Blog of Reindeers

REINDEERS DVRP AI CORE ENGINE 소개 REINDEERS는 2026년 음력 설 이후, 2월 중순을 목표로 DVRP(Dynamic Vehicle Routing Platform) 베타 서비스를 공식 오픈 AI가 실시간으로 판단·결정·지시·최적화 이번 글은 기술팀의 시각에서, DVRP가 어떤 구조로 설계되었고 AI가 어떻게 업무를 실제로 “대신 수행”하도록 만든 기술적 기반을 설명합니다. 프레임워크나 언어는 보안상 비공개하지만, 핵심 알고리즘·AI 아키텍처·동기화 구조·RAG 전략 1. 서비스 개요 — AI 기반 물류 엔진의 출현 REINDEERS DVRP는 다음의 핵심 기능들을 통합한 하나의 AI 플랫폼입니다. 트럭·기사·창고 간 배차 자동화 Direct DO(직배송)의 다구간 경로 계산 입고 ASN·출고 ASN·DO 생성 전체 자동화 GPS 기반 실시간 위치 추적 및 ETA 예측 FEFO·CBM·거리·로트 기반 재고 할당 엔진 LLM 기반 AI 오케스트레이션(업무 지시 자동화) RAG 기반 현실 데이터 참조형 AI 의사결정 대규모 트럭 운영(1000대 규모)을 위한 MQ · 비동기 구조 이 모든 기능은 REINDEERS CORE ENGINE 이라는 단일 구조에서 작동합니다. Web, Mobile Web, Native App이 동일 엔진을 공유하도록 만들어져 있으며 AI가 어느 디바이스에서든 같은 판단을 내릴 수 있는 구조입니다. 2. 프론트 구조 — Web · Mobile Web · Native App 통합 2-1. Web 대량의 데이터 조회, 트럭/기사 모니터링, 창고 운영, DO 처리 등을 담당합니다. 업무 플로우를 AI가 자동으로 생성하기 때문에 Web은 단순히 입력·확인 UI 역할을 합니다. 2-2. Mobile Web 운전기사와 창고 담당자를 위한 현장 중심 UI입니다. 입출고 스캔, 사진 제출, GPS 이벤트 전송, 증빙...

REINDEERS CORE ENGINE DEEP DIVE — PART 4 이번 Part 4에서는 REINDEERS WMS의 핵심인 AI 재배치 엔진(AI Relocation Engine) 과 Dynamic Warehouse Optimization(동적 창고 최적화) 의 기술 구조를 다룬다. 이 기능은 실제 운영 현장에서 “비용을 줄이고 처리 속도를 높이며, 재고를 항상 최적 위치에 유지”하게 하는 기술적 핵심이다. 20. AI 재배치 엔진(AI Relocation Engine) AI 재배치 엔진은 매일 또는 특정 이벤트 발생 시, 창고 전체 재고의 최적의 위치를 재계산해 재배치를 제안 하는 역할을 한다. 20.1 재배치가 필요한 이유 재고 회전율 변화 출고 트래픽 증가 또는 감소 신규 고객사 입고 증가 유통기한 임박 SKU 증가 Zone 과부하(피킹 동선 비효율) 이러한 변화는 사람보다 AI가 더 빠르게 감지하고 계산할 수 있다. 20.2 AI 재배치 판단 로직 1. SKU별 회전율 계산 2. 현재 Zone/Bin 점유율 분석 3. 피킹 동선 시뮬레이션 4. FEFO / LOTT(로트) / CBM 제약 적용 5. Zone별 트래픽 분산 계산 6. "재배치 필요 점수" 계산 7. 재배치 작업 자동 생성 20.3 재배치 점수 공식(예시) 모든 점수는 실시간 데이터 기반이다. relocation_score = (turnover_weight * turnover_change_pct) + (distance_weight * avg_picking_distance) + (expiry_weight * expiry_risk_factor) + (traffic_weight * zone_traffic_congestion) ...

