솔루션 · 물류
물류 AI: 스마트한 계획, 안정적인 배송
TMS, WMS, 차량, 배차에 분산된 결정을 하나의 통합된 운영 대시보드로 통합합니다. AI가 일상적인 것을 처리하고, 예외 사항은 인간과 AI가 협력합니다. 지역 파일럿을 수 주 안에 가동합니다.
물류에서 문제는 데이터 부족이 아닙니다 — 너무 늦게 결정하는 것입니다
물류 운영의 병목은 가시성 부족이 아닙니다. 반응 시간입니다. 주문은 OMS에, 차량은 TMS에, 재고는 WMS에, 예외 사항은 배차 받은 편지함이나 기사 채팅 그룹에 있습니다. 배차 담당자 한 명이 하루에 여섯 일곱 개 시스템을 넘나들며 경험과 전화 통화로 격차를 메웁니다. 교통 정체, 차량 부족, 막판 주문 변경, 잘못된 마지막 마일 주소가 발생하면 팀은 대개 사후에 알게 됩니다. 그리고 복구 비용은 계획 단계에서 해결했을 때의 몇 배입니다.
Tenten AI의 접근 방식은 또 다른 시스템을 넘겨주는 것이 아닙니다. 기존 TMS, WMS, OMS를 API를 통해 하나의 통합된 운영 화면으로 연결하고, 경로 계획, 운임 추정, 문서 매칭, 예외 감지를 위해 백그라운드에서 AI를 지속적으로 실행합니다. 일상적이고 반복적인 결정은 자동화됩니다. 고객 관계, 비용 트레이드오프, 안전에 관련된 것은 인간-AI 협력 티켓으로 에스컬레이션됩니다. AI가 맥락, 옵션, 권고안을 조합하고 배차 담당자가 검토, 조정, 승인합니다.
저희는 FDE(현장 배치 엔지니어) 팀입니다. 엔지니어들이 귀사 운영에 임베드하여 요구사항 문서에서 추측하는 것이 아닌 배차 담당자와 함께 실제 교대 일정과 예외 사항을 경험합니다. 하나의 지역, 하나의 구간, 또는 하나의 창고에서 시작하여 수 주 안에 가동하고, 실제 물량에서 ROI를 입증한 후 네트워크 전체로 복제합니다.
역량
01
통합된 운영 대시보드
TMS, WMS, OMS, 차량 원격 측정 신호가 하나의 화면에 통합됩니다. 주문, 차량, 재고, 예외 사항이 한 화면에 표시되어 배차 담당자가 시스템 간 조정을 멈춥니다.
02
AI 경로 및 적재 최적화
시간 창, 차량 제약, 공차 운행, 실시간 교통, 연료 비용을 반영하여 최적 경로와 통합을 생성하고, 조건이 변경될 때 자동으로 재계산하여 조정 사항을 전달합니다.
03
선하증권 자동화
AI가 선하증권, 운송장, 세관, 배송 증명 문서에서 필드를 추출하고 주문 및 운임과 대조하며 불일치를 표시합니다. 수동 데이터 입력과 조정을 최소화합니다.
04
예외 관리 워크플로우
지연, 차량 부족, 주문 변경, 잘못된 주소, 파손이 자동으로 분류되고 우선순위가 지정됩니다. AI가 맥락과 권고 조치를 준비하고 배차 담당자가 한 번의 클릭으로 승인하며, 모든 결정이 감사 가능한 추적을 남깁니다.
05
기사용 AI 어시스턴트
기사가 자연어로 다음 정류장 확인, 예외 사항 보고, 배송 증명 사진 업로드를 합니다. AI가 시스템에 기록하고 ETA를 자동으로 업데이트하여 전화 태그와 정보 격차를 줄입니다.
06
TMS/WMS 네이티브 통합
기존 TMS, WMS, ERP에 API로 연결합니다. 코어 시스템 교체 없음, 데이터 마이그레이션 없음. 귀사의 VPC 내에 배포되어 데이터가 나가지 않고 엔터프라이즈 보안 및 감사 요건을 충족합니다.
활용 사례
다온도 배송 경로 계획
냉장 및 일반 화물을 혼합한 차량 운영에서 AI가 시간 창, 온도 제약, 공차 운행을 고려하여 경로와 통합을 계획하고, 교통 정체 발생 또는 주문 추가 시 즉시 재계산하여 공차 마일과 늦은 배송을 줄입니다.
세관 및 선하증권 조정
국경 간 화물에서 AI가 선하증권, 인보이스, 포장 목록에서 필드를 추출하여 주문 및 세관 데이터와 대조하고, 설명, 수량, HS 코드의 불일치를 표시하여 통관을 가속화합니다.
실시간 마지막 마일 예외 사항
불완전한 주소, 수취인 부재, 재배송 요청이 자동으로 감지되고 트리아지됩니다. AI가 재배정 또는 재예약을 권고하고, 배차 담당자가 승인하면 기사와 고객 모두에게 통보됩니다.
