기고/ 2026 글로벌 공급망 전망과 한국 물류산업의 전략적 대응

<12.8.자에 이어>

디지털 전환과 공급망 가시성 확보 경쟁

인공지능(AI) 기반 수요예측, 실시간 트래킹, 디지털 트윈 등 디지털 기술은 공급망의 예측 가능성과 효율성을 획기적으로 향상시키고 있다.

삼성SDS는 AI 풀스택(Full-stack) 전략을 기반으로 생성형 AI 서비스 플랫폼 ‘패브릭스(FabriX)’, 생성형 AI 기반 협업 솔루션 ‘브리티 코파일럿(Brity Copilot)’, 업무 자동화 솔루션 ‘브리티 오토메이션(Brity Automation)’을 다양한 업종에 적용하고 있으며, Cello Square 플랫폼을 통해 디지털 물류 전환을 선도하고 있다. 또한 LX판토스는 시화 물류센터 등에 AI 기반 예측 물류 시스템과 디지털 트윈 기술을 적용해 글로벌 물류 시뮬레이션 역량을 강화하고 있으며, 고객 맞춤형 SCM 서비스를 확대 중이다.

위의 여러 기업의 사례에서 볼 수 있는 것처럼 AI 기반 예측형 물류(Predictive Logistics)와 디지털 트윈 기반 시뮬레이션은 공급망 운영의 새로운 표준으로 자리잡고 있다. AI는 온도 일탈, 제품파손, 운송 지연 등 리스크를 사전에 탐지하고, 실시간 데이터 기반 의사결정을 통해 공급망 중단을 최대 30%까지 줄일 수 있다는 분석도 제시되고 있다.

디지털 트윈 기술의 공급망 적용을 통한 15~25% 물류 및 재고비용 절감(Gartner), 20% 운영 속도 향상 및 최대 10% 수익 증가(McKinsey), 50~80% 지연 및 단절 감소(BCG) 효과, 그리고 AI 기반 수요예측을 통한 10~20% 정확도 제고(McKinsey), IoT 도입 확대를 통한 추적 정확도의 99%로 향상(Gitnux) 등의 기대효과들이 실현되었거나 예측되고 있다.  

이와 같이 중소기업을 포함한 물류기업의 디지털 전환은 단순한 기술 도입을 넘어 글로벌 공급망 변화에 대응하기 위한 전략적 기반이다. 이에 따라 정부는 기존의 ‘스마트물류센터 조성 지원사업’과 ‘스마트공동물류센터 건립 지원’ 등 인프라 중심 지원을 넘어 디지털 물류 솔루션 도입을 위한 펀드 확대, 민간 클라우드·AI 기술 활용에 대한 세제 인센티브 확대, 공공-민간 연계형 디지털 역량 강화 프로그램을 통해 기술 실증, 인력 양성, 데이터 활용 역량 강화를 종합적으로 지원해야 한다.

또한 수출입 물류 공공·민간 데이터 공유 플랫폼은 단순한 정보 제공을 넘어 물류기업들이 실시간으로 데이터를 주고받고, 이를 기반으로 물류 흐름을 예측하고 조정할 수 있는 시스템으로 발전시켜야 한다. 이를 위해서는 다양한 물류 시스템과 플랫폼이 서로 연결될 수 있도록 표준화된 데이터 연계 방식(API 등)을 도입하고, 중소기업도 쉽게 활용할 수 있도록 기술 지원과 교육이 병행되어야 한다.

산업통상자원부의 AI 산업기술 R&D 과제는 물류 특화 분야를 포함하여 세분화하고, 중소 물류기업이 직접 참여 가능한 컨소시엄형 과제 구조로 개선함으로써 기술 개발과 현장 적용 간의 간극을 줄여야 한다. 이러한 정책적 개선과 연계는 디지털 격차 해소뿐 아니라 중소 물류기업의 글로벌 공급망 대응 역량과 지속가능한 경쟁력 확보에 핵심적 역할을 할 것이다.

노동력 부족과 자동화·로봇화의 가속

고령화와 청년층의 물류 현장 유입 감소 현상으로 인해 한국 물류산업은 구조적인 인력 부족에 직면하고 있으며, 이는 물류센터 운영 효율성과 서비스 품질 저하로 이어질 수 있다. 미국도 이민 규제 강화로 물류 인력 부족이 심화되고 있으며, 이에 따라 글로벌 기업들은 AI 기반 로봇 자동화 시스템 도입을 확대하고 있다.

한국 역시 물류 자동화에 대한 투자가 빠르게 확대되고 있으므로 물류 자동화시장이 2024년 기준 약 2.1조원 규모로 추정되며, 연평균 성장률 9.31%로, 2033년까지 약 4.7조 원 수준으로 성장할 것으로 전망된다(IMARC). 이는 AI·IoT·로봇 기술의 도입 확대와 이커머스 수요 증가, 물류 효율성 제고 요구 등이 복합적으로 작용한 결과로 분석된다.