REINDEERS CORE ENGINE DEEP DIVE — PART 3 이번 Part 3에서는 REINDEERS 플랫폼의 고급 엔진 아키텍처를 다룬다. 실제 운영에서 필요한 AI 예측 엔진, 트럭 디지털 트윈, 고급 캐시 계층, CDC 기반 실시간 데이터 스트림 등 플랫폼의 “지능화·자동화 기반 기술”을 상세하게 설명한다. 14. AI 예측 엔진(Forecasting Engine) — 출고량·재고회전·배송량 예측 물류 데이터가 누적되기 시작하면 가장 먼저 도입되는 기능이 예측이다. REINDEERS의 예측 엔진은 다음 3가지를 핵심 목표로 둔다. 출고량 예측(Outbound Volume Forecast) 재고 회전율 예측(Inventory Turnover Forecast) 배송량·트럭 수요 예측(Delivery Volume Forecast) 14.1 예측에 사용하는 주요 피쳐(Features) 출고/입고(OSN/ASN) 발행량 고객사별 SKU 사용 패턴 요일·월별 계절성(Seasonality) 리드타임(생산 → 픽업 → 입고 → 출고) 도착지 클러스터(지역 단위 볼륨) 차량 가동률 AI가 수행한 배차 결과(성공/실패/대안 배차) 이렇게 수집된 피쳐는 “전통적 ML 모델”과 “대규모 언어모델 기반 Feature Reasoning”을 결합한 하이브리드 방식으로 처리된다. 14.2 하이브리드 예측 프로세스 Raw Data → Feature Extraction → ML Forecast ↘ LLM Reasoner → Confidence 수정 ML Forecast: LightGBM / CatBoost 기반 시계열 예측 ...

REINDEERS CORE ENGINE DEEP DIVE — PART 2 전 편에서는 재고 할당·직배송 경로 설계·AI Action Schema·RAG 구조 등 물류 시스템의 핵심 알고리즘을 설명했다. 이번 Part 2에서는 REINDEERS 플랫폼의 근본을 지탱하는 배차 엔진, ETA 계산, 이벤트 소싱, 모바일 오프라인 엔진, 멀티테넌시 보안 을 기술적 관점에서 심층적으로 다룬다. 7. AI 배차 엔진(Dispatch Engine) — 비용·시간·적재율을 동시에 계산하는 멀티 목표 알고리즘 배차 엔진은 “배송 DO 생성 후” 자동으로 작동한다. 단일 목적 최적화가 아니라, 아래 4개의 목적을 동시에 평가하는 Multi-Objective Optimization 구조를 갖는다. 7.1 평가 지표(Score Model) score = (w1 * distance_score) + (w2 * eta_score) + (w3 * cbm_score) + (w4 * cost_score) distance_score : 기존 경로에 삽입했을 때 증가하는 총 주행거리 eta_score : 도착 예정시간(ETA) 지연 정도 cbm_score : 적재 가능한지, 적재율이 적절한지 cost_score : 연료 + 인건비 + 트럭 가동 비용 가중치 w1~w4는 회사 정책에 따라 동적으로 변경 가능하다. 7.2 경로 삽입 알고리즘(Route Insertion) 배차 엔진의 핵심은 “진행 중인 트럭의 현재 경로”에 새로운 DO를 삽입할 수 있는지 계산하는 것이다. 기존 경로: [A → B → C] 신규 DO: D 후보: 1) A → D → B → C 2) A → B → D → C 3) A → B → C → D 각 삽입 케이스의 ETA/거리...

  🎉 REINDEERS 공식 오픈 — 2025년 12월 1일 동남아 산업무역·3PL·AI 자동화 플랫폼의 새로운 시작 오늘, 저희 REINDEERS는 4년간의 준비를 마치고 드디어 첫 베타 오픈을 맞이했습니다. 이 플랫폼은 단순한 쇼핑몰이나 물류 솔루션이 아닙니다. “무역의 시작부터 공장 생산, 인증, 운송, 창고, 배송, 정산까지” 동남아 제조·유통 산업 전반을 하나의 기술로 연결하는 차세대 산업 플랫폼 입니다. REINDEERS는 지난 4년 동안 4번의 팀 재구성, 수십 차례의 구조 변경, 8번에 걸친 주문 엔진 재개발, 한국·태국·중국 개발팀의 공동 설계, AI RAG·MQ·MCP 등 최신 기술의 직접 구현 이라는 쉽지 않은 여정을 지나 오늘에 이르렀습니다. 이 영상은 “우리가 어떤 길을 걸어왔고, 무엇을 해결하고자 했는지” 그리고 “동남아 제조업이 앞으로 어떻게 변화할지” 그 출발점을 담아 제작했습니다. 🔥 이번 오픈의 의미 이제 REINDEERS는 단순한 베타 테스트가 아니라 실제로 산업의 문제를 해결하기 위한 첫걸음 을 내딛습니다. ✔ 태국·말레이시아·한국·중국을 연결하는 B2B 무역 자동화 ✔ WMS + DVRP + Trading이 단일 구조로 작동하는 최초의 플랫폼 ✔ AI 기반 카테고리 자동 분류, 견적 정규화, 업무 자동 생성 ✔ 물류·무역 운영팀이 실제 업무에 바로 사용할 수 있는 SaaS 서비스 오늘의 오픈은 “완성”이 아니라, 아시아 산업 디지털 전환의 출발점 입니다. 🚀 Next Step (2026년 3월 1일) REINDEERS는 2026년 3월, 또 하나의 혁신인 DVRP 경로 최적화 물류 플랫폼 을 정식 오픈합니다. AI 기반 실시간 배차, 공장–창고–배송까지 이어지는 완전 자동화 물류 엔진이 추가됩니다. 🌏 마지막으로 REINDEERS는 “산업 인프라를 다시 설계한다”는 목표로 시작되었습니다. 오늘의 오픈은 그...

