인공지능의 역할을 인지, 예측, 의사결정 지능, 실행의 네 가지 계층으로 명확하게 설명합니다.
• 규칙 기반 작업을 넘어 실시간 변화를 예측하고 적응하는 자체 최적화 시스템으로 나아가십시오.
• 동적 슬롯팅 및 디지털 트윈을 활용하여 재고 및 물류 비용을 절감하십시오.
• 로봇 학습 및 스마트 주석 처리를 가속화하는 노코드 플랫폼으로 AI 병목 현상을 극복하세요.
글로벌 공급망은 기존의 규칙 기반 자동화 방식으로는 증가하는 주문 변동성과 SKU(재고 관리 단위) 다양화를 관리하기에 더 이상 충분하지 않은 전환점에 가까워지고 있습니다. 오늘날 창고 자동화 분야의 AI는 정적인 저장 시설을 실시간으로 감지, 예측 및 적응하는 지능형 허브로 변화시키고 있습니다.
창고는 단순한 "작업 수행자"에서 전략적인 "의사 결정자"로 진화하고 있습니다. 전통적인 자동화 시스템이 상품을 이동시키는 반면, 인공지능(AI)은 상품의 이동 방식, 시기, 이유를 최적화합니다. 이러한 변화는 근본적인 패러다임 전환을 의미하며, 기계화를 넘어 진정한 자율 창고 생태계로 나아가는 것을 뜻합니다.
AI 기반 창고 자동화를 도입하면 단순한 점진적 개선을 넘어 운영 효율성을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다. 노동 효율성이 한계에 도달하는 시점에서, 인공지능은 무한한 확장성을 제공합니다. 공급망 관리자에게 자율적이고 적응력 있는 지능형 운영 더 이상 미래의 목표가 아니라 현재의 필수 과제입니다.
인공지능의 역할을 인지, 예측, 의사결정 지능, 실행의 네 가지 계층으로 명확하게 설명합니다.
시뮬레이션 기반 설계가 배포 위험을 줄이고, 출시 속도를 높이며, 더욱 스마트한 장기 자동화를 가능하게 하는 방법
Addverb 인공지능의 가장 큰 과제 중 하나를 어떻게 해결하는지 자세히 살펴보겠습니다.
기존 자동화 방식을 뛰어넘고자 하는 창고 및 운영 관리자를 찾습니다.
공급망 및 물류 담당 임원 중 처리량 및 비용 효율성을 개선하고자 하는 분들을 위한 정보입니다.
기술 및 자동화 분야 의사결정자들이 인공지능 기반 로봇 기술을 평가하고 있습니다.
확장 가능한 창고 생태계를 설계하는 책임을 맡은 혁신 및 디지털 전환 팀.
AI 기반 창고 자동화를 선택하면 Addverb 위해 공급망 관리자는 기존의 규칙 기반 기계화 방식을 뛰어넘어 진정한 자율 생태계를 구축할 수 있습니다. 당사의 접근 방식은 로봇 공학, 예측 분석 및 디지털 트윈이 융합되어 이동을 전략으로 전환하는 자체 개선 허브를 만드는 데 중점을 둡니다.
LiDAR Addverb ( Addverb 파트너는 재고 감소 및 물류 비용 절감 등 투자 수익률(ROI)에서 획기적인 변화를 경험하게 되며, 노동 효율성에는 한계가 있지만 지능에는 한계가 없다는 것을 입증합니다. 와 SLAM이 탑재된 인프라가 필요 없는 AMR 자율 이동 로봇)을 활용하여 물리적인 바닥 표시가 필요 없도록 합니다. 디지털 트윈, 데이터 팩토리, 노코드 플랫폼과 같은 도구를 통해 값비싼 데이터 과학자 팀 없이도 고급 인지 모델을 신속하게 확장할 수 있습니다. 궁극적으로
AI를 운영에 접목하면 유통업체는 재고를 20~30%, 물류 비용을 5~20%, 구매 비용을 5~15% 절감하는 등 상당한 가치를 창출할 수 있습니다.
