창고의 로봇공학 및 자동화
게시 날짜: 2021년 4월 20일 / 업데이트 날짜: 2021년 5월 11일 - 작성자: Konrad Wolfenstein
사람 없는 물류?
디지털화, 자동화, 자율화라는 메가트렌드는 미래의 물류 프로세스도 형성할 것입니다. 점점 더 정밀해지는 센서와 더욱 강력한 소프트웨어로 인해 점점 더 많은 영역에서 인간 전문가의 작업을 수행하는 시스템이 가능해집니다. 사람 없는 캠프를 향한 발걸음?
개발이 이미 많이 진행되었기 때문에 전혀 가능성이 없는 것은 아닙니다. 많은 사람들에게 로봇은 일상생활의 필수적인 부분이 되었습니다. 산업용 로봇의 사용은 오랫동안 제조 산업에서 표준이었습니다. 물류 부문에서는 아직 처리해야 할 일이 남아 있습니다. 이는 주로 로봇이 어느 정도 눈이 멀고 귀머거리이기 때문입니다. 힘이 부족한 것이 아니라 인간의 감각이 부족한 것입니다. 그리고 창고에서 원활하게 기능하기 위해서는 미래 세대의 로봇이 이러한 감각을 마스터해야 할 것입니다.
다양한 유형과 속성의 물체를 잡는 것은 여전히 문제입니다. 그럼에도 불구하고 창고에서는 로봇이 점점 더 자주 사용되고 있습니다. 부동산 개발업체인 Jones Lang LaSalle이 유럽의 물류 전문가 200명을 대상으로 실시한 조사에 따르면 약 50%가 이미 창고에서 자동화 기술을 사용하고 있다고 답했습니다. 이 중 55%는 이미 로봇을 사용하고 있습니다.
로봇이 물류를 바꾸고 있다
그리고 시장은 여전히 움직이고 있습니다. 이는 특히 물류 산업의 강력한 성장과 그에 따른 인력 부족 때문입니다. 정밀도, 속도 및 작동 시간(키워드 24시간 서비스) 측면에서 자동화된 프로세스의 더 높은 성능은 로봇을 선호하는 또 다른 이유입니다.
의심의 여지가 없습니다. 드론이나 로봇을 통해 현관까지 자동 배송을 포함하여 완전히 자동화된 창고를 갖추기까지는 아직 갈 길이 멉니다. 그러나 개발의 시작은 이미 가시화되었습니다. 몇 년 전 키바(Kiva) 인수 이러한 장치를 사용하면 상품이 자동으로 피킹 스테이션으로 운송되므로 직원이 걸어갈 필요가 없습니다. 아마존 배송 센터 에는 13,000개의 제품이 있습니다 .
피킹 로봇이 창고 작업자의 업무를 대신합니다.
Amazon의 Kiva 시스템 외에도 내부물류 분야에서 로봇의 적용 범위를 지속적으로 확장하는 다양한 개발이 있습니다.
가져오기 및 운송
Fetch Robotics는 Fetch and Freight라고 불리는 두 로봇의 피킹 조합을 개발했습니다 . 두 사람은 독립적으로 주문을 완료하고 바퀴를 타고 창고를 자율적으로 조종합니다. Fetch 모델은 확장 가능한 그리퍼 암을 이용해 선반에서 원하는 품목을 꺼냅니다. 그의 파트너 Freight는 상품을 담을 바구니를 갖추고 있습니다. 바구니가 채워지거나 주문이 처리되면 상품을 피킹 스테이션으로 운송합니다.
토루와 카도
운송 로봇 Toru를 통해 더욱 진보된 접근 방식을 추구하고 있습니다 . Fetch와 마찬가지로 주문이 완료된 후 상품을 피킹 스테이션으로 가져오기 위해 행을 독립적으로 탐색하고 피킹 목록을 처리합니다.
Magazino가 개발한 또 다른 로봇은 일반적으로 창고 직원이 배송된 품목을 준비하기 위해 기다리는 곳에 사용될 수 있습니다. Kado 이는 피킹 스테이션에 해당합니다. 즉, 스캐너와 카메라를 사용하여 배송된 상품을 승인하고 식별한 후 배송 또는 다음 생산 단계를 준비합니다.
두 장치를 함께 사용하면 미래에는 사람의 노동 없이 기존 선반 창고를 관리하는 것이 가능해집니다. 그러나 이것이 전자 도우미의 사용이 적합한 유일한 장소는 아닙니다. 자동 소형 부품 창고, 셔틀 시스템 또는 패터노스터 창고도 피킹 스테이션 사용의 이점을 누릴 수 있습니다. 이러한 배송 시스템을 사용하더라도 Kado는 일반적인 포장 스테이션 대신 제거 개구부에 통합될 수 있습니다. 즉, 창고 작업자가 이전에 서 있던 바로 그 위치에 있습니다.
백스터
Rethink Solutions 의 로봇 솔루션인 Baxter는 사람과 함께 안전하게 작업하도록 특별히 설계되었습니다. 기존 산업용 로봇과 달리 Baxter는 인간과 긴밀하게 협력하여 상호 작용하는 협동 로봇(KOBOT) 세대에 속합니다. 센서와 카메라 기술을 사용하여 주변을 지속적으로 스캔하고 사람이 근처에 오면 속도를 늦춥니다.
그는 또한 카메라 눈을 사용하여 물체를 식별하고 잡습니다. 정확한 힘 센서와 호환 암 덕분에 Baxter는 다양한 환경과 잘 조화됩니다. 협업 시스템은 다양한 응용 분야에 유연하게 적용할 수 있습니다. 피킹 스테이션에서 컨테이너를 쌓거나 상자에 물품을 채우는 등의 공동 포장 작업을 수행할 수 있습니다.
외골격: 인간과 기계 사이의 중간 지점
순수한 로봇을 사용하는 것 외에도 임시 솔루션이 있습니다. 즉, 작업 시 사람들을 기계적으로 지원하고 부담을 덜어주는 외골격입니다. Fraunhofer Institute는 물류에 사용하기에 적합한 골격을 개발했습니다.
이미 신체에 지지 구조물이 착용되어 있습니다. 그러나 이러한 것들은 지금까지 상대적으로 무거웠고 착용자의 움직임의 자유를 제한했습니다. 프라운호퍼 연구소(Fraunhofer Institute)가 바로 여기에 있습니다. 이를 위해 드라이브 모듈은 착용자의 팔꿈치와 어깨에 있는 장치에 통합되어 있습니다. 또한 빠르고 직관적인 움직임이 가능하며 사용자가 자유롭게 움직일 수 있습니다.
또한, 외부 척추가 착용자의 허리를 편안하게 해줍니다. 대신 엉덩이나 바닥에 가해지는 하중을 완화시켜 인체공학적인 작업 자세를 가능하게 합니다. 장갑의 압력 센서는 무게를 결정하고 장치에서 사용되는 힘을 결정하는 데 사용됩니다. 연구소에 따르면 이 프로젝트는 올해 실제 테스트에 들어갈 예정이며 약 4년 안에 시장 출시 준비가 완료될 수 있습니다.
결론
전문가들에 따르면, 내부물류 분야에서 로봇 사용이 증가하면 생산성이 엄청나게 향상될 것이라고 합니다. 또한 인건비 요소의 중요도가 크게 낮아지므로 물류업체의 입지 전략에도 영향을 미칠 것입니다.
따라서 로봇이 물류 분야에 널리 보급되기 전의 문제는 더 이상 '만약'의 문제가 아니라 단순히 '언제'의 문제인 것 같습니다.
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