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물류 소프트웨어 개발 회사

저희는 가시성, 자동화, 운영 효율성을 향상시키는 물류 플랫폼, 운송 소프트웨어, 공급망 솔루션을 설계하고 구축합니다.

  • 엔지니어링 중심
  • 엔터프라이즈 물류 아키텍처
  • 실시간 가시성
  • 확장성을 고려한 설계
  • 장기적인 유지보수성
예상 소요 기간
첫 프로덕션 출시 기준 일반적으로 10~16주 소요
플랫폼
웹 · 드라이버 앱 · 배차 콘솔
기술 스택
React · Node.js · PostgreSQL · AWS
물류 산업의 과제

물류 소프트웨어의 실질적인 비즈니스 근거

물류 운영자는 유행이라서 소프트웨어에 투자하지 않습니다 — 단절된 차량, 수작업 배차, 사후 대응식 추적에는 지연, 낭비된 주행거리, 가시성 상실이라는 실질적인 비용이 따르기 때문에 투자합니다. 소프트웨어는 화물이 실제로 이동하는 방식에서 구체적이고 측정 가능한 개선으로 이어질 때 그 가치를 증명합니다.

  • 차량 가시성

    이미 오래된 상태 업데이트가 아니라, 모든 차량이 실제로 어디에 있는지에 대한 실시간 가시성입니다.

  • 경로 최적화

    전날 밤에 세워진 정적인 계획이 아니라, 실제 교통, 배송 시간, 제약사항을 반영하는 경로 설정입니다.

  • 창고 조율

    단절된 내부 시스템이 아니라, 입고 및 출고 물류에 직접 연결된 창고 운영입니다.

  • 재고 정확성

    분기에 한 번 조정되는 집계가 아니라, 실제로 선반에 있는 것을 반영하는 재고 데이터입니다.

  • 주문 추적

    마지막에만 업데이트되는 상태 페이지가 아니라, 주문부터 배송까지의 직접적인 실시간 추적입니다.

  • 운영 효율성

    실제 워크플로와 충돌하는 범용 시스템이 아니라, 특정 운영이 실제로 이루어지는 방식을 중심으로 구축된 소프트웨어입니다.

  • 공급망 가시성

    단절된 시스템에 갇힌 데이터 조각이 아니라, 공급망 전반에 걸친 엔드투엔드 가시성입니다.

물류 소프트웨어 개발 서비스

물류 소프트웨어 개발 서비스

단일 차량 대시보드부터 완전한 운송관리시스템까지 — 실제 물류 프로젝트를 구성하는 서비스입니다.

운송관리시스템

범용 템플릿이 아니라, 귀사의 실제 운송업체, 경로, 화물 운영을 중심으로 구축된 TMS 플랫폼입니다.

차량 관리 플랫폼

실시간 차량 가시성, 차량 상태, 기사 배정을 하나의 운영 시스템으로 통합합니다.

창고 관리

재고, 입고, 출고 물류에 직접 연결된 창고 시스템입니다.

경로 최적화

실제 교통, 배송 시간, 차량 제약사항을 고려하는 경로 설정 소프트웨어입니다.

배송 추적

고객과 운영팀 모두를 위해 구축된, 픽업부터 배송까지의 실시간 화물 가시성입니다.

배송 플랫폼

배차, 추적, 배송 증빙을 하나의 시스템으로 다루는 엔드투엔드 배송 플랫폼입니다.

공급망 소프트웨어

공급업체, 창고, 운송업체를 하나의 운영 뷰로 연결하는 소프트웨어입니다.

드라이버 모바일 앱

책상이 아니라 도로 위에서 일하는 기사를 위해 구축된 네이티브 및 크로스플랫폼 앱입니다.

비즈니스 자동화

배차, 알림, 반복적인 운영 작업을 자동화하는 물류 워크플로입니다.

유지보수 및 지원

종속성 업그레이드, 보안 패치, 버그 수정을 지속적으로 처리해, 플랫폼이 오래되어도 안정적으로 유지되게 합니다.
저희가 구축하는 물류 솔루션

저희가 구축하는 물류 소프트웨어 유형

몇 가지 구체적인 예시입니다 — 모든 프로젝트는 템플릿이 아닌 귀사의 운영에 맞춰 범위를 설정합니다.

차량 대시보드

배차팀과 경영진에게 차량 상태에 대한 직접적인 가시성을 제공하는 실시간 운영 대시보드입니다.

드라이버 앱

기사가 경로, 배송, 배차팀과의 소통에 직접 접근할 수 있게 하는 모바일 앱입니다.

배송 추적

배차부터 하차까지, 고객과 운영팀을 위해 구축된 실시간 배송 추적입니다.

창고 플랫폼

재고 및 입고/출고 물류에 직접 연결된 창고 운영 소프트웨어입니다.

