Amazon Nova 모델을 활용한 물류 센터 운영 준비 테스트 자동화

섹션별 상세

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운영 준비 테스트(ORT)는 시설당 20만 개 이상의 부품(UIN)을 10,500개 워크스테이션에서 수동으로 확인해야 하며, 시설당 약 2,000시간이 소요되는 고부하 작업이다.

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이미지 탐지 모델로 Amazon Nova Pro를 선정했으며, 이는 높은 RPM/TPM 처리량과 비용 효율성, 그리고 정교한 Bounding Box 좌표 제공 능력을 갖추고 있다.

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부품 설명 생성 파이프라인에서는 Claude Sonnet 4.0을 사용하여 참조 이미지로부터 물리적 특징과 설치 맥락이 포함된 표준화된 텍스트 설명을 생성하고 이를 DynamoDB에 저장한다.

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실시간 탐지 파이프라인은 테스터가 촬영한 이미지를 Nova Pro로 분석하며, 사전에 생성된 부품 설명과 탐지 규칙을 프롬프트에 주입하여 오탐을 줄이고 탐지 정확도를 높인다.

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현장 테스트 결과 92%의 정밀도와 이미지당 2~5초의 지연 시간을 달성했으며, 부품이 40개 이상인 복잡한 모듈의 경우 계층적 처리 방식이 필요함을 확인했다.

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서버리스 아키텍처(AWS Lambda, Amazon Bedrock)를 채택하여 복잡한 인프라 관리 없이 대규모 이미지 처리 파이프라인을 구축하고 비용 효율적인 확장이 가능해졌다.