AI 기반 자동차 중고부품 수요예측, 지속가능 물류의 전환점이 되다 – 순환형 유통 혁신 전략 분석
자동차 애프터마켓 산업과 물류 유통이 만나는 지점에서 새로운 혁신이 일어났다. AI 기술을 활용해 자동차 중고 부품의 수요를 예측하고, 이를 기반으로 폐차장에서 필요한 부품을 적시에 공급하는 체계를 구현한다는 전략이 주목받고 있다. 최근 중소벤처기업부 ‘팁스’ 프로그램에 선정된 ‘빅웨이브카’는 이러한 AI 기반 수요 예측 모델을 물류 운영의 핵심 동력으로 삼아 순환 경제형 유통 구조 전환을 실현하고자 한다.
이 사례는 중고부품의 유통 뿐 아니라 자동차 해체, 재제조, 공급망 운영 전반을 스마트하게 최적화하는 새로운 ‘순환형 물류 모델’의 시사점을 제공한다.
AI가 바꾸는 중고부품 유통 – 정비·폐차 데이터의 가치 전환
현재 중고 자동차 부품 시장은 수요 예측 없이 재고 위주의 운영이 일반적이며, 신속한 조달이나 가격 합리성에서 큰 한계를 보인다. 빅웨이브카는 정비 이력, 폐차 시점, 운행 패턴 등의 데이터를 빅데이터로 통합하고, 이를 AI 알고리즘으로 분석해 부품의 수명과 예상 수요를 사전에 파악하겠다는 전략을 세웠다.
결과적으로 보다 정확한 수요 예측은 재고 부담을 최소화하고, 폐차장 해체 작업의 효율성을 높이며, 라스트마일 배송 타이밍도 개선할 수 있다. 이는 기존 자동차 부품 공급망의 불확실성을 크게 줄일 수 있는 구조적 변화다.
순환형 공급망의 부상 – ESG 물류와 물류비 절감의 교차점
전통적인 하향식 공급 모델에서 벗어나, 폐차에서 시작해 부품을 재활용하고 다시 시장에 공급하는 **역방향 공급망(Reverse Logistics)**이 지속가능 물류 전략의 핵심으로 주목받는 배경에는 ESG 흐름이 자리 잡고 있다. 빅웨이브카의 모델은 폐차장의 해체 우선순위를 실제 수요에 맞춰 자동 최적화하도록 하여, 불필요한 자원의 투입을 줄이고, 물류 효율성을 높인다.
McKinsey 보고서에 따르면 부품 재제조 및 순환형 공급망을 구축한 기업은 운영비용 중 연간 최대 10~15% 절감 효과를 볼 수 있으며, 탄소배출 저감 효과도 동반된다고 분석됐다. 이러한 흐름은 궁극적으로 전통 운송 시스템의 역할을 ESG 중심 공급망 체계로 재정립하게 만든다.
중고차·정비·보험을 넘는 애프터마켓 연계 전략
이번 사례의 AI 모델은 단순한 부품 유통에 그치지 않는다. 중고차 거래, 자동차 보험, 유지·정비 서비스에도 적용 가능한 확장성을 갖는다. 예측모델이 품질 이슈나 고장 가능성을 미리 탐지하는 기능까지 제공하면서 정비센터의 부품 조달 계획 수립, 보험사의 사고처리 판단 기반, 중고차 가격 산정 정확도 향상 등 다방면의 B2B 서비스 고도화가 가능해진다.
이처럼 데이터 기반 예측이 애프터마켓 전체의 가치사슬을 통합하고, 유통경로를 사용자가 중심이 되는 구조로 바꾸는 데 핵심적 역할을 한다.
제도와 인프라의 공백, 실증특례 방식으로 뚫는다
디지털 순환경제를 구현하기 위해 필요한 공공인프라 및 제도 환경이 아직 미비한 상황에서, 빅웨이브카는 국토교통부의 실증특례허가를 기반으로 서비스 실현을 앞당기기 위한 전략을 택했다. 실증특례는 기술검증 이전에 제도적으로 유연성을 부여하는 규제샌드박스 제도로, AI 기반 수요예측·해체매칭 모델의 실제 작동 가능성을 현장에서 시험할 수 있게 한다.
이는 특히 규제환경이 복잡하고 보수적인 자동차 해체·중고유통 영역에서 실현가능성을 높이는 중요한 기반이 되어줄 전망이다.
공급망 혁신을 준비하는 기업을 위한 적용 포인트
기업 물류담당자나 공급망 관리자는 본 사례를 기반으로 다음과 같은 전략을 검토해볼 수 있다:
- 데이터 기반 역공급망 모델 구축: 폐기/반품/리퍼브 중심 운영에 AI 분석 시스템을 접목해 재고 최적화를 구현할 수 있다.
- 도입 전 체크리스트: 공급예측 모델의 정합성, 표준화된 부품 데이터셋, B2B 주문주기 분석 기능 등을 점검해야 병목 없는 통합 운영이 가능하다.
- 실증특례 제도의 적극 활용: 초기정부지원프로그램이나 규제샌드박스를 통해 AI기반 물류시스템 테스트 베드를 만들어 실전 경쟁력으로 전환이 용이하다.
지금 물류 시스템은 무엇이 부족한가? 그리고 누락된 데이터를 기반으로 어떤 변화를 놓치고 있는가? 이제는 데이터를 수집하는 조직이 아닌, 데이터를 해석하고 예측하는 공급망이 미래 경쟁력을 좌우한다. AI는 물류의 자동화를 뛰어넘어, 의사결정의 중심축이 되어가고 있다. 그 최전선에 지금 AI 기반 순환형 부품 유통 전략이 서 있다.
