창고 물류에 로봇 기술을 도입하는 것이 아직 (완전히) 준비되지 않은 이유는 무엇일까요?

게시일: 2017년 2월 26일 / 업데이트일: 2018년 11월 26일 – 저자: Konrad Wolfenstein

창고 물류 분야의 로봇 기술 – 출처: Shutterstock

최근 몇 년 동안 물류 산업은 4차 산업혁명 초기부터 시작된 자동화 물결에 휩싸여 왔습니다 . 로봇에 대한 이야기가 많이 나오고 있으며, 로봇은 종종 자동화와 동의어로 사용되기도 합니다. 하지만 이는 완전히 정확한 표현은 아닙니다. 로봇 시스템의 가장 중요한 전제 조건은 인공지능이기 때문입니다. 자동화가 표준화된 프로세스에 의존하는 반면, 로봇 시스템은 가변적인 워크플로우도 수용할 수 있습니다. 이러한 가변적인 워크플로우는 다양한 제품군을 보관하고 주문 피킹하는 데 특히 중요합니다. 그러나 크기와 질감이 각기 다른 제품을 처리하는 문제를 해결하고 로봇 주문 피킹이 원활하게 이루어지기까지는 아직 갈 길이 멉니다.

초기 단계는 성공적으로 완료되었습니다. 동적 보관 시스템은 이미 미래의 완전 자동화를 위한 훌륭한 기반을 제공합니다. 현재 일반적인 프로세스는 컨베이어 기술을 통해 제품이 자동으로 공급된 후 작업자가 지정된 트레이에 담는 방식으로 진행됩니다. 그런 다음 제어 소프트웨어가 제품을 수직 또는 수평 보관 리프트 내의 지정된 위치로 운반하고 보관합니다. 품목 요청이 있을 경우, 시스템은 인체공학적 제품-작업자 원칙에 따라 중앙 작업대에 있는 창고 작업자에게 해당 품목을 제공합니다. 장거리 이동이 필요 없어지고, 최신 소프트웨어는 항상 정확한 부품이 검색되도록 보장합니다. 픽바이라이트(pick-by-light)와 같은 지원 기술은 접근 정확도를 거의 100%까지 높이는 동시에 프로세스 속도를 향상시킵니다. 작업자는 품목을 꺼내어 출하 또는 추가 가공을 위해 준비합니다.

이러한 시스템에서는 사람의 노동력이 필요한 작업은 지정된 컨테이너에 물품을 집어 옮기는 것으로 제한됩니다. 나머지 모든 공정은 자동화됩니다. 바로 이 부분에서 로봇 기술이 중요한 역할을 합니다. 기계가 이러한 최종적인 수작업 단계를 수행하는 것은 매우 유리하기 때문입니다. 경제적 이점은 명확합니다. 로봇을 이용한 주문 피킹은 24시간 연중무휴 보관 및 검색 프로세스를 가능하게 합니다. 또한 로봇은 최고의 정확성과 속도를 제공하여 검색 시간을 크게 단축합니다. 로봇 기술은 독일뿐만 아니라 전 세계적으로 만연한 숙련 노동력 부족 문제에 대한 해결책도 제시합니다.

로봇 기술은 아직 창고 물류에 널리 활용될 만큼 성숙하지 못했습니다

그럼에도 불구하고, 지능형 로봇은 현재 물류 산업에서 매우 드물게 활용되고 있습니다. 그 이유는 무엇일까요? 우선, 현재 시판되는 모델의 가격이 여전히 많은 물류 운영업체에게 부담스러운 수준입니다. 또한, 시스템의 신뢰성도 종종 부족한 실정입니다. 이는 특히 다양한 종류의 물품을 다룰 때 매우 정밀한 조작이 요구되는 집게 ​​문제 때문입니다. 현재 모델들은 서로 다른 모양과 재질의 물품을 정확하게 분류하고 각각의 경우에 맞는 정확한 지시를 집게에 내릴 수 있을 만큼 충분한 인공지능을 갖추고 있지 않습니다.

