[프로젝트 성공 사례] AI 기반 물류 검수 시스템으로 오류 감소와 운영 효율 향상

롯데마트 베트남은 온라인 식료품 주문이 증가하면서 리테일 기업들은 물류 운영 효율과 주문 정확도를 동시에 개선해야 하는 과제에 직면하고 있습니다. 고객사는 이러한 문제를 해결하기 위해 틱택(Tictag)과 협력하여 AI 기반 물류 검수 자동화 시스템을 도입했습니다.

이 시스템은 물류센터에서 이루어지는 피킹(Picking)·패킹(Packing)·출고(Outbound) 작업을 영상 AI로 분석해 주문 오류를 자동으로 감지하고 작업 품질을 관리하는 AI 물류 운영 분석 솔루션입니다. 도입 이후 다음과 같은 운영 성과를 확인했습니다.

프로젝트 운영 성과

• 패킹 작업 속도 최대 30% 향상

• 출고 오류 60~80% 감소

• 물류 인력 운영 비용 10~20% 절감

• 주문 처리 전 과정의 작업 추적성 확보

틱택의 AI 기반 물류 검수 솔루션은 롯데마트 베트남이 물류 운영 데이터를 기반으로 주문 정확도와 작업 효율을 개선할 수 있도록 지원했습니다.이러한 성과는 물류 운영 환경을 분석하고 AI 학습 데이터를 구축한 뒤 현장 운영에 맞게 시스템을 설계·적용하는 과정을 통해 구현되었습니다.

그럼 이번 프로젝트가 어떤 단계로 진행되었는지 살펴보겠습니다. 👀

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1. 고객사 소개: 롯데마트 베트남

롯데마트 베트남은 롯데 그룹이 운영하는 대표적인 리테일 브랜드로, 베트남 주요 도시에서 대형마트와 온라인 식료품 서비스를 동시에 운영하는 옴니채널 리테일 기업입니다. 고개사는 신선식품과 생활 필수품을 중심으로 온라인 주문과 당일 배송 서비스를 제공하며, 고객에게 편리하고 안정적인 쇼핑 경험을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 최근 온라인 식료품 주문이 빠르게 증가하면서 물류센터에서는 주문 처리 정확도와 물류 운영 효율을 동시에 관리하는 체계의 필요성이 커지고 있었습니다.

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2. 프로젝트 배경 및 과제

온라인 주문 증가와 함께 물류센터에서는 다음과 같은 운영 문제가 반복적으로 발생하고 있었습니다.

• 상품 누락

• 잘못된 상품 패킹

• 유통기한 문제

• 포장 손상

• 배송 지연

이러한 문제는 고객 불만 증가뿐 아니라 환불 처리와 운영 비용 증가로 이어졌습니다.

기존 물류 패킹 및 출고 품질 관리 과정은 수작업 중심으로 운영되어 주문 처리 과정에서 오류가 발생하기 쉽고, 온라인 주문량이 증가하는 상황에서 물류 운영의 확장성에도 한계가 있었습니다. 이에 따라 롯데마트 베트남은 패킹 정확도와 작업 속도, 그리고 주문 처리 과정의 확인 체계를 개선할 필요가 있었습니다.

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3.틱택 솔루션: AI 기반 물류 검수 자동화

틱택은 이러한 문제를 해결하기 위해 AI 기반 출고 검수 자동화 시스템을 구축했습니다.

이 시스템은 물류센터에서 이루어지는 작업 과정을 영상 AI로 분석하여 다음 기능을 제공합니다.

• 주문 오류 자동 감지

• 작업 표준(SOP) 준수 모니터링

• 물류 작업 데이터 분석

• 주문 처리 과정 추적 관리

• 신선식품 처리 품질 개선 및 주문 처리 리드타임 단축

이를 통해 기존의 수작업 중심 물류 검수 방식에서 데이터 기반 물류 운영 관리 체계로 발전할 수 있는 기반을 마련했습니다.

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4.프로젝트 수행 과정

이번 프로젝트는 물류 운영 환경 분석부터 AI 모델 구축까지 단계적으로 진행되었습니다.

A. 물류 운영 환경 분석 및 데이터 수집 설계

먼저 물류센터의 작업 흐름을 분석하고, 이를 기반으로 AI 분석을 위한 데이터 수집 기준을 정의했습니다.

