사람과 AI가 함께 판단하는
가장 강력한 의사결정 과정을 만듭니다
“주문이 몰리는 시간대를 미리 알려줘서 준비가 빨라졌어요.”
비스트로 오너 셰프
“주문 몰릴 시간대가 미리 보여서 라이더 배치를 앞당깁니다.”
배달대행 지점장
“발주 시점을 먼저 짚어주니 결품 걱정이 한결 덜해요.”
식자재마트 사장님
“경로가 실시간으로 다시 짜여서 지연이 확 줄었어요.”
라스트마일 허브장
“입출고 흐름이 한 화면에 보이니 병목이 바로 잡혀요.”
물류센터장
“출결과 성취 데이터가 이어지니 상담이 깊어졌어요.”
학원 원장님
“피크 타임 인력 배치가 훨씬 수월해졌습니다.”
레스토랑 매니저
“카트 동선 데이터로 매대 배치를 바꿨습니다.”
리테일 MD
“주문이 몰리는 시간대를 미리 알려줘서 준비가 빨라졌어요.”
비스트로 오너 셰프
“주문 몰릴 시간대가 미리 보여서 라이더 배치를 앞당깁니다.”
배달대행 지점장
“발주 시점을 먼저 짚어주니 결품 걱정이 한결 덜해요.”
식자재마트 사장님
“경로가 실시간으로 다시 짜여서 지연이 확 줄었어요.”
라스트마일 허브장
“입출고 흐름이 한 화면에 보이니 병목이 바로 잡혀요.”
물류센터장
“출결과 성취 데이터가 이어지니 상담이 깊어졌어요.”
학원 원장님
“피크 타임 인력 배치가 훨씬 수월해졌습니다.”
레스토랑 매니저
“카트 동선 데이터로 매대 배치를 바꿨습니다.”
리테일 MD
“주문이 몰리는 시간대를 미리 알려줘서 준비가 빨라졌어요.”
비스트로 오너 셰프
“주문 몰릴 시간대가 미리 보여서 라이더 배치를 앞당깁니다.”
배달대행 지점장
“발주 시점을 먼저 짚어주니 결품 걱정이 한결 덜해요.”
식자재마트 사장님
“경로가 실시간으로 다시 짜여서 지연이 확 줄었어요.”
라스트마일 허브장
“입출고 흐름이 한 화면에 보이니 병목이 바로 잡혀요.”
물류센터장
“출결과 성취 데이터가 이어지니 상담이 깊어졌어요.”
학원 원장님
“피크 타임 인력 배치가 훨씬 수월해졌습니다.”
레스토랑 매니저
“카트 동선 데이터로 매대 배치를 바꿨습니다.”
리테일 MD
AI Hub는 흩어진 운영 데이터를 맥락으로 읽고,
각 현장에 맞는 판단과 즉각적인 실행 방안을 제공합니다.
현장의 맥락 위에서 더 나은 판단과 즉각적인 실행을 돕습니다.
의사결정 도구 부재
[lack of decision making tool]
현장의 맥락 위에서 더 나은 판단과 즉각적인 실행을 돕습니다.
의사결정 도구 부재
[lack of decision making tool]
우리가 해결하는 방식
데이터 수집부터문제 해결까지
기록되지 않던 현장 데이터를 확보하고, 운영 중인 시스템의 데이터를 하나로 모읍니다.
데이터에 관계와 의미를 부여해, AI가 현장이 돌아가는 방식을 이해하도록 만듭니다.
산업의 맥락을 아는 에이전트가, 지금 무엇을 해야 하는지 판단합니다.
판단이 실제 운영의 행동으로 이어지도록, 사람이 확인하는 지점을 함께 설계합니다.
데이터 수집
하나의 AI가 아닌, 각 기능별 전문가를
파견해 문제를 해결합니다.
데이터 수집부터 프로세싱,
AI Agent의 업무 수행까지
도메인을 이해하고사람과 협력하여결정을 돕는 AI Agent
주문이 몰리는 시간은정해져 있지 않습니다
매출, 주문, 재고가 서로 다른 곳에 흩어져, 데이터가 판단으로 이어지지 않습니다.
F&B의 핵심 과제는 피크타임의 판단 속도입니다.
날씨, 요일, 행사에 따라 주문량이 매일 달라지지만 예측할 근거가 없어, 준비량을 담당자의 경험으로 추정합니다.
판매는 POS에, 재고 차감은 다른 시스템에 기록되어 실제 남은 수량을 실시간으로 알 수 없습니다.
피크타임이 언제 올지 데이터로 보이지 않아, 인력 배치가 담당자의 감에 의존합니다.
피크타임 전에 준비를 끝내는 판단
주문, 재고, 날씨, 인력을 하나의 맥락으로 읽어, 피크타임 대비와 재고 소진 예측을 먼저 짚도록 설계되었습니다.
이벤트 스트림Stream
relations mapped in realtime
주문 폭주는예고 없이 오지 않습니다
폭주의 신호는 이미 데이터 안에 있지만, 배차와 조리는 항상 한 발 늦습니다.
Delivery의 핵심 과제는 폭주 전의 준비입니다.