물류 내 지능형 로봇 기술 – 출처: Shutterstock

하지만 업계는 로봇을 창고에 더 가까이 도입하기 위해 부지런히 노력하고 있습니다. 현재 두 가지 접근 방식이 주목받고 있습니다. 하나는 로봇이 기존 랙 시스템에서 상품을 꺼내 피킹 스테이션으로 자율적으로 운반하는 방식입니다. 아마존은 몇 년 전 도입한 키바(Kiva) 시스템을 통해 창고에서 선반 전체를 들어 올려 작업대로 운반하는 검증된 방식을 보유하고 있습니다. 원칙적으로 이 방식은 많은 기존 랙 시스템에 적용 가능합니다. 로봇이 선반을 이동시키기만 하면 되므로 물건을 집는 문제도 해결됩니다. 그러나 이 방식은 소형 로봇이 선반을 이동할 수 있도록 선반을 개조해야 한다는 단점이 있습니다. 이는 확장 가능한 시스템의 비용 효율성을 다소 저해할 수 있습니다.

지멘스가 최근 지분을 인수한 마가지노(Magazino)와 같은 회사들은 또 다른 접근 방식을 취하고 있습니다. 마가지노의 배송 로봇 토루(Toru)는 기존 매장 통로를 자율적으로 이동하며 상품을 직접 집어 올립니다. 이 솔루션 역시 다양한 품목을 안정적으로 집어 올리는 것이 관건입니다. 기술 자체는 이미 상당히 발전했지만, 책, 곰인형, 나사, 과자 봉지, 축구공 등을 정확하게 집어 올리려면 추가적인 개발이 필요합니다. 하지만 아마존의 로봇과 비교했을 때, 진열대 높이를 최대한 확보하는 것 외에는 진열대 배치에 큰 변화를 줄 필요가 없습니다.

완전 자동화 방식

앞서 제시된 두 가지 운송 방식은 모두 피킹 스테이션에서 여전히 수작업이 필요하다는 단점이 있습니다. 따라서 사람의 도움 없이 독립적으로 물품을 피킹할 수 있는 로봇 개발이 더욱 활발히 진행되고 있습니다. 마치 SF 영화에서 튀어나온 듯한 Baxter 와 같은 모델은 놀라운 민첩성으로 물품을 처리할 수 있습니다. 더욱이 Baxter는 다양한 상황에 대응할 수 있는 지능까지 갖추고 있습니다. 개발 중인 Kado 피킹 로봇 은 다양한 종류의 물품을 처리하는 데 더욱 적합한 솔루션입니다. Kado는 첨단 3D 카메라 기술을 사용하여 운반 차량 내 물품의 집게 지점을 신속하고 정확하게 식별하도록 설계되었습니다. 이 시스템은 아직 시스템에서 감지되지 않았거나 운반 차량 내에서 종류별로 분류되지 않은 물품도 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 피킹 로봇의 정밀한 그리퍼 암은 식별된 집게 지점을 통해 제어됩니다. 자동화된 보관 시스템과 결합하면 수작업을 완전히 없앨 수 있는 솔루션이 될 것입니다.

하지만 이러한 기술 발전을 주도하는 것은 물류 전문가뿐만이 아닙니다. 예를 들어 아마존은 완전히 순수한 의도는 아니지만, 아마존 피킹 챌린지(Amazon Picking Challenge)를 . 이 대회는 소규모 스타트업부터 기존 제조업체, 유명 대학 연구팀에 이르기까지 다양한 참가자들이 각자의 솔루션을 가지고 경쟁하는 자리입니다. 목표는 인공지능 기반의 자율 창고 및 주문 피킹 기술을 현실로 구현하는 것입니다. 세계 최대 소매업체 중 하나이며 이러한 솔루션의 혜택을 크게 받을 수 있는 거대한 물류 창고를 보유한 미국 온라인 거대 기업인 아마존이 이 기술을 적극적으로 추진하는 것은 당연한 일입니다.

중기적으로 로봇의 집게 작동 문제가 해결된다면, 로봇 시스템을 더 많이 도입할 수 있어 비용 절감으로 이어질 수 있습니다. 창고 관리자에게 로봇은 시간 소모적인 인력 채용이 필요 없고, 높은 결근율 문제도 해결되며, 24시간 연중무휴로 가동할 수 있다는 등 여러 가지 이점을 제공합니다. 그러나 숙련 노동력 부족 문제와는 별개로, 이러한 로봇 도입이 많은 일자리를 위협한다는 사실은 완전히 다른 문제입니다.