창고 내 모든 상품에 UHF 패시브 RFID 태그를 부착하고, 게이트·핸드헬드·플로어 안테나에서 수집된 rfid-events 이벤트를 Apache Kafka로 스트리밍합니다. AI 매칭 엔진이예상 위치(WMS 기록)와 실제 위치(태그 캡처)를 비교해 이상치를 분류하고, 자동 해소 가능한 건은 즉시 WMS 트랜잭션을 일으키며 사람 개입이 필요한 건만 anomaly_queue로 푸시합니다.

본 RT-W18은 9월 운영 결과 기준 재고 정확도 99.5% 이상, 연간 실사 비용 −80%,위치 불일치 자동 해소율 92% 이상을 달성한 통합 파이프라인을 정리합니다.

# RFID 리더 -> Kafka -> AI 처리 -> WMS 업데이트
consumer = KafkaConsumer("rfid-events", bootstrap_servers="kafka:9092")

for msg in consumer:
    event = json.loads(msg.value)

    # 이상 감지: 예상 위치와 실제 위치 불일치
    if event["location"] != expected_location(event["tag_id"]):
        anomaly_queue.put(event)

    # 신뢰도 = sigmoid(RSSI*w1 + dwell*w2 + reader*w3)
    conf = reconcile_score(event)
    if conf > 0.7:
        wms.update_inventory(event["tag_id"], event["location"])
    else:
        anomaly_queue.put({"type": "low_conf", **event})