AI 기반 ETA 예측 모델은 수출입 일정 관리에 어떤 역할을 하나요?
AI 기술이 접목된 도착예정시간 예측모델은 공급망 혼잡 상황에서도 정시황 확보에 기여할거 같은데 ET 예측모델 사용 시 얻을 수 있는 이점과 한계점은 무엇일까요?
안녕하세요. 이치호 관세사입니다.
요즘처럼 항만 적체나 기상이변이 잦은 상황에선 단순한 평균 도착시간으론 일정 관리가 거의 불가능합니다. 그래서 AI 기반 ETA 예측이 의미를 가지기 시작한 것 같습니다. 실시간 선박 위치랑 날씨 정보, 항구 체선 기록 같은 데이터를 다층적으로 분석해서 예측값을 산출하다 보니 기존 시스템보다 훨씬 현실에 가까운 시간표가 나옵니다. 화주나 운송주선인 입장에선 스케줄 조정이 빠르고 유연해지고 그만큼 재고나 창고 운영 부담도 줄어드는 셈입니다. 다만 이게 어디까지나 예측이기 때문에 갑작스런 파업이나 긴급 상황까진 반영이 어렵고, 항만 간 데이터 품질 차이가 클 때는 편차도 발생합니다. 기술이 좋다 해도 현장 상황이 엉켜버리면 답이 안 나오는 경우도 아직 존재합니다.
안녕하세요. 최진솔 관세사입니다.
이러한 AI 모델의 경우에는 정확한 리드타임 에측을 통하여 물류의 병목현상을 줄이고 기타 불필요한 비용을 감소시켜줄 수 있다는 점에서 의의가 있습니다. 다만 이러한 AI 모델에 대한 학습 및 정합성에 대하여는 많은 연구가 필요하며 추가적으로 AI 모델 역시도 예측하는데 한계가 있다는 점이 한게점이라고 볼 수 있습니다.
감사합니다
안녕하세요. 홍재상 관세사입니다.
AI 기반 ETA 예측모델은 실시간 선박 위치나 기상상황 항만 혼잡도를 분석할 수 있을 것이며 보다 정확한 도착시간을 예측할 수 있을 것입니다.
이에 따라 수출입 기업들은 물류 일정을 미리 조정하고 공급망 혼란 상황에서도 신속하게 도움을 줄 수 있을 거승로 보입니다. 다만 예측에 대한 정확도, 즉 품질을 높일 수 있을 것인가가 관건이고 어느정도의 투자 대비 효과가 있을 것인지도 확인이 필요할 것입니다.
감사합니다.
안녕하세요. 남형우 관세사입니다.
ai 기반 et 예측모델은 항로상 기상 상황, 항만 혼잡도, 실시간 교통 데이터를 분석해 도착 시간을 보다 정확히 예측해주므로 공급망 지연 리스크를 줄이는 데 유리합니다. 이를 활용하면 선적 일정 조정과 창고 배치 계획을 미리 세워 비용 부담을 줄일 수 있습니다. 다만 데이터 품질과 항만의발 변수에는 한계가 있어 예측 오차가 완전히 사라지긴 어렵고, 시스템 구축과 유지에 드는 비용도 고려해야 한다는 점이 실무에서 자주 거론됩니다.