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AI 로봇커피 비트, AWS 이노베이트에서 수요예측·오토튜닝 개발 사례 발표

이상일
[디지털데일리 이상일기자] 비트코퍼레이션의 AI 로봇커피 ‘비트(b;eat)’가 아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)의 글로벌 온라인 컨퍼런스인 AWS 이노베이트(AWS Innovate) 데이터 및 AI/ML에서 원재료 수요예측과 자동발주 시스템 및 하드웨어 오토 튜닝 시스템을 개발한 사례를 발표했다.

비트코퍼레이션은 ‘아마존 Forecast(Amazon Forecast)’를 사용한 비트코퍼레이션의 무인 로봇카페 지능화 및 자동화 운영 방법’이라는 제목으로 자사의 개발 사례를 공유했다. 아마존 포캐스트(Amazon Forecast)는 머신 러닝을 사용한 쉽고 정확한 지표 분석을 통해 비즈니스 결과를 예측할 수 있도록 하는 서비스이다. 소매 및 재고 예측, 인력 계획, 여행 수요 예측 등에 사용될 수 있다.

비트는 ‘아마존 Forecast(Amazon Forecast)’를 활용해 커피 원두, 우유 등의 원재료 소모량 및 얼음 토출량, 시럽 소모량 등을 정확하게 예측하고, 수요 예측 데이터에 기반해 자동으로 물류를 주문하는 AI 시스템을 개발하는 사례를 공유했다. 이와 함께 재료 토출량 이상을 최소화함으로써 반복 토출을 줄여 제조 시간 지연을 막는 머신러닝 기반 하드웨어 오토 튜닝 및 속도 튜닝 시스템 개발 사례도 발표했다.

비트코퍼레이션은 지난 2018년 1월 시장에서 가장 먼저 로봇커피를 상용화한 기업인만큼, 해당 시스템 개발에 필요한 대규모의 데이터를 충분히 적재해 둔 상태다.

그동안 비트는 무인 매장 운영 시스템인 아이매드를 통해 판매량, 매출, 원자재 소모량 등을 한 눈에 파악이 가능하도록 시각화해 데이터에 기반한 효율적인 비즈니스 운영을 지원해왔다. 또한 5년이상 축적한 무인 카페 운영 데이터를 활용해 인공지능(AI)와 머신러닝(ML) 기술을 토대로 개발한 자체 무인 매장 운영 시스템인 아이매드(i-MAD) 고도화를 지속하고 있다. 이를 통해 더 혁신적인 AI 무인 매장 운영 시스템으로 진화시킨다는 목표다.

그 일환인 수요예측 및 자동발주, 그리고 오토튜닝 시스템 개발을 통해 재고관리 및 재료의 배송 효율성을 증대하고 재고 관리에 필요한 수작업을 최소화할 수 있다. 또한 정확한 수요 예측을 통해 과도 발주를 방지해 재료 폐기를 최소화하고, 발주 간격 최적화로 너무 잦은 간격의 발주로 인한 물류 비용 증가를 피해 매출 손실을 방지할 수 있다는 설명이다.

비트코퍼레이션 기술연구소 문성환 소장은 “2022년까지는 데이터를 축적하고 통계적으로 시각화하고 활용했다면, 올해부터는 자동 튜닝, 속도 튜닝, 자동 물류 발주를 계획하고 있다”며 “재료 낭비와 물류비 낭비를 줄여 손실을 최소화할 뿐 아니라 제조 속도까지 높임으로써 비즈니스 효율을 높일 수 있을 것”이라고 말했다.
이상일
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