• 피킹(Picking) 작업 방식

• 패킹(Packing) 작업 절차

• 출고(Outbound) 프로세스

• CCTV 설치 환경 및 촬영 범위

또한 일부 매장을 대상으로 PoC(Proof-of-Concept) 테스트를 진행해 시스템 적용 가능성과 데이터 수집 방식을 검증했습니다.

이를 통해 실제 물류 운영 환경에서 AI 분석이 가능한지 확인하고, 데이터 수집 및 분석 구조를 최적화했습니다.

B. AI 학습 데이터 구축

틱택은 물류 운영 전문가와 협력하여 AI 모델 학습을 위한 데이터를 구축했습니다.

먼저 롯데마트의 패킹 작업 표준(SOP)을 기반으로 물류 작업 과정을 정리했습니다.

• SKU별 상품 그룹 패킹

• 신선식품 취급 방식

• 충격 방지 포장 방식

• 박스 밀봉 절차

이 기준을 바탕으로 영상 데이터를 분석하고, 작업 단계와 상품 상태를 구분할 수 있도록 데이터를 라벨링했습니다.

라벨링 작업은 엄격한 품질 기준(QA 기준)에 따라 진행되었으며, AI 모델 학습에 활용할 수 있는 데이터셋으로 구성되었습니다.

C. 데이터 비식별화 및 구조화

수집된 영상 데이터는 개인정보 보호를 위해 비식별화(de-identification) 처리되었습니다.

고객 얼굴 등 개인을 식별할 수 있는 정보는 제거하고, 물류 작업 분석에 필요한 다음 요소만

• 손 동작

• 상품

• 트롤리

• 포장 박스

정제된 데이터는 물류 작업 분석을 위한 AI 모듈로 구조화되었고, 이를 통해 물류 작업 흐름을 분석할 수 있는 데이터 구조를 구축했습니다.

• SKU 인식

• 작업 표준(SOP) 준수 분석

• 트롤리 이동 추적

• 작업자 재식별(Re-identification)

D. AI 모델 구축 및 파일럿 적용

라벨링된 데이터를 기반으로 AI 학습 데이터셋과 검증 데이터셋(training & validation datasets)을 구축했습니다.

이 데이터셋은 다음과 같은 성능 지표를 기준으로 모델을 학습하고 검증하는 데 활용되었습니다.

• 바코드 인식 정확도

• 다중 상품 인식 정확도

• 포장 상태 감지

• 박스 밀봉 감지

구축된 모델은 AI 기반 물류 검수 시스템(AI-Enabled Packing Checker)에 적용되었으며, 일부 매장에서 파일럿 테스트를 통해 실제 운영 환경에서 성능을 검증했습니다. 이 과정을 통해 시스템 정확도를 확인하고 물류 운영 환경에 맞게 모델을 최적화했습니다.

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5. 프로젝트 주요 성과

AI 기반 물류 검수 시스템 도입 이후 다음과 같은 운영 개선 효과가 나타났습니다.

• 작업 효율 개선: AI 기반 작업 가이드를 통해 패킹 작업 속도 최대 30% 향상

• 주문 정확도 개선: 상품 누락 및 패킹 오류 60~80% 감소

• 물류 운영 비용 절감: 작업 관리 효율 개선으로 물류 인력 운영 비용 10~20% 절감

• 물류 운영 가시성 확보: 주문 처리 과정 전반의 작업 이력을 확인할 수 있는 운영 데이터 확보​

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6. 이번 프로젝트의 주요 인사이트

고객사는 이번 프로젝트를 통해 롯데마트 베트남은 물류 운영에서 다음과 같은 가능성을 확인했습니다.

• 물류 작업 품질 관리 자동화

• 주문 정확도 개선

• 운영 효율 개선

• 데이터 기반 물류 운영 관리

틱택의 AI 물류 솔루션은 롯데마트 베트남이 물류 운영 데이터를 기반으로 주문 정확도와 작업 효율을 개선할 수 있도록 지원했습니다.

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AI 기반 물류 자동화를 직접 경험해보세요!

틱택의 AI 물류 분석 솔루션은 물류센터 운영 환경 및 고객사 니즈에 맞추어 다음을 지원합니다. 롯데마트 베트남 사례처럼 물류 운영 효율과 주문 정확도를 동시에 개선할 수 있습니다.

• 출고 검수 자동화

• 물류 작업 분석

• 운영 데이터 기반 의사결정

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틱택은 AI가 활용되는 프로젝트에 정확성을 기반으로 신속하고 경제적으로 데이터 수집부터 가공, AI 모델링까지 고객의 니즈에 부합하는 AI 솔루션을 제공합니다.

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