각 기업 차원에서도 쿠팡은 ‘AI 퍼스트’ 전략 아래 2026년까지 전국 9개 풀필먼트센터에 3조원 이상을 투자하며 AI 기반 자동화 설비와 로봇 기술을 집중 도입하고 있다. 2025년 상반기에는 약 7559억원을 자동화 인프라에 투입했으며, 광주첨단물류센터에서는 AGV(무인운반차), 소팅봇(분류 로봇), 디팔레타이징 로봇(팔레트 해체 로봇) 등을 활용해 상품 분류 업무량을 65% 감축하는 성과를 거두었다.

마켓컬리는 스마트 풀필먼트 센터를 통해 주문부터 출고까지의 자동화를 실현하고 있으며, 특히 AI가 계절 수요와 주문 패턴을 학습해 사전 포장 및 자동 입고·재고 보충을 수행함으로써 출고 시간을 80% 단축하고 작업자 생산성을 66% 향상시켰다.

이러한 흐름 속에서 AI+로봇 통합 물류센터는 한국 물류산업의 새로운 표준으로 자리잡고 있으며, 정부는 산업 전반의 자동화를 촉진하기 위한 정책적 기반 강화에 나서고 있다. 특히 산업통상자원부와 과학기술정보통신부는 2023년 12월 발표한 ‘첨단로봇 산업 비전과 전략’을 통해 2030년까지 제조·물류 등 전 산업 분야에 100만대 이상의 로봇 보급, 1만5000명 이상의 전문 인력 양성, 로봇 산업 생태계 20조원 규모 확대를 목표로 제시했다.

물류 분야에서는 스마트 물류센터 인증제도 확대, 로봇 기반 택배 배송 서비스 허용, 산업안전 분야 로봇 활용 등이 포함되어 있으며, 이는 고령화·인력 부족 문제에 대응하고 물류 생산성과 안전성을 동시에 제고하는 전략으로 평가된다. 또한 지능형로봇법 개편, 국가 로봇 테스트 필드 구축(2000억원 투자) 등 제도적 기반 마련도 병행되고 있다.

이러한 정책은 단순한 기술 보급을 넘어 중소 물류기업의 자동화 전환을 촉진하고, 지역 물류 거점의 스마트화와 로봇 인력 수급 안정화를 위한 종합적 지원 체계로 발전해야 한다. 특히 정부는 로봇 도입에 따른 초기 투자 부담 완화, 현장 실증 기반의 기술 검증 지원, 로봇 운영 인력의 직무 교육 및 인증 체계 구축 등을 통해, 물류 자동화의 확산을 현장 중심의 실행력 있는 정책으로 연결시켜야 한다.

맺음말: 불확실성 속 기회, 전략적 전환의 시기

2025년은 지정학 리스크, 친환경 규제, 디지털 전환, 리쇼어링 확대, 노동력 부족 등 복합적 도전이 교차한 시기였다. 트럼프 2.0 시대는 공급망 블록화와 기술 주권 강화로 이어지며, 한국 기업과 정부에 정교한 대응을 요구하고 있다.

그러나 이러한 불확실성은 새로운 기회의 창이기도 하다. 한국의 물류 및 제조 기업들은 공급망 다변화, 친환경 전환, 디지털 역량 강화, 지역 허브 전략, 자동화·로봇화 기반의 생산성 혁신을 통해 새로운 경쟁력을 확보할 수 있다. 특히 AI 기반 예측형 물류, 디지털 트윈, SAF 및 친환경 선박 도입, 로봇 통합 물류센터 구축 등은 단순한 기술 도입을 넘어, 글로벌 공급망 변화에 대응하는 전략적 자산으로 작용하고 있다.

정부 또한 공급망 안정화 정책, 디지털 전환 지원, 로봇 산업 생태계 조성, 친환경 물류 인프라 확대, 국제 협력 강화 등을 통해 민간의 전략적 전환을 뒷받침해야 한다. 특히 중소 물류기업의 기술 도입과 인력 양성, 실증 기반 정책 설계, 규제 정비 등은 산업 전반의 대응 역량을 높이는 핵심 과제가 될 것이다.

2026년은 이러한 변화의 연장선에서 새로운 글로벌 공급망 표준을 정립하는 전환점이 될 것이다. 불확실성 속에서도 기회를 선점하고, 기술·정책·협력의 삼각축을 통해 전략적 대응에 성공하는 기업과 국가는 글로벌 공급망의 새로운 질서를 주도할 수 있을 것이다.

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