주소·일시 등 화물 정보의 등록과 취소가 한 번에 자동으로 됩니다. 업무 피로도가 상당히 낮아지고, 시간 활용도가 높아졌어요. FMI를 통해 실시간 시장 흐름을 파악할 수 있어서, 더 객관적인 판단이 가능해졌습니다.
김OO 대리
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D물류 배차 담당
배차·정산 업무를 AI 멀티에이전트로 자동화합니다.
중소·중견 화물 운송사가 매일 마주하는 비효율을 ATMAN이 24시간 자율 수행합니다.
데모 요청하기대기업도 풀지 못한 물류 현장의 문제, KLD가 해결합니다.
D물류 도입 사례 · 3개월 운영 데이터 (2025.12 — 2026.03)
비정형 데이터(이미지, 텍스트)가 다양한 채널로 들어와 수동 입력 부담이 누적됩니다.
AI가 비정형 데이터를 자동 인식하고 정보망·TMS와 통합 연동하여 입력 업무를 최소화합니다.
피크 타임 동시 처리 부담과 단순 확인 전화로 인한 업무 피로가 극심합니다.
통합 알림 시스템이 단순 확인 업무를 대체하여, 담당자는 의사결정에 집중할 수 있습니다.
배차 노하우가 개인 경험에 종속되어, 인력 변동 시 운영 연속성이 흔들립니다.
실시간 화물마켓인덱스 기반 최적 운임 산출과 거래 이력 자동 학습으로, 노하우를 데이터 자산으로 전환합니다.
AI 멀티에이전트 기반 자율 배차·정산 플랫폼.
배차 담당자가 매일 사용하는 작업 화면. ATMAN의 모든 기능에 접근하는 진입점.
정책·배차·정산 3종 자율 에이전트가 협업하여 의사결정까지 자율 수행.
베테랑 직원의 암묵지를 의미망으로 구조화. 운영할수록 똑똑해지는 데이터 자산.
ATMAN을 매일 사용하는 D물류 임직원의 목소리
주소·일시 등 화물 정보의 등록과 취소가 한 번에 자동으로 됩니다. 업무 피로도가 상당히 낮아지고, 시간 활용도가 높아졌어요. FMI를 통해 실시간 시장 흐름을 파악할 수 있어서, 더 객관적인 판단이 가능해졌습니다.
가장 확실한 건 생산성입니다. 인당 오더 처리 건수가 2배 이상 늘었습니다. 담당자가 퇴사하면 노하우도 증발하던 과거와 달리, 이제는 모든 업무가 데이터로 남습니다. 신입 온보딩 기간도 절반 이하로 줄었습니다. 가장 뿌듯한 건 직원들의 변화입니다. 업무가 가중될까 걱정했던 직원들이 오히려 스스로 AI 워크플로우를 짜고 있더군요.