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물류산업의 발전은 효율적인 정보처리와 데이터 관리에 달려있습니다. AI 모델의 이전은 데이터 처리 방식의 변화를 의미합니다. 클라우드에서는 대규모 데이터를 중앙에서 처리할 수 있지만 지연시간과 네트워크 안정성에 문제가 있다. 엣지에서의 처리는 로컬 요구 사항에 더 빠르게 대응하여 실시간 성능과 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

예를 들어 항공 특송을 이용하면 시간이 생명입니다. 빠르고 정확한 정보 전송 및 처리는 상품이 제 시간에 도착하도록 보장하는 데 중요합니다. 엣지에 AI 모델을 적용하면 화물 적재 및 하역, 운송 경로 계획 등의 측면에서 보다 정확한 실시간 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 센서와 엣지 컴퓨팅 장치를 통해 상품의 상태와 환경 조건을 실시간으로 모니터링할 수 있고, 운송 전략을 적시에 조정하여 지연과 손실을 줄일 수 있습니다.

또한 재정적 측면도 영향을받습니다. 클라우드에서 데이터를 처리하는 비용은 상대적으로 높은 반면, 엣지에서의 분산 처리는 일부 인프라 비용을 줄일 수 있습니다. 그러나 동시에 신기술 투자에 대한 신중한 재무 계획도 필요합니다.

물류회사는 이러한 변화를 적극적으로 수용해야 합니다. 기술 연구개발과 인재 양성을 강화하고, 새로운 기술 동향에 적응할 수 있도록 비즈니스 프로세스를 최적화합니다. 그래야만 우리는 치열한 시장 경쟁에서 무적 상태를 유지할 수 있습니다.

요컨대, 인텔 경영진의 이러한 견해는 물류 산업에 새로운 사고와 기회를 제공합니다. 물류회사는 변화와 업그레이드를 달성할 수 있는 기회를 포착해야 합니다.