사람의 눈에 의존하는 마지막 검수
SKU가 늘고 주문이 몰릴수록 비슷한 패키지, 수량 차이, 신규 작업자의 실수가 출고 직전까지 숨어 있습니다.
Add, Not Replace
VisionVentory는 스마트폰 카메라가 주문과 상품을 실시간 대조해 정상·초과·오품을 출고 전에 판정하고, 인식 순간을 영상으로 남기는 AI 검수 레이어입니다. 기존 WMS는 그대로 두고, 가장 오류가 잦은 공정부터 시작합니다.
Camera = Scanner · 실시간 판정 예시
The Real Problem
팔레트 단위 B2B 작업을 위해 만들어진 기존 시스템으로 더 많은 SKU와 고빈도 D2C 주문을 처리하고 있습니다. 작업자가 더 열심히 확인해도, 마지막 검수가 사람의 기억에 남아 있으면 오류는 반복됩니다.
SKU가 늘고 주문이 몰릴수록 비슷한 패키지, 수량 차이, 신규 작업자의 실수가 출고 직전까지 숨어 있습니다.
이미 돌아가는 시스템을 바꾸는 순간 데이터 이관, 교육, 현장 중단이라는 또 다른 위험이 생깁니다.
일반 패킹 영상은 클레임 이후의 확인에는 도움을 주지만, 오품·초과 수량을 출고 전에 막지는 못합니다.
How It Works
VisionVentory는 WMS를 대체하려 하지 않습니다. 기존 주문 흐름 앞뒤에 연결해 검수 정확도와 추적성을 보완합니다.
피킹 슬립을 스캔하면 주문을 불러오고 녹화를 자동으로 시작합니다.
상품을 놓는 순서와 관계없이 스마트폰 카메라가 바코드를 인식합니다.
주문과 대조해 정상·초과·오품을 즉시 판정하고 출고를 차단합니다.
상품과 오류가 인식된 정확한 시각을 영상·로그에 함께 남깁니다.
Camera = Scanner
안드로이드 스마트폰과 거치대로 주문 호출부터 검수·녹화까지 이어집니다. 별도 버튼 조작 없이 피킹 슬립을 읽으면 주문과 녹화가 시작되고, 수량이 충족되면 자동으로 완료됩니다.
주문 데이터와 실시간 대조해 출고 직전에 결과를 알려줍니다.
어떤 상품이 언제 인식됐는지 영상 타임라인에 함께 남습니다.
클레임이 들어오면 주문번호로 그 순간을 바로 확인합니다.
AI 검수로 피킹·패킹 오류를 출고 전에 발견해 재배송과 고객 CS 비용을 줄입니다.
주문을 검색하면 각 상품과 오류가 인식된 시각으로 이동해 클레임 대응과 원인 분석 시간을 줄입니다.
스마트폰 하나로 인식·판정·녹화를 연결해 전용 스캐너 중심의 복잡한 장비 구성을 줄입니다.
Working Prototype · 2026.08.14
실제 K-뷰티 제품과 안드로이드 단말로 피킹 슬립 스캔 → 녹화 → 바코드 인식 → 주문 대조·자동 판정 → 기록 저장까지 확인했습니다.
Pixel 8 기반 30개 세션의 개발 테스트 결과입니다. 실제 창고의 조도·거리·연속 가동 환경에서 성능과 운영 안정성을 추가 검증해야 하며, 생산 환경의 SLA를 의미하지 않습니다.
상품·바코드 등록, 피킹 슬립 스캔, 실시간 바코드 인식, 주문 대조·자동 판정, 모바일·서버 저장, 백오피스 주문 검색과 시점 재생.
고객·수취인 관리, WMS·OMS 주문 자동 수신, 송장 생성, 배송 모니터링, LOT·유통기한 OCR은 PoC와 운영 우선순위에 따라 확장합니다.
Why We Build
21년 동안 K-뷰티 셀러로 일하며 200평 창고, 2,000개 이상의 SKU, 월 15,000건의 주문을 운영했습니다. 작업자가 하루 수백 건을 처리하는 현장에서 작은 실수가 얼마나 큰 비용으로 돌아오는지 직접 경험했습니다.
“사람에게 더 조심하라고 말하는 대신,
시스템이 실수를 먼저 발견하게 만들고 싶었습니다.”
VisionVentory는 멋진 데모보다 실제 창고에서 작동하는 도구를 목표로 합니다. 자사 물류 현장을 테스트베드로 삼아 데이터를 쌓고, 검증된 기능부터 고객 현장에 적용합니다.
VVFulfillment 현장·서비스 보기 ↗Answers
AI 오패킹 검수, 기존 WMS 연동, 필요 장비와 PoC 진행 방식에 대한 핵심 답변입니다.
VisionVentory는 기존 WMS를 교체하지 않고 그 위에 연결하는 AI 실행·검수 레이어입니다. 스마트폰 카메라로 주문 정보와 실제 상품을 비교해 피킹·패킹 오류를 출고 전에 발견하도록 돕습니다.
아니요. VisionVentory의 원칙은 Add, Not Replace입니다. API 연동을 목표로 하되 초기 PoC에서는 CSV나 엑셀 주문 데이터로도 검증을 시작할 수 있습니다.
초기 검수는 현장에서 사용하는 안드로이드 스마트폰을 활용합니다. 현장 환경과 필요한 정확도에 따라 프린터 등 주변 장비의 연결 범위를 PoC에서 확인합니다.
일반 패킹 영상이 클레임 발생 후 확인을 돕는 데 집중한다면, VisionVentory는 촬영과 동시에 상품을 인식하고 주문과 대조해 오품·초과 수량을 출고 전에 차단하도록 설계되었습니다. 이후에는 상품이나 오류가 인식된 정확한 시점으로 바로 이동해 증거를 확인할 수 있습니다.
SKU가 많고 소량 다빈도 주문을 처리하며, 비슷한 패키지나 수량 차이로 오패킹이 발생하는 D2C 풀필먼트 현장에 적합합니다.
현재 공정과 오류 지점을 진단한 뒤 오류가 잦은 한 개 라인을 선정합니다. 4주 동안 실제 주문으로 검수 흐름과 KPI를 확인하고 다음 적용 범위를 결정합니다.
현재는 바코드와 수량 기반 오패킹 검수를 우선 검증하고 있습니다. 실제 운영 데이터를 축적한 뒤 LOT·유통기한 OCR과 바코드 없는 상품의 외관 인식으로 확장할 계획입니다.
4-Week PoC
현재 WMS, 주문량, SKU 구성과 가장 자주 발생하는 오류를 알려주시면 적용 가능한 PoC 범위를 함께 설계합니다.
현재 프로세스와 오류 지점 확인
오류가 잦은 한 개 라인·명확한 KPI로 시작
시스템 교체나 장기 약정 없이 실제 주문으로 검증