간편식과 음료 부문의 글로벌 리더로 손꼽히는 펩시코(PepsiCo)가 NVIDIA Metropolis 파트너사인 코이리더 테크놀로지스(KoiReader Technologies)의 고급 머신 비전 테크놀로지로 유통 프로세스의 효율성과 정확도를 개선하고 있습니다.
펩시코는 코이리더의 테크놀로지를 창고 라벨 스캔 작업의 효율화 솔루션으로 활용했습니다. 이 AI 기반 혁신은 정신없이 돌아가는 물류 창고에서 크기도 붙은 각도도 제각각이고 때로는 일부가 가려지거나 손상돼 있기도 한 라벨과 바코드를 읽게 도와줍니다.
이 테크놀로지는 현재 댈러스포트워스 지역의 펩시코 유통 센터에서 활용 중이며, 올해 더 광범위한 배포를 계획하고 있습니다.
펩시코의 디지털 공급망 부문 책임자인 그레그 벨론(Greg Bellon)은 “적당한 지렛대만 찾으면 처리량을 획기적으로 개선할 수 있는 법”이라고 설명합니다.
코이리더의 테크놀로지는 펩시코의 AI 라벨과 바코드 스캔 시스템을 구동하는 딥 러닝 알고리즘의 훈련과 실행에 사용됩니다.
라벨 스캔에서 완벽에 가까운 정확도를 달성한 결과, 이제는 고객 배송물 검증으로 애플리케이션을 확대해 인간 보조 방식의 집하 작업 정확도를 100%로 유지할 계획입니다.
펩시코가 라벨 스캔 시스템을 시험 중인 댈러스 시설에서 코이리더의 오토노머스OCR(AutonomousOCR) 테크놀로지는 빠르게 작동하는 컨베이어 벨트 위의 복잡한 창고 라벨을 신속하고 정확하게 읽어냅니다.
펩시코는 또한 탄산음료와 과자를 적재하는 팔레트의 스캔도 지원하는 방법을 연구 중입니다. 동일한 오토너머스OCR 테크놀로지로 펩시코의 텍사스 유통 센터를 드나드는 트랙터와 트레일러의 구내 운전도 자동화합니다.
벨론은 “코이리더의 테크놀로지는 여러 활용 사례에 잠재력을 가지고 있습니다. 작은 것부터 시작해서 역량을 입증하는 게 성공의 열쇠입니다”라고 귀띔합니다.
그의 보고에 따르면 스캔 시스템은 주목할 만한 실시간 인사이트들을 벌써부터 내놓기 시작했습니다.
코이리더의 테크놀로지는 제품의 모양이 규칙적이든 불규칙하든, 라벨이 있든 없든 정확한 추적이 가능합니다. 또한 박스 포장에 소요되는 시간, 포장되는 제품의 수, 포장을 위해 제품을 수거하는 데 걸리는 시간 등을 계산할 수 있습니다.
이 같은 실시간 산업 엔지니어링 연구를 통해 인력, 프로세스, 테크놀로지와 처리량의 관계에 대한 질문들의 답을 모색합니다.
코이리더는 다양한 솔루션 포트폴리오와 고객 워크플로우 전반에서 NVIDIA Metropolis 스택을 광범위하게 활용합니다.
NVIDIA TAO Toolkit과 DALI, Nsight Systems가 NVIDIA A6000 GPU 기반 대형 서버상 모델들의 훈련과 최적화를 담당합니다.
NVIDIA DeepStream SDK와 TensorRT, Triton Inference Server로 처리량을 극대화하고, NVIDIA A5000 GPU 기반 엣지 노드에 실시간으로 결과를 제공하며, NVIDIA Jetson AGX Orin 모듈 지원 서버로 대규모 배포를 진행합니다.
또한 코이리더의 애플리케이션들은 전체가 클라우드 네이티브로 구축되어 컨테이너화와 쿠버네티스, 마이크로서비스를 활용합니다.
이에 더해 NVIDIA AI Enterprise 소프트웨어 제품군이 애플리케이션과 AI 배포의 안전한 확장과 관리를 지원합니다.
코이리더의 아슈토시 파사드(Ashutosh Prasad) 창립자 겸 CEO는 “코이비전(KoiVision) 플랫폼은 기업 고객의 물류와 공급망, 산업 자동화를 지원하도록 구축됐습니다. 우리의 솔루션을 통해 펩시코는 자사 유통 프로세스의 운영 효율과 정확도를 개선하고 있습니다”라고 말합니다.
인사이트 도출 가속화
벨론에 따르면 코이리더는 현재 객체/행동 감지 기능과 컴퓨터 비전을 시험하면서 이 같은 애플리케이션에서 어떤 유형의 데이터를 수집할 것인지 연구하고 있습니다.
그는 또 무엇이 그들을 기다리고 있을지 궁금하다고 말합니다. “우리가 함께하는 여행길이 이제 막 시작된 셈이니까요.”