Daifuku를 사용한 혼합 상자 팔레타이징: 소매업체가 스마트 팔레타이징 자동화를 통해 미래를 확보하는 방법
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게시일: 2025년 11월 17일 / 업데이트일: 2025년 11월 17일 – 저자: Konrad Wolfenstein
혼합 상자 팔레타이징: 소매업체가 스마트 팔레타이징 자동화를 통해 미래를 보호하는 방법 – 크리에이티브 이미지: Xpert.Digital
현대 소매 시스템의 중요한 경쟁 요소: 물류 서비스 제공업체가 혼합 팔레타이징에 투자해야 하는 이유.
지능형 팔레타이징 전략을 통한 소매업 효율성 향상
현대 소매업은 중대한 과제에 직면해 있습니다. 한편으로는 개별 소매업체들이 고수익 핵심 제품군에 집중하는 반면, 다른 한편으로는 제품의 종류가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 미국 슈퍼마켓은 평균 32,000개의 다양한 제품을 취급하고 있어 상류 물류의 한계에 직면해 있습니다. 이러한 복잡성은 특히 다양한 모양, 크기, 무게의 수천 개 품목을 매일 적절한 조합으로 팔레트에 적재하고 적시에 조립해야 하는 물류 센터에서 두드러집니다. 전통적으로 단일 제품 팔레트를 기반으로 생산되는 반면, 소매업체들은 각 매장의 요구에 맞춰 개별적으로 선별된 혼합 적재량을 요구합니다.
이러한 상황에서 기존의 수동 팔레타이징 프로세스는 전략적 병목 현상이 되고 있습니다. 직원들은 무게 분포, 안정성, 제품 호환성과 같은 복잡한 변수를 고려하면서 육체적으로 힘든 적재 작업을 관리해야 합니다. 이는 필연적으로 오류, 운송 중 손상, 그리고 납품 품질 저하로 이어집니다. 따라서 혼합 카톤의 팔레타이징 자동화는 더 이상 단순한 기술적 최적화를 넘어 현대 공급망의 원활한 운영을 위한 필수 요건입니다. 지능형 시스템은 안정적이고 매장에 바로 투입 가능한 팔레트를 구축할 수 있도록 지원하며, 중요한 경제적 및 운영적 이점을 제공합니다. 처리 시간의 대폭 단축, 제품 손상을 방지하는 적재 안정성 향상, 업계 전반의 인력 부족 문제 해결, 그리고 트럭 활용 최적화 등이 그 예입니다. 궁극적으로 자동화는 피킹 오류를 크게 줄여 매대 가용성을 높이고 고객 만족도를 향상시킵니다. 이는 경쟁이 치열해지는 옴니채널 소매 환경에서 중요한 성공 요인입니다.
적합:
기존 팔레타이징 프로세스가 B2B 이행 인프라의 전략적 병목 현상이 된 이유
소매업계는 역설적인 상황에 처해 있습니다. 일부 소매업체는 가장 많이 팔리는 품목에 집중하기 위해 제품군을 점점 더 통합하고 있지만, 대다수 소매업체는 광범위하고 매우 복잡한 제품 구성을 관리해야 하는 현실에 직면해 있습니다. 평균적인 미국 슈퍼마켓은 약 32,000개의 다양한 품목을 판매합니다. 반면 영국 편의점은 식음료, 화장품 및 약국 제품, 가정용품 등 다양한 품목에 걸쳐 평균 4,600개의 다양한 품목을 관리합니다. 이처럼 천문학적인 제품 다양성은 단순한 물류 문제가 아니라 현대 소매 시스템의 근본적인 구조적 특징으로, 모든 상류 물류를 좌우합니다.
이러한 상황의 경제적 복잡성은 특히 물류 센터에서 두드러지게 나타납니다. 물류 센터는 매일 다양한 형태, 기하 구조, 중량 등급의 수천 개 품목을 처리하고 적절한 시기에 적절한 조합으로 배송해야 합니다. 제조 시스템은 단조로운 SKU 팔레타이징, 즉 하나의 품목 번호만 있는 팔레트에 적재하는 오랜 전통을 기반으로 하지만, 현대 소매 운영은 근본적으로 다른 패러다임을 요구합니다. 각 매장의 개별 요구 사항에 맞춰 정밀하게 조정된 혼합 적재량입니다. 이러한 차별화는 사소한 것이 아니라 물류 복잡성의 질적 도약을 의미합니다.