맥킨지앤컴퍼니
창고는 더 이상 단순히 물품을 보관하고 이동시키는 장소가 아니라, 스스로 최적화하고 예측하며 대응하는 지능형 허브로 변모하고 있습니다. AI 기반 로봇 및 자동화 시스템, 디지털 트윈 시뮬레이션, 실시간 분석을 통해 현대의 창고는 주문 처리, 민첩성 및 비용 효율성을 위한 전략적 핵심 거점으로 탈바꿈하고 있습니다.
공급망 및 물류 책임자들에게 지금은 절호의 기회입니다. AI 기반 창고 자동화를 도입하는 기업은 점진적인 성과 향상뿐 아니라 생산성과 대응력 면에서 획기적인 변화를 이뤄낼 수 있습니다.
기계화된 창고에서 자동화된 창고, 나아가 자율 창고로의 전환이 가속화되고 있습니다. 오늘날의 자동화는 주로 규칙 기반이지만, 미래의 자동화는 예측, 자기 적응, 데이터 기반이 될 것입니다. 실시간 재고 가시성을 갖춘 동적 슬롯팅, LiDAR/SLAM을 탑재한 모바일 로봇, 테스트 및 모델링을 위한 디지털 트윈과 같은 기능들은 인공지능 덕분에 시범 운영에서 양산 단계로 훨씬 수월하게 발전해 왔습니다.
하지만 다른 기술 스택과 마찬가지로, 이러한 분야에서도 성공하는 기업은 일회성 실험이 아닌 확장 가능한 시스템을 구축할 수 있는 기업입니다.
인공지능이 해결할 수 있는 현대 창고업의 현황과 과제를 명확하게 보여줍니다.
단순한 유행어를 넘어, "창고 자동화 분야의 AI"가 실제로 무엇을 의미하는지 설명합니다.
차세대 창고 투자 방향을 제시하는 성숙도 모델 및 로드맵.
구체적인 활용 사례 및 데이터 기반의 이점.
선도적인 서비스 제공업체들이 이 새로운 시대에 인공지능을 어떻게 구현하고 있는지에 대한 미묘한 고찰.
이 보고서를 살펴보면서 다음 질문을 스스로에게 던져보세요. 우리 창고는 단순히 작업을 자동화하는 데 그치고 있는가, 아니면 자율적이고 적응력 있으며 지능적인 시스템으로 진화하고 있는가? 만약 전자에 가깝다면, 지금이 바로 그 기회입니다.
자동화는 상품을 이동시키고, AI는 상품이 언제, 어떻게, 왜 이동하는지를 최적화합니다. AI는 창고를 "물건을 효율적으로 이동시키는 것"에서 "최소한의 에너지와 비용으로 적절한 물건을 적시에 이동시키는 것"으로 변화시킵니다
인공지능은 미래의 기술이 아닙니다. 이미 오늘날 실제로 작동하고 있습니다.
Addverb의 자율 이동 로봇은 LiDAR 센서, SLAM 알고리즘, 그리고 내장된 의사 결정 지능을 활용하여 QR 코드나 바닥에 물리적 인프라 없이도 최적의 경로를 선택하고 실시간으로 혼잡을 피합니다.
고정된 재주문 시점과 이동 평균에 기반한 전통적인 예측 방식은 옴니채널 변동성 속에서는 더 이상 효과적이지 않습니다.
AI는 단순히 상품을 이동시키는 데 그치지 않습니다. 상품이 어디에 위치해야 하는지도 결정합니다. 이동 시간은 창고 운영에서 가장 큰 숨겨진 비용 중 하나입니다. AI는 적재 위치를 최적화하여 총 피킹 거리를 최소화함으로써 적재 방식을 동적으로 만듭니다.
