테슬라 출신 전문가들이 만든 AI 재고관리 솔루션 'Atomic'

전직 테슬라 공급망 리더들이 AI 기반 재고관리 스타트업 'Atomic'을 설립해 화제를 모으고 있다. 공동 창업자인 마이클 로시터(Michael Rossiter)와 닐 수이단(Neal Suidan)은 테슬라 모델 3 생산 초기 단계에서 겪은 공급망 문제를 계기로 이 솔루션을 개발하게 됐다.

AI로 재고 절반 줄여도 99% 재고 보유율 유지

Atomic은 인공지능 기술을 활용해 기업의 재고 계획을 최적화하고 불확실성을 관리할 수 있는 기능을 제공한다. 파일럿 프로젝트에 참여한 한 고객의 경우 전체 재고 수준을 절반으로 줄이면서도 99%의 재고 보유율(in-stock rate)을 유지했다고 회사 측은 밝혔다. 이를 통해 기업은 재고 유지비용을 기존 대비 20~50% 절감할 수 있을 것으로 기대된다.

시뮬레이션 통한 빠른 의사결정 가능

이 기술은 다양한 시나리오를 신속하게 시뮬레이션해 계획 수립에 드는 시간을 획기적으로 단축시키는 것이 특징이다. 과거에는 몇 시간에서 며칠이 걸렸던 시뮬레이션이 이제는 훨씬 짧은 시간 안에 가능해지면서, 보다 유연하고 전략적인 의사결정이 가능하다.

또한, Atomic은 고객마다 다른 요구를 반영할 수 있는 유연한 데이터 모델을 제공한다. 이를 통해 대규모의 맞춤형 작업 없이도 다양한 업종에 빠르게 적용할 수 있도록 설계됐다. 현재 Atomic은 소비재, 식음료, 의류 산업 등에 집중하고 있으며, 향후 다양한 물리적 제품 판매 기업들을 대상으로 서비스를 확대할 계획이다.

테슬라식 통합 운영 전략 확대 목표

로시터와 수이단은 테슬라 재직 시절, 공급망 내 여러 계획 프로세스를 하나로 통합해 운영 효율성과 목표 달성률을 높인 경험이 있다. 이들은 그 성과를 기반으로 Atomic을 통해 더 많은 기업들이 유사한 혁신을 이룰 수 있도록 돕고자 한다.

의견

이번 Atomic의 등장은 AI 기술이 물류 및 재고관리 분야에서 점점 더 실질적인 효율 향상을 이끌고 있다는 점에서 의미가 있다. 특히 테슬라처럼 전통적인 방식의 한계를 넘은 공급망 혁신이 일반 산업 전반으로 확산되고 있다는 점은 주목할 만하다. 다양한 산업군에서 보다 예측 가능하고 유연한 공급망 관리를 위한 도구로서 Atomic의 역할이 커질 수밖에 없을 것이다.