아마존, 자동화 이미지 인식으로 물류센터 ORT 효율 60% 향상

아마존은 새 물류 센터 구축 시, 수천 개의 구성 요소가 정확히 설치되었는지 확인하는 '운영 준비 테스트(Operational Readiness Testing, ORT)' 과정을 진행합니다. 이 과정은 매번 약 2,000시간 이상의 수작업을 필요로 했으나, 이제 Amazon Nova 모델을 활용하여 자동화된 이미지 인식 기반 검증 시스템을 구축함으로써 테스트 효율성과 정확도를 획기적으로 개선하고 있습니다.

Amazon Bedrock 기반 Amazon Nova Pro 모델의 활용

Amazon은 ORT 프로세스를 자동화하기 위해 Amazon Bedrock의 생성을 위한 AI 모델인 Amazon Nova Pro를 선택했습니다. 이 모델은 뛰어난 이미지 인식 정확도를 바탕으로 수백 개의 워크스테이션을 구성하는 20만 개가 넘는 구성 요소들을 신속하게 식별하고 이상 여부를 검출할 수 있습니다. 또한, 서버리스 AWS Lambda와 API Gateway를 연동하여 복잡한 인프라 관리 없이도 높은 확장성과 성능을 구현했습니다.

다음은 이 시스템의 전체 아키텍처를 보여주는 다이어그램입니다.

자동화 워크플로우 구성과 활용

이 시스템은 크게 두 가지 파이프라인으로 구성되어 있습니다.

1. UIN 설명 생성 파이프라인: 각 구성 요소(UIN)의 참조 이미지를 기반으로 Anthropic의 Claude Sonnet 4.0 모델을 통해 상세한 설명을 생성하고, 이를 DynamoDB에 저장합니다. 이 설명은 감지 정확도를 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.

2. UIN 감지 평가 파이프라인: 실제 물류 센터에서 촬영한 이미지를 기반으로 Nova Pro 모델이 각 모듈의 구성 요소를 실시간으로 감지하고, 설치 상태, 결함 여부, 신뢰도 점수 등을 반환합니다.

이 자동화 파이프라인은 테스트 담당자가 UI를 통해 이미지 업로드만 하면, Amazon S3로 저장된 이미지를 자동 분석하고, 위 결과를 DynamoDB에 저장하는 방식으로 구성되어 있습니다.

아래는 이미지 업로드 및 분석 후 결과가 표시되는 UI 예시입니다.

아래는 결과 요약을 대시보드에서 확인할 수 있는 관리자 화면입니다.

자동화 결과 및 주요 인사이트

시스템 도입을 통해 Amazon은 다음과 같은 성과를 거두었습니다.

• 평균 이미지 분석 속도는 약 2~5초
• UIN 감지 정확도는 92% 이상
• 기존 ORT 대비 총 검사 시간 60% 절감
• 모델 기반 감지로 누락된 라벨 포착, 라벨 품질 개선 기회 포착

또한, 모듈당 구성 요소 수가 20개 이하일 경우 성능이 최상으로 나타났으며, 40개 이상 구성 시에는 계층적 분석이 필요하다는 중요한 인사이트도 확보했습니다.

비교 및 활용 가이드

이번 사례는 복잡한 구성요소의 수작업 검증 업무를 자동화할 수 있는 대표적 모범 사례로, 제조, 품질 관리, 설비 점검 등 다양한 분야에서 유사하게 활용 가능합니다. 전체 시스템은 서버리스 구조로 구성되어 있음에도 자동화, 분석, 저장까지 포괄하는 완전한 배포 가이드를 제공합니다.

또한, Amazon Bedrock 기반 페이스로 기존 모델들과 비교했을 때 높은 추론 성능과 처리 속도를 보여준 Amazon Nova Pro는 대규모 객체 감지 활용에 최적화되어 있어 향후 업계 전반으로 확대 가능성을 보여주고 있습니다.

결론

Amazon Nova 모델과 Claude Sonnet을 활용한 자동화 이미지 인식 시스템은 운영 준비 테스트(ORT) 과정을 자동화하며, AI의 실질적 비즈니스 활용을 보여주는 대표 사례입니다. 이 시스템을 통해 Amazon은 수작업의 오류를 줄이고, 테스트 속도와 정확성을 크게 향상시켰습니다.

유사한 워크로드를 다루는 기업이나 개발자라면 이 구조를 바탕으로 자체적인 자동화 파이프라인을 설계하고 배포(Deployment Guide)에 활용해 볼 수 있습니다. 특히 Amazon Bedrock과 서버리스 구조는 클라우드 기반 자동화 솔루션의 탁월한 비교 포인트로 작용합니다.

원문 링크: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-amazon-uses-amazon-nova-models-to-automate-operational-readiness-testing-for-new-fulfillment-centers/