빠르게 움직이는 물체는 픽 페이스 근처로 이동합니다
재고 보충은 보관함의 수위가 특정 임계값에 도달했을 때 발생합니다
결과: 물자 부족, 수동식 화재 진압
다음 주 급등 예상 종목은 픽 페이스 근처로 향합니다
재고 보충은 SKU 소진이 심각한 수준에 이르기 전에 이루어집니다
속도 버킷팅(A/B/C 분류)
시장 바스켓 모델 또는 임베딩 모델을 통한 친화도 분석
피킹 빈도, 이동 비용 및 재고 보충 접근성을 균형 있게 고려한 다목적 최적화
영향이 적은 시간대에 ASRS 또는 AMR을 통해 온라인으로 재배정이 이루어집니다
소프트웨어가 아닌 실제 창고에서 실패 상황을 시뮬레이션하는 이유는 무엇일까요?
디지털 트윈 시뮬레이션은 자동화 결정의 위험을 줄이고 투자 수익률(ROI)을 가속화합니다
DHL
화재 진압 없이 현장이 가동 시작
시설 확장이 필요 없이 SKU 증가를 시뮬레이션합니다
잘못된 자동화 투자로 인한 비용을 방지합니다
창고 및 물류 분야에서 로봇 기술의 한계는 하드웨어가 아니라 인공지능 인식 모델을 구축하는 데 필요한 느리고 파편화된 파이프라인에 있습니다.
팔레트 감지, 빈 피킹, 자세 추정 등의 작업에는 다음과 같은 요구 사항이 있습니다
이러한 과정은 몇 달이 걸리기 때문에 AI 혁신이 더디고 비용이 많이 듭니다.
Addverb 통합된 노코드, BYOD(Bring-Your-Own-Data) AI 플랫폼을 통해 이러한 파이프라인을 재설계하여 데이터 수집부터 AMR, ASRS 시스템, 지게차 및 로봇 셀에 배포에 이르기까지 개발 속도를 획기적으로 향상시켰습니다.
로봇 AI 개발의 가장 큰 병목 현상은 데이터 라벨링입니다. Addverb 스마트 어노테이션(Smart Annotation)이라는 원샷 라벨링 엔진을 통해 이 문제를 해결합니다. 스마트 어노테이션은 다음과 같은 기능을 제공합니다
데이터에 레이블이 지정되면 해당 분야 전문가들은 코드를 한 줄도 작성하지 않고도 AI 모델을 학습시킬 수 있습니다
모델 학습은 절반의 성공일 뿐입니다. 실제 운영 환경에서 AI를 실행하려면 고도의 최적화가 필요합니다. Addverb의 AI 추론 서버는 다음과 같은 작업을 처리합니다
이러한 아키텍처 덕분에 로봇 한 대에서 수백 대까지 확장하는 것이 매우 간단합니다.
중앙 집중식 추론 서버 → 전체 로봇 군집 지원
경량 클라이언트 → 로봇 컨트롤러 및 비전 셀에서 실행됨
로봇 엣지 컴퓨터, 온프레미스 또는 클라우드에 배포 가능
Addverb 이미 여러 개의 상용 AI 모듈을 개발 및 배포했습니다
이러한 애플리케이션들은 각각 기존 방식보다 훨씬 짧은 시간 안에 구상 단계에서 실제 제품 생산 단계로 넘어갔습니다.
Addverb의 로드맵은 지속적으로 학습하는 로봇을 만드는 데 중점을 두고 있습니다
이로써 Addverb의 시스템은 자동화에서 자율 지능으로 전환됩니다.
생성형 인공지능의 기능은 완벽하지 않은 시나리오를 생성하고 기존 모델의 기능을 개선하는 데 도움이 됩니다
이로써 Addverb의 시스템은 자동화에서 자율 지능으로 전환됩니다.
