OurBox는 주문수집부터 물류현장에서 제품을 피킹하고 포장, 발송하기까지의 전과정에 대한 효율성 개선을 위해 끊임없이 노력해 오고 있다. 현장 업무에 대한 분석과 프로세스 개선작업 뿐만 아니라 시스템을 통해 업무 효율화를 이루는 것이 가장 중요함을 인식하고 기술중심 경영에 박차를 가하고 있다. 이미 개발하여 운용하고 있는 #MATE시스템의 OMS(주문관리시스템)와 WMS(창고관리시스템)외에 PMS(제품정보관리스템), MES(생산관리시스템), 특송시스템 등을 추가로 개발하여 e-Commerce 전체 프로세스를 지원할 수 있는 시스템으로 지속적인 고도화를 추진하고 있다.
물류현장에서 상품을 발송하기까지는 포장을 위한 내용물 크기 측정, 적절한 크기의 박스 선정 등 사전 준비 과정에서 많은 시간이 소요되고 있다.
이러한 문제점을 보완하기 위해 OurBox의 #MATE시스템은 일찍이 박스추천기능을 적용하여 업무에 활용하고 있다. 현재 까지는 포장제품의 체적측정 시 외형을 직육면체의 형태로 측정, 체적을 구하고 이를 바탕으로 적절한 크기의 박스를 추천하고 있다. 그러나 실제 상품은 직육면체도 있지만 원형 혹은 타원형의 제품이 많고 특히 식품의 경우 포장의 끝 부분이 라운드 형태로 구성된 것이 많아 불가피 오차가 발생하고 있는 현실이다.
이러한 기술적 한계를 극복하고 박스 추천의 정확도를 높이기 위해서는 상품의 3D 이미지 데이터를 가공, 분류 및 조합하여 실제포장 상태를 정확히 반영할 수 있는 기술 개발 필요성이 대두되었다.
아워박스는 2021년 11월부터 3D와 AI비전 기술을 활용하여 상품의 체적을 측정함으로써 박스 추천시스템의 정확도 및 속도향상을 목표로 “AI비전과 Depth 측정 기술을 활용한 포장 상자 규격 추천 프로그램”을 개발해오고 있다. 그동안 기술 개발이 순조롭게 진행되어 2023년 1월 실용화를 목표로 현장 테스트를 진행하고 있다.
또한 이와 관련하여 “자동 패킹 방법 및 장치(출원번호 10-2022-0121333)”에 대한 특허출원을 완료하였다.
<3D model down-sampling>
기존의 박스 추천기능은 위의 이미지 A의 이미지처럼 직육면체로 체적을 측정하였다면 새로 적용되는 기술은 위의 이미지 D, E에 해당하는 실 제품의 체적과 유사한 형태로 측정하여 박스 추천 시 보다 정확한 체적을 활용하게 된다. 해당 시스템이 현장에 적용되면 기존시스템의 박스 추천 시 약 70%의 정확도에 불과하던 것이 약 92% 이상 규격에 대한 정확도가 향상되고 박스 규격을 최소화할 수 있다.
ESG경영은 떠들썩한 캠페인으로 이룰 수 있는 것이 아니라, 생활의 편익을 제고하면서도 낭비 요소를 줄여가는 것이 진정한 ESG 경영이다. OurBox는 이러한 기술 초격차를 실현해내면서 물류를 위한 박스 사이즈 최소화를 통해 과잉포장을 원천 차단하고 부자재 사용을 절감하여 탄소발생을 줄여가는 실천을 기술력으로 해결하고 있다.
2022-11-21
OurBox는 주문수집부터 물류현장에서 제품을 피킹하고 포장, 발송하기까지의 전과정에 대한 효율성 개선을 위해 끊임없이 노력해 오고 있다. 현장 업무에 대한 분석과 프로세스 개선작업 뿐만 아니라 시스템을 통해 업무 효율화를 이루는 것이 가장 중요함을 인식하고 기술중심 경영에 박차를 가하고 있다. 이미 개발하여 운용하고 있는 #MATE시스템의 OMS(주문관리시스템)와 WMS(창고관리시스템)외에 PMS(제품정보관리스템), MES(생산관리시스템), 특송시스템 등을 추가로 개발하여 e-Commerce 전체 프로세스를 지원할 수 있는 시스템으로 지속적인 고도화를 추진하고 있다.
물류현장에서 상품을 발송하기까지는 포장을 위한 내용물 크기 측정, 적절한 크기의 박스 선정 등 사전 준비 과정에서 많은 시간이 소요되고 있다.
이러한 문제점을 보완하기 위해 OurBox의 #MATE시스템은 일찍이 박스추천기능을 적용하여 업무에 활용하고 있다. 현재 까지는 포장제품의 체적측정 시 외형을 직육면체의 형태로 측정, 체적을 구하고 이를 바탕으로 적절한 크기의 박스를 추천하고 있다. 그러나 실제 상품은 직육면체도 있지만 원형 혹은 타원형의 제품이 많고 특히 식품의 경우 포장의 끝 부분이 라운드 형태로 구성된 것이 많아 불가피 오차가 발생하고 있는 현실이다.
이러한 기술적 한계를 극복하고 박스 추천의 정확도를 높이기 위해서는 상품의 3D 이미지 데이터를 가공, 분류 및 조합하여 실제포장 상태를 정확히 반영할 수 있는 기술 개발 필요성이 대두되었다.
아워박스는 2021년 11월부터 3D와 AI비전 기술을 활용하여 상품의 체적을 측정함으로써 박스 추천시스템의 정확도 및 속도향상을 목표로 “AI비전과 Depth 측정 기술을 활용한 포장 상자 규격 추천 프로그램”을 개발해오고 있다. 그동안 기술 개발이 순조롭게 진행되어 2023년 1월 실용화를 목표로 현장 테스트를 진행하고 있다.
또한 이와 관련하여 “자동 패킹 방법 및 장치(출원번호 10-2022-0121333)”에 대한 특허출원을 완료하였다.
기존의 박스 추천기능은 위의 이미지 A의 이미지처럼 직육면체로 체적을 측정하였다면 새로 적용되는 기술은 위의 이미지 D, E에 해당하는 실 제품의 체적과 유사한 형태로 측정하여 박스 추천 시 보다 정확한 체적을 활용하게 된다. 해당 시스템이 현장에 적용되면 기존시스템의 박스 추천 시 약 70%의 정확도에 불과하던 것이 약 92% 이상 규격에 대한 정확도가 향상되고 박스 규격을 최소화할 수 있다.
ESG경영은 떠들썩한 캠페인으로 이룰 수 있는 것이 아니라, 생활의 편익을 제고하면서도 낭비 요소를 줄여가는 것이 진정한 ESG 경영이다. OurBox는 이러한 기술 초격차를 실현해내면서 물류를 위한 박스 사이즈 최소화를 통해 과잉포장을 원천 차단하고 부자재 사용을 절감하여 탄소발생을 줄여가는 실천을 기술력으로 해결하고 있다.
2022-11-21