이러한 상황에서 기존의 수동 팔레타이징 프로세스는 만성적인 병목 현상이 되었습니다. 운영자는 다양한 상자와 패키지를 팔레트에 물리적으로 적재하며, 이때 무게 분포, 안정성 요건, 제품 호환성, 기본 구성 요소의 하중 지지력 등 여러 변수를 고려해야 합니다. 이러한 각 요소는 운송 중 오류, 제품 손상, 그리고 궁극적으로 소매 파트너의 배송 품질 저하 위험을 초래합니다. 이러한 맥락에서 팔레타이징 프로세스 자동화는 더 이상 단순한 기술적 최적화가 아닌, 현대적 물류 인프라의 원활한 운영을 위한 필수적인 요소로 인식되고 있습니다.
혼합 상자용 자동 팔레타이징 솔루션을 통해 다양한 상품을 안정적으로 수용할 수 있는 즉시 판매 가능한 팔레트를 제작할 수 있습니다. 이러한 시스템을 구축하면 단순한 처리 속도 향상을 넘어 여러 가지 중요한 경제적, 운영적 이점을 제공하여 전체 공급망 아키텍처의 구조적 개선을 실현할 수 있습니다.
가장 먼저 눈에 띄는 이점은 주문 처리 시간이 크게 단축된다는 것입니다. 품목은 차별화된 적재 형태를 고려하여 신속하게 팔레트화되므로 제품 품질과 전체 적재량의 구조적 안정성을 모두 보장합니다. 이는 결코 무시할 수 없는 부분입니다. 적시 생산(JIT) 원칙에 기반한 소매 시스템에서는 시간 절약이 파이프라인에 묶여 있는 자본의 비율 감소로 이어지고, 소매업체는 시장 신호에 더욱 신속하게 대응할 수 있습니다.
두 번째 중요한 장점은 향상된 적재 안정성입니다. 지능형 적재 알고리즘은 제품 손상 위험을 크게 줄이고 운송 중 팔레트 붕괴를 방지합니다. 이는 직접적인 경제적 결과를 초래합니다. 운송 손상으로 인한 제품 손실은 화주에게 비용 부담을 줄 뿐만 아니라 소매업체의 재고 부족 문제를 야기하여 결국 매출 손실과 고객 이탈로 이어집니다. 제품 손상이 단 5%만 감소해도 대량 운영 시 연간 5자리 수의 상당한 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다.
세 번째 측면은 세계 선진국의 구조적 문제인 노동력 부족 현상을 다룹니다. 자동화는 팔레트 조립이라는 인지적으로 복잡한 작업을 대체하여 기존 직원들이 더 가치 있는 활동에 역량을 집중할 수 있도록 합니다. 수작업이 불가피한 상황에서는 지능적인 시퀀싱과 명확한 디지털 지침을 통해 현장 팀이 팔레트를 정확하게 적재하여 오류율을 최소화할 수 있도록 지원합니다. 이러한 자동화에 대한 경제적 필요성은 날로 커지고 있습니다. 노동력 부족은 단순한 일시적인 현상이 아니라 코로나19 이후 노동 시장의 구조적 특징이며, 인구 통계학적 추세로 인해 더욱 악화되고 있습니다.
네 번째 장점은 최적화된 트럭 활용도에서 드러납니다. 지능형 공간 최적화 기능을 갖춘 혼합 팔레트는 가용 운송 공간을 더욱 효율적으로 활용하고, 단위당 운송 비용을 크게 절감하며, 동시에 빈 적재 횟수 감소와 최적화된 경로 계획을 통해 환경에 미치는 영향을 줄입니다.
궁극적으로 팔레타이징 프로세스 자동화는 피킹 오류를 크게 줄이는 데 도움이 됩니다. 자동화를 통해 시스템은 매장이 올바른 제품을 수령할 뿐만 아니라, 이러한 제품이 올바른 순서와 배열로 배치되도록 보장합니다. 이는 매장 내 제품 재고량 증가, 최종 소비자 만족도 향상, 매장 내 픽업 프로세스 개선, 반품률 감소 등 긍정적인 효과를 가져옵니다. 옴니채널 요구 사항, 특히 클릭 앤 콜렉트 모델의 중요성이 점차 높아지는 소매 환경에서 이러한 오류 감소는 경쟁 물류 업체와의 중요한 차별화 요소가 됩니다.
팔레타이징 효율성의 보이지 않는 엔진으로서의 시퀀싱
자동 팔레타이징 솔루션의 성공은 단순히 프로세스 마지막 단계에 로봇 시스템이 있다는 사실에 달려 있지 않습니다. 오히려 성공 여부는 훨씬 더 이른 시기, 즉 지능형 시퀀싱 및 준비 단계에서 결정됩니다. 보관을 위한 안정성과 기능적 회수를 모두 보장하기 위해서는 최종 팔레트 조립이 로봇 시스템에 의해 수행되든, 인력에 의해 수행되든 품목들이 정확한 순서대로 정리되어야 합니다.