당사의 사후 관리 및 소프트웨어 팀은 방대한 내부 문서에서 빠르고 정확한 답변을 제공할 수 있는 AI 비서를 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다. 주요 과제는 제품 설명서, 기술 사양 문서, 제품 유지 관리 비디오 및 문제 해결 관련 FAQ 등 원천 데이터의 다양성과 복잡성이었습니다.
Addverb의 지식 기반
Addverb의 YouTube 유지 관리 동영상
프레임워크: Vercel의 AI SDK
아키텍처: 워크플로우
모델: 고정밀(16비트) 대형 NVIDIA 모델
현장 엔지니어를 위한 온디맨드 유지보수 지원
Addverb Zippy ) 분류기 관리를 지원하기 위해 생성형 AI 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 생성형 AI 보조 기능을 갖춘 AGV 유지 관리 시스템을 개발했습니다. 이는 Zippy 로봇의 자율 통신 시스템으로, 가동 중지 시간을 최소화하고 생산성을 향상시킵니다.
창고 작업자는 비정형 음성을 통해 모국어로 모델과 소통할 수 있습니다. 생성형 AI 모델을 활용한 AGV 유지 관리 시스템은 해당 음성을 Zippy AGV가 인식할 수 있는 명령으로 변환할 만큼 똑똑합니다.
특정 유지보수 질문에 답변하는 고정밀 AI 도우미
98개 언어를 지원하는 AGV용 음성-텍스트 변환 제어
차량 관리 소프트웨어의 입력값을 활용한 예측 정비
Addverb 혁신의 흐름을 선도하기 위해, 특히 글로벌 출시 규모가 확대되고 기업들이 더 짧은 도입 기간과 지속적인 개선을 기대하는 상황에서, 새로운 로봇, 소프트웨어 및 창고 자동화 솔루션의 설계, 시뮬레이션, 테스트 및 배포 방식을 끊임없이 재정의하고 있습니다.
Addverb 물리적 프로토타입이나 현장 테스트에만 의존하는 대신, AI를 우선시하고 시뮬레이션에 기반한 엔지니어링 모델로 전환했습니다.
Addverb 엔지니어들은 이제 제품 개발 주기에서 AI를 적극적으로 활용하고 있습니다
GPT 코파일럿과 윈드서프를 사용하여 인터페이스 코딩, 레이아웃 프로토타이핑 및 버그 수정 속도를 높이세요.
강화 학습과 모델 예측 제어(MPC)를 활용하여 수많은 수동 튜닝 시간을 절약하세요.
AI 기반 센서 융합 및 주행거리 보정을 실행하여 AMR 및 사족 보행 로봇의 드리프트를 줄입니다.
AI 기반 생성형 설계와 적층 제조 기술을 활용하여 더 가벼운 로봇 팔과 연결 부품을 제작합니다.
배치 전에 디지털 트윈을 사용하여 AMR 차량과 창고 레이아웃에 대한 스트레스 테스트를 수행합니다.
이 모든 것 덕분에 문제를 해결하는 데 시간을 덜 쓰고, 새로운 것을 발명하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
Addverb 테스트, 검증 및 배포를 더 빠르게 수행할 수 있기 때문입니다
AI는 자율형 창고의 운영 체제입니다.
십 년 전만 해도 창고 자동화는 사람들이 걸어 다니던 곳에 컨베이어 벨트와 기계를 설치하는 것을 의미했습니다.
오늘날 자동화만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 세계에서 가장 앞선 공급망은 창고가 학습하고, 적응하고, 예측하고, 지속적으로 개선되는 완전히 다른 모델로 전환하고 있습니다.
Addverb 자체적으로 개선되는 창고 생태계를 구축합니다
우리는 실험실이 아닌 실제 운영 현장에서 대규모로 이를 구현해 왔습니다.
창고 관리 분야에서 AI 개념의 비즈니스적 의미
단 한 번의 클릭으로 이메일 주소 없이도 가능합니다.