해운업의 선적 계획 수립은 적재량, 목적지, 일정, 연료 사용량 등 다양한 변수를 종합적으로 고려해야 하므로, 수작업으로 진행할 경우 많은 시간과 노력이 소요됩니다. 다중 AI 에이전트를 도입하면 각 인공지능 시스템이 특정 작업을 맡아 협력하여 최적의 선적 계획을 수립할 수 있습니다. 예를 들어, 한 에이전트는 적재량을 계산하고, 다른 에이전트는 최적 항로를 제안하며, 또 다른 에이전트는 날씨를 분석하여 안전한 항로를 설정하는 역할을 수행할 수 있습니다. LLM을 추가하면 다양한 상황에 대해 AI가 자연어로 설명할 수 있어 복잡한 결정 과정을 이해하기 쉽게 도와줍니다. 이를 통해 최적의 선적 계획을 실시간으로 제공하여 선적 시간을 단축하고, 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다.

선박 정비는 대개 고장이 발생한 후에 이루어지기 때문에, 예기치 못한 비용과 시간 손실로 이어질 수 있습니다. 다중 AI 에이전트를 활용한 실시간 모니터링 시스템은 선박의 상태를 지속적으로 분석하고, 엔진이나 전기 장비, 연료 시스템 등 각 파트별로 감시하면서 문제를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 선박의 예측 유지보수가 가능해지며, 고장을 줄이고 선박 운영 시간을 최적화할 수 있습니다.

항만은 해운업의 중심 허브로, 많은 양의 컨테이너와 화물이 계속 적재되고 하역됩니다. 하지만 이 과정에서 정체가 발생하면 물류 흐름이 지연되고 운영 효율성이 떨어질 수 있습니다. 다중 AI 에이전트를 도입하면 항만의 입출항과 하역 일정을 자동으로 관리하고, 화물 위치 추적, 재고 관리, 출입문 통제 등 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, 화물 적재와 하역 작업 일정을 자동 조정해 효율성을 높이고, 항만 내 화물 위치를 실시간으로 추적해 관리 편의성을 증대할 수 있습니다.