석해, 항공•해상•철도 등 전 세계 물류 연결망의 리스크 프로파일을 AI가 자가 학습한다. 또한 하루 1,200만 건 이상의 실시간 배송 신호를 처리하며, 이를 통해 제품 흐름 전반에 대한 자기강화형 데이터 지식을 축적하고 있다. 이 데이터를 기반으로 SKU(재고관리단위) 수준에서 이동 패턴, 특수 요구사항(콜드체인•보안 등), 주요 경로에 대한 정교한 인사이트를 도출한다. 더불어 1,000만 개 이상의 노드 데이터를 처리하여 전 세계 창고, 물류센터, 매장, 공장, 공항, 항만 등을 연결하는 글로벌 공급망 관계망을 구축함으로써, 기업이 보다 정확하고 민첩한 공급망 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다.
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