재고 시스템

모든 위치에서 실제로 보유하고 있는 것을 반영하는 실시간 재고 시스템입니다.

화물 추적

모든 운송업체와 구간에 걸쳐, 픽업부터 최종 배송까지의 엔드투엔드 화물 가시성입니다.

배차 시스템

실제 차량 가용성을 기반으로 실시간으로 작업을 배정, 경로 설정, 추적하는 배차 플랫폼입니다.

배송 증빙

별도의 종이 프로세스가 아니라, 기사 워크플로에 직접 내장된 디지털 배송 증빙 캡처입니다.

리포팅

고정된 기본 차트 세트가 아니라, 비즈니스가 실제로 추적하는 지표를 중심으로 구축된 운영 보고입니다.

분석

배차팀과 경영진이 실제로 활용할 수 있는 무언가로 전환된 운영 및 차량 데이터입니다.
AI 및 자동화

물류 워크플로에 내장된 AI

별도의 연결되지 않은 도구로 전달되는 것이 아니라, 플랫폼의 핵심 운영 워크플로에 직접 내장된 AI 기반 기능입니다.

경로 최적화

변화하는 실제 교통, 배송 시간, 차량 제약사항을 고려하는 AI 지원 경로 설정입니다.

수요 예측

정적인 스프레드시트 수식이 아니라, 실제 화물 및 주문 데이터에 기반한 AI 지원 예측입니다.

도착 예정 시간 예측

실제 교통, 경로, 과거 배송 데이터를 기반으로 한 실시간 도착 예정 시간 예측입니다.

문서 처리

선하증권, 송장, 기타 물류 문서에 대한 AI 기반 추출 및 처리입니다.

운영 분석

원시 차량 및 창고 데이터를 배차팀이 실제로 활용할 수 있는 의사결정으로 전환하는 AI 지원 분석입니다.

워크플로 자동화

배차, 경로 설정, 반복적인 운영 작업을 처음부터 끝까지 처리하는 AI 기반 자동화입니다.

예지보전

고정된 일정이 아니라, 실제 차량 데이터와 사용 패턴에 기반한 유지보수 스케줄링입니다.
개발 프로세스

저희가 물류 소프트웨어를 구축하는 방식

첫 아키텍처 결정부터 장기 지원까지, 모든 프로젝트에 동일한 체계적인 프로세스를 적용합니다.

  1. 01
    디스커버리

    어떤 기술적 결정을 내리기 전에, 실제 운영 문제, 차량, 제약사항을 이해합니다.

    산출물:
    범위가 정해진 문제 정의와, 플랫폼이 실제로 무엇을 해야 하는지에 대한 명확한 판단.
    고객 참여:
    플랫폼이 작동해야 하는 실제 배차 및 배송 워크플로, 차량, 제약사항을 공유하는 작업.
  2. 02
    아키텍처

    화면 하나를 만들기 전에 플랫폼의 데이터 모델, 추적 및 경로 설정 인프라, 연동 지점을 설계합니다.

    산출물:
    개발 도중에 발견하는 것이 아니라 신중하게 결정된 아키텍처.
    고객 참여:
    제안된 아키텍처를 검토하고 기존 시스템과의 연동 요구사항을 알려주는 작업.
  3. 03
    UX/UI 디자인

    배차 담당자, 기사, 창고팀이 실제로 워크플로를 완료하는 방식을 중심으로 인터페이스를 설계합니다.

    산출물:
    개발이 시작되기 전에 실제 사용자 워크플로에 대해 검증된 인터페이스 디자인.
    고객 참여:
    실제 배차, 기사, 창고팀이 플랫폼을 실제로 사용하는 방식에 비추어 디자인을 검토하는 작업.
  4. 04
    개발

    다른 프로덕션 소프트웨어와 동일한 엔지니어링 규율로 타입이 명확하고 테스트되고 리뷰된 플랫폼을 구축합니다.

    산출물:
    실제로 나쁜 머지를 막는 CI 게이트를 갖춘 프로덕션 수준의 코드.
    고객 참여:
    동작하는 빌드와 실제로 개발하는 엔지니어와의 직접 소통을 통한 가시적인 진행.
  5. 05
    테스팅

    프로덕션에 도달하기 전에 실제 배차, 추적, 배송 워크플로에 대해 플랫폼을 테스트합니다.

    산출물:
    실제 사용 조건에서 알려지고 문서화된 동작을 갖춘 테스트된 플랫폼.
    고객 참여:
    핵심 워크플로를 직접 테스트하고 출시 전에 피드백을 제공하는 작업.
  6. 06
    배포

    모니터링, 백업, 실제 롤아웃 계획을 갖춘 상태로 플랫폼을 프로덕션에 배포합니다.

