GM이 공급망 관리를 움직이는 기차에서 직소 퍼즐을 푸는 것에 비유하며, 인공지능을 활용한 혁신적인 디지털 솔루션으로 불확실성에 대응하고 있다고 밝혔다. GM은 2020년대 초 반도체 공급망 위기를 겪으며 공급망의 취약성을 깨닫고, 문제 발생 이전에 위험을 예측하고 완화하는 시스템을 구축했다.

GM은 AI와 머신 러닝을 기반으로 자체 개발한 네 가지 핵심 도구를 통해 복잡한 글로벌 공급망에 대한 가시성을 높이고 있다.

AI와 머신 러닝을 활용하여 매일 수천 개의 공개 게시물을 분석, 자연재해나 기타 요인으로 인한 공급망 위험을 예측하는 리스크 인텔리전스가 그 첫 번째다. 두 번째는 공급업체 파트너와 협력하여 수천 개의 공장 위치를 모니터링하고 고위험 상황을 감지하여 문제가 확대되기 전에 조치를 취하도록 지원하는 서플라이헬스(공급 건강 상태), 세 번째는 전 세계 수천 개의 공급업체로부터 데이터를 수집해 상세한 지도 기반 네트워크를 구축, 위험 발생 가능 지역에 대한 이해를 높이는 서플라이맵, 네 번째는 위험이 식별되면 즉시 활성화되는 중앙 집중식 통신 플랫폼이다. 관련 팀원들에게 위험 정보를 전달하여 신속한 사전 조치를 가능하게 하는 공급 경보 등이다.

GM의 글로벌 구매를 총괄하는 제프 모리슨은 AI가 단순한 유행을 넘어 실용적이고 혁신적인 힘이라고 강조한다. GM은 공급망 전반에 걸친 효율성 향상이 곧 경쟁 우위로 이어진다고 보고 있다. 특히, 공급업체들도 이 도구의 혜택을 함께 누릴 수 있도록 포괄적인 교육과 지원을 제공하여 상호 이익을 추구하고 있다.

GM은 이러한 AI 기반 공급망 관리를 통해 불확실성이 높은 환경 속에서도 효율성을 극대화하고, 고객에게 더 나은 차량 품질과 가치를 제공하겠다는 방침이다.

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