포르투갈물류·운송2025 – 진행 중CTT(포르투갈 우정)
분류기 점검용 Tray.Vision과 배송 시간대 예측 Predict
분류 벨트에 컴퓨터 비전을 붙여 분류기 생산성이 약 20% 올랐고, AI로 특급 소포 3분의 2의 배송 시간대를 좁혔다고 CTT가 밝혔다
문제
CTT는 분류기에서 소포를 처리하는 품질을 높이고 고객에게 더 정확한 배송 시간대를 알려 주고자 했다.
접근 방식
Tray.Vision은 컴퓨터 비전과 AI로 분류 벨트의 더러운 트레이 같은 문제를 찾아낸다. Predict는 AI로 배송 시간을 예측해 고객에게 더 짧은 배송 시간대를 안내한다. CTT의 디지털·신채널·혁신 담당 이사 누누 마투스가 2025년 11월 ECO 인터뷰에서 두 시스템을 소개했다. CTT는 두 프로젝트의 시작 시점을 밝히지 않았다.
주요 수치
약 20%Tray.Vision에 따른 분류기 생산성 상승률(CTT 기준)
3분의 2Predict가 이미 적용된 특급 배송의 비율(CTT 기준)
85% 이상좁힌 배송 시간대의 신뢰 구간(CTT 기준)
시사점
분류 라인의 작은 개선과 배송 쪽 예측 모델 모두 측정 가능한 성과로 소개됐지만, 수치는 회사 발표뿐이다.
분류
출처
출처 요약
[1]ECO2025년 11월 28일
CTT 디지털 담당 이사는 인터뷰에서 분류기에 컴퓨터 비전과 AI를 붙인 Tray.Vision과 배송 시간대를 좁히는 Predict를 소개했다. 생산성 약 20% 상승, 특급 배송의 3분의 2 적용, 85% 이상의 신뢰 구간을 제시했다. 모두 회사가 밝힌 수치다.
자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.
등록일 2026년 11월 2일 · 수정일 2026년 11월 2일