차량 부족 및 용량 배차
성수기 또는 갑작스러운 부족 시 AI가 운행 중인 차량, 외부 위탁 용량, 비용을 고려하여 커버리지 계획을 제시합니다. '트럭을 찾으려고 전화를 돌리는' 숨겨진 시간을 몇 분의 검토로 전환합니다.
기사 현장 보고 및 ETA 업데이트
기사가 채팅 앱에서 자연어로 하역 지연이나 파손을 보고합니다. AI가 분류하고 시스템에 기록하며 하위 ETA를 재계산하여 배차팀과 고객이 최신 현황을 즉시 확인합니다.
딜리버리 일정
1주차
임베드 및 운영 매핑
엔지니어들이 임베드하여 배차 담당자와 함께 실제 교대 일정과 예외 사항을 경험하고, TMS/WMS/OMS 데이터 소스를 인벤토리하며, 가장 고통스러운 예외 유형과 ROI 기준선을 확정합니다.
2–3주차
파일럿 MVP 가동
하나의 지역 또는 구간을 선택하고, API를 연결하며, 통합 대시보드, 경로 최적화, 예외 워크플로우를 출시하여 섀도 모드에서 실제 물량으로 검증합니다.
4–6주차
인간-AI 루프 튜닝
현장 피드백에서 신뢰도 임계값과 에스컬레이션 규칙을 조정하여 일상적인 결정이 자동화되고 복잡한 결정이 인간 검토 하에 있도록 합니다. 정시 배송율과 절감 시간을 측정합니다.
6주차 이후
네트워크 전체 복제
ROI가 입증되면 파일럿을 다른 지역, 창고, 차량으로 복제하고 모델 모니터링 및 반복의 지속 가능한 케이던스를 구축합니다.
수 주
라이브 지역 파일럿까지, 수 개월이 아닌
TMS/WMS
네이티브 API 통합, 교체 없음
VPC
귀사 환경에 배포, 데이터 유출 없음
FAQ
AI가 계획한 경로가 교통 정체나 막판 변경과 같은 실제 상황에서도 유효합니까?
네, 그것이 설계의 핵심입니다. 시스템이 실시간 교통 및 주문 변경 신호를 수집하고 조건이 바뀔 때 경로를 자동으로 재계산합니다. 새벽에 하나의 정적인 계획을 실행하는 것이 아닙니다. 스스로 안전하게 해결할 수 없는 것은 예외 티켓으로 배차 담당자에게 에스컬레이션하여 AI가 고위험 결정에서 즉흥적으로 행동하지 않습니다.
마지막 마일은 변수가 너무 많습니다 — AI가 실제로 도움이 됩니까?
마지막 마일에서 100% 자동화를 추구하지 않습니다. 예측 가능한 부분을 자동화하고 예외 사항 주변에 워크플로우를 구축합니다. 불완전한 주소, 수취인 부재, 재배송 등 빈번한 문제가 권고 조치와 함께 자동으로 감지되어 배차 담당자가 처음부터 결정하는 것이 아닌 검토합니다. AI가 일상적인 것을 처리하고 사람이 실제 판단이 필요한 것을 처리하여 전체 처리량과 정시 배송율이 꾸준히 향상됩니다.
이미 TMS와 WMS를 운영하고 있습니다 — 교체해야 합니까?
아닙니다. 기존 TMS, WMS, ERP에 API로 연결하여 신호를 통합 화면으로 합칩니다. AI 계획, 매칭, 예외 관리가 그 위에서 이루어집니다. 코어 시스템은 그대로 유지됩니다. 더 짧은 출시 기간, 더 낮은 위험, 대규모 데이터 마이그레이션 없음을 의미합니다.
데이터 보안과 컴플라이언스는 어떻게 처리합니까?
시스템을 귀사의 VPC 내에 배포할 수 있어 운영 및 고객 데이터가 제3자에게 나가지 않습니다. 모든 AI 권고와 인간 결정은 내부 통제를 만족하는 감사 가능한 추적을 유지하며, 필요에 따라 SOC 2 및 GDPR 같은 프레임워크에 맞출 수 있습니다. 모델 접근 및 권한은 역할별로 관리됩니다.
왜 수 개월이 아닌 수 주 안에 결과가 나옵니까?
저희는 FDE 팀이고 지역 파일럿 전략을 실행하기 때문입니다. 엔지니어들이 현장에 임베드하여 하나의 지역 또는 구간에 집중하고, 가장 중요한 데이터 소스를 연결하며, 가장 고통스러운 시나리오 한두 가지를 출시합니다. 수 주 안에 실제 물량에서 ROI를 입증하고 복제합니다. 한 번에 큰 시스템 하나가 모든 것을 해결할 때까지 기다리는 것이 아닌 좁은 범위로 가치를 앞당깁니다.
가동 후 유지보수를 위해 데이터 과학팀을 구성해야 합니까?
처음부터 팀을 구성할 필요는 없습니다. 딜리버리의 일환으로 모델 모니터링과 반복 케이던스를 구축하고 운영 노하우를 운영 및 IT 직원에게 이전합니다. 내부에서 운영하거나 저희가 관리 운영 및 최적화를 계속하도록 할 수 있습니다. 귀사 조직의 역량에 맞는 것을 선택하십시오.