이러한 시퀀싱은 간단한 작업이 아닙니다. 실시간으로 품목을 동적으로 저장하고, 요청된 수량만큼 검색하고, 주문 요건에 따라 정리할 수 있는 복잡한 상류 시스템이 필요합니다. 시퀀싱의 품질은 궁극적으로 최종 팔레트의 안정성, 팔레타이징 속도, 그리고 전체 프로세스의 오류율을 결정합니다. 상류 시퀀싱 오류는 하류 팔레트의 품질 저하로 이어지고, 이는 결국 운송 사고, 손상, 반품으로 이어지며, 이는 장기적인 결과를 초래하는 막대한 비용 손실을 초래하는 오류입니다.
따라서 지능형 시퀀싱 시스템의 구현은 자동 팔레타이징의 핵심 요소입니다. 이러한 시스템은 변화하는 주문 패턴에 동적으로 대응하고, 새로운 제품 조합을 처리하며, 팔레타이징 프로세스의 물리적 제약을 항상 고려할 수 있어야 합니다.
자동화된 저장 및 주문 피킹 시스템은 중요한 인프라입니다.
시퀀싱 및 팔레타이징 자동화는 AS/RS 또는 스태커 크레인으로 흔히 알려진 자동 저장 및 검색 시스템 지원 인프라 없이는 불가능할 것입니다. 이러한 시스템은 현대 혼합 팔레타이징 작업의 중추를 형성합니다. 이 시스템은 컨테이너, 상자, 트레이와 같은 중소형 화물을 고속 및 정확하게 처리하도록 특별히 설계되었습니다. 이러한 시스템의 기술 아키텍처는 근본적으로 다른 두 가지 범주로 나뉘며, 각각 고유한 경제적 및 운영적 특성을 가지고 있습니다.
첫 번째 범주는 크레인 기반 미니로드 시스템입니다. 이 시스템은 일반적으로 최대 20m 높이의 긴 수직 크레인을 활용하여 높은 공간 저장 밀도를 달성합니다. 이러한 시스템은 사용 가능한 바닥 면적은 제한적이지만 수직 확장이 가능한 경우, 즉 도시 물류 센터나 부동산 비용이 높은 경우에 이상적입니다. 이러한 크레인 기반 시스템은 지능형 시퀀싱 기능과 결합된 중간 수준의 처리량을 제공하므로 중·중간 규모의 작업에 최적화되어 있습니다. 자본 지출은 일반적으로 적지만, 운영에는 전문 기술자와 기계 시스템의 정기적인 유지 보수가 필요합니다.
두 번째 범주는 셔틀 또는 차량 기반 미니로드 시스템입니다. 다이후쿠 셔틀 랙 M과 같은 시스템은 기본적으로 높은 처리량을 위해 설계되었습니다. 이 시스템은 여러 개의 병렬 셔틀 또는 자율주행 차량을 활용하여 보관 시스템의 여러 구역 또는 여러 레벨에서 동시에 작동합니다. 각 셔틀은 할당된 구역에서 물품을 회수하여 병렬 처리를 가능하게 하며, 이를 통해 혼합 카톤의 팔레타이징 순서를 더욱 빠르고 효율적으로 조정할 수 있습니다. 이러한 시스템은 확장성이 뛰어나며, 근본적인 구조 변경 없이 셔틀을 추가하여 용량을 늘릴 수 있습니다. 이러한 시스템의 경제적 장점은 유연성과 증가하는 처리량 요구에 적응할 수 있는 능력에 있습니다.
두 시스템 유형 모두 중요한 특징을 공유합니다. 팔레타이징 프로세스의 복잡성을 다운스트림 단계에서 무시하는 대신, 업스트림 단계에서 해결할 수 있다는 것입니다. 창고에 이미 있는 품목들을 올바른 순서대로 정리함으로써, 자동이든 수동이든 최종 팔레타이징 작업이 획기적으로 간소화됩니다. 이는 매우 중요한 요소입니다. 실패한 팔레타이징 자동화 프로젝트의 상당수는 팔레타이저 결함 때문이 아니라, 품목이 무작위로 또는 최적화되지 않은 순서로 도착하기 때문입니다.