    산출물:
    안전하게 운영하는 데 필요한 운영 도구를 갖춘 라이브 플랫폼.
    고객 참여:
    실제 차량 운영을 위한 릴리스 계획과 롤아웃 전략에 합의하는 작업.
  7. 07
    지속적인 개선

    실제 사용을 모니터링하고 반복합니다 — 물류 플랫폼의 요구사항은 출시되는 날 멈추지 않습니다.

    산출물:
    인수인계된 뒤 잊히는 정적 산출물이 아니라, 실제 사용 데이터에 기반해 계속 개선되는 플랫폼.
    고객 참여:
    운영과 요구사항이 진화함에 따라 사용 현황과 우선순위를 함께 검토하는 작업.
기술 스택

검증된 최신 기술 스택으로 구축

여기 있는 모든 기술은 기본값이 아니라, 사용되는 플랫폼에 맞춰 신중하게 선택된 것입니다.

React

물류 플랫폼이 의존하는 배차, 차량, 창고 도구를 위한 컴포넌트 기반 인터페이스입니다.

React Native

기사나 창고 앱이 그 트레이드오프에 진정으로 맞을 때, iOS와 Android를 위한 공유 코드베이스입니다.

Next.js

실질적인 성능이 필요한 서버 렌더링 대시보드와 플랫폼을 위한 프로덕션 수준의 React 프레임워크입니다.

Laravel

생태계와 관례가 프로젝트에 맞는, 물류 플랫폼이 구동되는 백엔드를 위한 성숙한 PHP 프레임워크입니다.

Node.js

프런트엔드와 언어를 공유함으로써 이점을 얻는 API 계층과 서비스를 위한 JavaScript 백엔드 런타임입니다.

PostgreSQL

데이터 무결성과 복잡한 관계가 중요한 플랫폼을 위한 프로덕션 수준의 관계형 데이터베이스입니다.

Redis

실제 차량 트래픽에서도 빠르게 유지되어야 하는 플랫폼을 위한 캐싱, 큐, 실시간 위치 데이터 저장소입니다.

AWS

실제 트래픽 규모에서 플랫폼을 호스팅, 확장, 보호하기 위한 프로덕션 클라우드 인프라입니다.

Docker

로컬 개발부터 프로덕션 배포까지, 컨테이너화되고 재현 가능한 환경입니다.

REST APIs

플랫폼을 운송업체 및 서드파티 시스템과 연결하기 위한 잘 이해되고 폭넓게 지원되는 연동 표준입니다.

GraphQL

클라이언트가 특정 화면에 필요한 정확한 데이터에 유연하게 접근해야 하는 플랫폼을 위한 쿼리 계층입니다.

OpenAI

덧붙이는 것이 아니라 내장된 AI 기능이 필요한 물류 플랫폼을 위한 모델 통합입니다.
Aixo Lab을 선택하는 이유

물류 기업이 Aixo Lab을 선택하는 이유

  1. 엔지니어링 우선 접근

    모든 프로젝트는 실제 아키텍처에서 시작합니다 — 데이터 모델, 추적 인프라, 연동 전략을 첫 화면이 절반쯤 진행된 뒤가 아니라 만들기 전에 결정합니다.

  2. 엔터프라이즈 물류 아키텍처

    이를 무시하는 독립형 도구가 아니라, 기존 운영의 차량, 운송업체, 시스템에 맞도록 설계된 플랫폼입니다.

  3. 확장 가능한 소프트웨어 플랫폼

    시작점만이 아니라 운영이 향할 방향을 고려해, 차량 규모, 화물량, 데이터의 실질적인 성장을 처리하도록 구축된 아키텍처입니다.

  4. 장기적인 유지보수성

    2년 후 이 플랫폼을 유지보수할 팀을 위해 설계합니다 — 그 팀이 귀사의 사내 엔지니어가 되는 경우도 포함해서요. 문서화와 인수인계는 산출물의 일부입니다.

  5. 비즈니스 자동화 전문성

    과거에는 수작업 조율에 의존했던 배차, 경로 설정, 운영 워크플로를 자동화한 실질적인 경험입니다.

  6. 투명한 커뮤니케이션

    상태를 간접적으로 전달하는 프로젝트 매니저가 아니라, 플랫폼을 직접 구축하는 엔지니어에게 직접 접근하며 진행 상황을 계속 확인할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

자주 묻는 질문

대표 솔루션

실제로 구축하면 이런 모습입니다

이런 아이디어를 실제로 구현한, 저희 대표 솔루션 컬렉션의 레퍼런스 아키텍처입니다.

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물류 플랫폼을 만들 준비가 되셨나요?

무엇을 만들고 계신지 알려주시면, 이를 제대로 설계하고 구축하려면 무엇이 필요한지 솔직하게 말씀드리겠습니다.

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