주문 급증을 지나고 나서야 확인해, 라이더 확보와 조리 준비가 항상 한 발 늦게 시작됩니다.
조리 완료 시점과 라이더 도착 시점이 서로 어긋나, 음식이 식거나 라이더가 기다리게 됩니다.
지역별 수요 변화를 실시간으로 읽지 못해, 라이더가 남는 존과 부족한 존이 동시에 생깁니다.
주문 폭주를 먼저 읽는 배차
주문 흐름과 지역 신호를 엮어 폭주를 예측하고, 라이더 배치와 조리 시작 시점을 먼저 제안하도록 설계되었습니다.
Order surge forecast
92%
Rider pre-positioning
ontology-grounded suggestion
zone 4, +3 riders ▸
Optimal prep time
ontology-grounded suggestion
ETA-linked, 12 min ▸
3,924 DISPATCH DECISIONS TODAY
Darker cells mark the hours where dispatch suggestions concentrated.
배차 스트림Stream
relations mapped in realtime
결품은 창고가 아니라구조에서 시작됩니다
재고, 차량, 도크는 각자 정상이지만, 서로를 모른 채 움직일 때 결품과 대기가 생깁니다.
Logistics의 핵심 과제는 결품 전의 움직임입니다.
임계치 아래로 내려간 재고를 출고 시점에야 발견해, 긴급 발주와 추가 비용으로 이어집니다.
차량 도착 시간과 도크의 상하차 슬롯이 따로 관리되어, 기사와 도크 양쪽에 대기가 쌓입니다.
보충 발주 기안이 사람 손을 여러 번 거치며 지연되어, 리드타임이 그만큼 길어집니다.
결품 전에 움직이는 보충과 배차
재고와 차량, 도크의 상태를 함께 읽어 결품이 생기기 전에 보충을 기안하고, 사람이 승인하는 지점을 함께 설계했습니다.
Fleet utilization
87%
Replenish before stockout
ontology-grounded suggestion
SKU-1042, auto order drafted ▸
Loading slot matched
ontology-grounded suggestion
route → dock 04, 14:20 ▸
Human approval point
ontology-grounded suggestion
관리자 승인 대기, 1건 ▸
운영 스트림Stream
relations mapped in realtime
빈 매대는 매출이사라지는 순간입니다
결품은 재고가 없어서가 아니라, 비어 있다는 사실을 늦게 알아서 길어집니다.
Retail의 핵심 과제는 매대의 공백 시간입니다.
빈 매대를 직원의 순회 점검으로만 확인해, 비어 있는 동안의 판매 기회를 그대로 놓칩니다.
주말, 프로모션으로 달라지는 수요가 발주에 늦게 반영되어, 과잉과 결품이 반복됩니다.
어떤 매대부터 채울지 기준이 없어 감으로 결정하고, 그만큼 동선과 시간이 낭비됩니다.
빈 매대를 사전에 감지하는 운영
매대와 수요, 발주를 하나의 구조로 연결해 결품을 사전에 감지하고, 진열과 발주가 이어지도록 설계되었습니다.
Shelf coverage
96.2%
Empty shelf detected
ontology-grounded suggestion
aisle 3, slot B4 ▸
Restock task assigned
ontology-grounded suggestion
staff 02, 3 min ETA ▸
Weekend uplift forecast
ontology-grounded suggestion
demand +18%, order drafted ▸
매장 스트림Stream
relations mapped in realtime
지연은 도로 위에서만생기지 않습니다
경로가 상황을 모른 채 고정되어 있는 한, 한 번의 지연은 연쇄가 됩니다.
Last mile의 핵심 과제는 지연 이후의 대응 속도입니다.
정체를 만난 뒤에야 우회 경로를 찾기 시작해, 한 건의 지연이 뒤 배송 전체로 번집니다.
지연 사실이 고객에게 늦게 전달되어, 문의와 클레임 대응에 시간이 다시 쓰입니다.
허브를 옮겨갈 때마다 상태 기록이 끊겨, 분실이나 오배송이 생겨도 원인을 추적하기 어렵습니다.
지연을 감지하면 다시 설계되는 경로
교통과 배송 상태를 실시간으로 읽어 경로를 다시 설계하고, 고객 안내까지 하나의 흐름으로 잇도록 설계되었습니다.
delay-aware rerouting
배송 스트림Stream
relations mapped in realtime
도입을 검토하고 계신다면,
이 질문들부터 확인해보세요.
AI Hub는 NEXTPAY의 오프라인 산업 AI 실행 플랫폼입니다. 현장에서 운영 데이터를 확보하고, 온톨로지로 데이터에 관계와 의미를 부여하고, 산업의 맥락을 아는 에이전트를 구성해, 그 판단이 실제 운영의 행동으로 이어지도록 설계되었습니다. 정해진 기능 목록을 고르는 제품이 아니라, 각 현장이 자신의 운영 방식에 맞게 AI를 설계하고 운영할 수 있는 구조를 제공합니다.
우리가 하는 일
복잡한 운영을
단순한 실행으로
현장에서 일하는 모든 사람에게,
더 나은 결과를 만드는 AI의 판단을