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유연성과 비용 관리를 위한 핵심 전략으로서의 하이브리드 팔레타이징
아키텍처 및 구현: 수동 팔레타이징 대 자동 팔레타이징
생산 라인의 마지막 단계에서는 혼합 팔레트의 실제 조립이 이루어집니다. 이 시점에서 아키텍처는 두 가지 근본적으로 다른 구현 옵션, 즉 지원 시스템을 이용한 수동 팔레타이징 또는 완전 자동화된 로봇 시스템으로 나뉩니다.
지능적으로 설계된 수동 팔레타이징 스테이션은 특히 품목 종류가 다양하고 팔레트 구성이 비교적 변동성이 큰 작업에 있어 여전히 실행 가능한 대안입니다. 작동 원리는 비교적 간단합니다. 자동 저장 및 회수 시스템(AS/RS)이 컨베이어 벨트를 통해 팔레타이징 스테이션으로 품목을 전달하고, 작업자는 디스플레이의 디지털 지침에 따라 지정된 적재 패턴에 따라 올바른 순서로 품목을 배치합니다. 여기서 인체공학은 중요한 설계 측면입니다. 설계가 부실한 수동 스테이션은 피로, 오류 발생률, 궁극적으로 인건비 증가 및 생산성 저하로 이어집니다. 반면, 인체공학적으로 잘 설계된 워크스테이션은 작업자가 교대조당 200~300개의 팔레트를 처리할 수 있도록 하여 여러 상황에서 경제적으로 경쟁력을 유지합니다. 수동 시스템의 경제적 이점은 유연성과 적응성에 있습니다. 팔레트 구성이 자주 변경되거나 새로운 제품 유형이 도입되는 경우, 수동 시스템은 완전 자동화 로봇 시스템보다 더 빠르게 재구성할 수 있습니다. 단점은 인건비 의존도가 높다는 것입니다. 노동 비용이 높은 지역이나 노동력이 부족한 상황에서는 수동 팔레타이징은 금세 매력이 없어집니다.
자동화 로봇 시스템은 정반대입니다. 다관절 로봇이나 갠트리 시스템과 같은 시스템은 수동 시스템보다 훨씬 뛰어난 속도와 정밀도를 제공합니다. 이러한 로봇은 피로감이나 오류율 저하 없이 24시간 연중무휴 작동할 수 있습니다. 팔레타이징 작업의 복잡성에 따라 교대조당 400~800개의 팔레트를 처리할 수 있습니다. 최신 로봇 시스템은 고급 이미지 처리 기술과 AI 기반 그립 알고리즘을 활용하여 다양한 종류의 상자와 패키지를 피킹 오류를 최소화하면서 처리합니다.
한 가지 예가 스페인 파트너 회사가 특별히 개발한 팔레타이징 로봇인 IK PAL입니다. 이 로봇은 다양한 상자 모양과 패키지 유형을 고정밀로 처리하도록 설계되었습니다. 이러한 시스템은 상자 인식을 위한 고급 이미지 처리 시스템, 다양한 상자 형태에 맞는 특수 그리퍼 유형, 그리고 물리적 제약을 고려하여 각 주문의 개별 요구 사항에 맞춰 안정적이고 효율적인 팔레트를 구성하는 지능형 적재 알고리즘을 활용합니다.
자동화 시스템에 대한 투자 비용은 상당한 수준입니다. 전체 설치 시 일반적으로 수천만 달러에 달하지만, 약 5~8년의 운영 기간 동안 생산성 향상과 인건비 절감을 통해 투자 비용을 회수할 수 있습니다. 그 이후에는 특히 고임금 지역에서 상당한 비용 절감 효과를 제공합니다.
세 번째로, 점점 더 보편화되고 있는 방식은 수동 및 자동 팔레타이징 용량을 결합하는 하이브리드 구현입니다. 이 하이브리드 아키텍처는 운영을 유연하게 확장할 수 있도록 합니다. 성수기에는 로봇 시스템이 주요 부하를 처리하는 반면, 비수기에는 일부 자동화 스테이션을 가동 중단하거나 수동 교대 근무를 줄임으로써 운영을 관리할 수 있습니다. 이러한 하이브리드 방식은 다양한 비즈니스 시나리오에서 유연성과 비용 효율성 간의 최적의 균형을 제공합니다.
적합:
시스템 통합: 종단 간 최적화
팔레타이징 자동화를 고려할 때 흔히 저지르는 실수는 팔레타이징을 고립된 작업으로만 생각하는 것입니다. 실제로 팔레타이징은 여러 다른 프로세스 단계를 포함하는 통합 공급망 아키텍처의 한 단계일 뿐입니다. 효과적인 솔루션은 입고 처리부터 창고 및 주문 피킹, 운송 및 배송에 이르기까지 전체 자재 흐름을 최적화해야 합니다.