2025-12-01 이후, 개발팀이 보는 다음 단계 2025년 12월 1일, reindeers.com은 “정식 오픈”이라는 이름으로 서비스를 시작한다. 하지만 개발팀 입장에서 보면, 이 날은 완성의 순간이 아니라 “현장에서 검증을 시작하는 첫날” 에 가깝다. 구조는 준비됐고, 데이터는 흐르기 시작했지만, 실제 사용자의 손을 타기 전까지는 알 수 없는 것들이 너무 많다. 1) 초기 오픈 후, 항상 다시 드러나는 현실적인 문제들 플랫폼을 초기 오픈하면 공통적으로 반복되는 현상이 있다. REINDEERS도 예외는 아니다. 업무 플로우와 화면 흐름의 괴리 기획·설계 단계에서 수십 번 회의를 거친 플로우라고 해도, 실제 고객사/공급사가 사용하는 순간 “이 단계는 너무 길다”, “이 정보는 이 타이밍에는 안 보인다” 같은 피드백이 나온다. 특히 견적 → 주문 → 생산/조달 → 물류 → 인도까지 이어지는 긴 체인은 한 단계만 UX가 어색해도 전체가 불편해진다. 경계 케이스(edge case)의 폭발 내부 테스트에서는 정상 플로우(happy path)를 중심으로 검증한다. 하지만 실제 환경에서는 “중간에 결제 방식을 바꾸고 싶다”, “견적은 두 개 받고 PO는 하나로 묶고 싶다”, “수출은 취소됐지만 내수 전환을 하고 싶다” 같은 복합 케이스가 튀어나온다. 이때는 플로우 설계 자체를 손봐야 하는 경우도 생긴다. 개념어에 대한 이해 차이 내부에서는 당연히 통하는 단어(예: DO, ASN, OSN, 결제국, 고객사/공급사 구분 등)가 실제 사용자에게는 처음 듣는 용어일 수 있다. 용어 하나 때문에 입력을 멈추거나, 잘못된 메뉴로 들어가는 일이 반복되면 결국 “시스...

REINDEERS CORE ENGINE DEEP DIVE — 재고할당·직배송·AI 지시엔진·RAG 인덱싱까지 REINDEERS 플랫폼의 핵심은 단순한 화면이나 기능의 집합이 아니라, “입고 → 재고 → 출고 → 배차 → 배송 → 정산” 전체를 하나의 상태머신 위에서 자동으로 운용하는 Core Logistics Engine 이다. 이 문서는 그 중에서도 가장 중요한 4개의 심층 기술 요소, 즉 재고 할당 알고리즘 · 직배송(Direct DO) 고급 라우팅 · AI Orchestrator Action Schema · RAG 벡터 인덱싱 전략 을 개발자 기준으로 상세히 기록한 기술 문서이다. 1. 재고 할당 엔진의 알고리즘 상세 출고 ASN(OSN)이 승인되면, 시스템은 자동으로 재고를 분석하여 창고별 DO를 생성한다. 이 과정은 다음 4개의 핵심 알고리즘을 기반으로 한다. 1.1 FEFO(유통기한 우선) 알고리즘 재고 할당의 최우선 규칙은 FEFO이다. 1. SKU별로 모든 로트 수집 2. 유통기한 오름차순으로 정렬 3. 출고 요청 수량을 상위 로트부터 채움 4. 유통기한 임박 로트는 경고 플래그 기록 FEFO 적용 예시 출고 요청: 120개 재고: LOT-A(2025-03-01): 50개 LOT-B(2025-04-01): 70개 LOT-C(2025-06-01): 100개 → A 50 + B 70 = 120 (C는 미사용) 1.2 거리 우선 알고리즘 (Warehouse Distance Ordering) 출고지(창고)와 고객 배송지 간의 거리 차이는 DO 생성에서 중요한 요소다. 거리 계산은 Haversine Formula 를 기반으로 한다. // Haversine Distance d = 2r * arcsin( sqrt( sin²((lat2-lat1...