따라서 Daifuku와 같은 선도적인 공급업체들은 팔레타이징뿐만 아니라 전체 물류 프로세스 체인을 처리하는 통합 엔드투엔드 솔루션을 개발하고 있습니다. 여기에는 자동 분류 시스템, 지능형 버퍼 스토리지, 동적 라우팅 알고리즘, 그리고 전체 자재 흐름을 실시간으로 최적화하는 더욱 통합된 제어 시스템이 포함됩니다.
이러한 전체적인 관점은 다른 영역의 미비한 최적화가 팔레타이징 자동화의 이점을 상쇄할 수 있기 때문에 매우 중요합니다. 예를 들어, 주문 피킹이 비효율적이고 품목이 무작위 순서로 공급되는 경우, 팔레타이징 시스템은 이러한 비효율성을 후속 단계에서 보완해야 하며, 이는 오류율 증가와 처리량 감소로 이어집니다. 반대로, 지능형 시퀀싱과 함께 주문 피킹을 최적화하면 상당한 시스템적 이점을 얻을 수 있습니다.
팔레타이징 자동화의 경제적 필수성
팔레타이징 자동화의 경제적 타당성은 여러 축에 달려 있습니다. 첫째는 인건비 절감입니다. 임금 수준이 높은 선진국에서는 인건비가 물류 센터 운영 비용의 주요 요인인 경우가 많습니다. 자동화는 시스템 설계 및 운영 방식에 따라 인건비를 30~50%까지 절감할 수 있습니다.
두 번째 축은 생산성 향상입니다. 자동화 시스템은 더 빠르고, 더 일관되며, 지치지 않습니다. 이를 통해 동일한 물리적 인프라(건물 공간, 에너지 공급, 컨베이어 시스템)로 2~3배 더 높은 처리량을 달성할 수 있습니다.
세 번째 축은 품질 개선입니다. 자동화 시스템의 오류율은 일반적으로 수동 시스템보다 50~70% 낮습니다. 이는 반품율 감소, 소매점의 제품 재고 문제 감소, 그리고 고객 만족도 향상으로 이어집니다.
네 번째 축은 유연성과 민첩성입니다. 많은 기존 제조 자동화 시스템이 경직되어 특정 제품 유형만 처리할 수 있었던 반면, AI 기반 이미지 처리 기능을 갖춘 최신 팔레타이징 로봇은 수백 가지의 다양한 카톤 유형을 처리하고 몇 초 만에 팔레타이징 구성을 변경할 수 있습니다.
다섯 번째 축은 노동력 부족 문제를 해결하는 능력입니다. 이는 인구 통계학적 추세가 구조적인 노동력 부족으로 이어지는 선진국에서 특히 중요합니다. 자동화는 기업이 가용 노동력에 대한 의존도를 낮출 수 있도록 해줍니다.
이 다섯 가지 핵심 요소는 팔레타이징 자동화에 대한 설득력 있는 경제적 사업 타당성을 제공합니다. 일반적으로 5년에서 8년의 투자 수익률(ROI)을 달성하며, 이러한 상각 단계를 거치면 상당한 운영 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다.
전략적 의미와 경쟁 역학
팔레트 자동화는 단순한 기술적인 문제가 아닙니다. 소매 부문 구조에 심오한 전략적 함의를 지닙니다. 팔레트 자동화에 더 빨리 투자하는 기업은 처리량, 신뢰성, 그리고 비용 측면에서 경제적 이점을 얻게 되며, 이는 소매업체의 주문 처리 비용 절감으로 이어지고, 결과적으로 최종 소비자에게는 가격 경쟁력을 제공합니다.
이는 다른 물류 처리 업체와 소매업체에 경쟁 압력을 가합니다. 자동화를 도입하지 않은 업체는 높은 비용과 낮은 서비스 수준으로 인해 도태됩니다. 이는 산업화의 전형적인 패턴입니다. 처음에는 선택 사항이었던 기술이 시장이 새로운 효율성 기준을 중심으로 조직됨에 따라 필수 기술이 되는 것입니다.
특히 독일, 스위스, 스칸디나비아와 같이 인건비가 높은 고도로 발달된 시장에서는 팔레타이징 자동화가 중요한 차별화 요인으로 자리잡고 있습니다. 자동화가 이루어지지 않은 이러한 시장에서 사업을 운영하는 기업은 상당한 비용 손실을 감수해야 합니다.
동시에, 혼합 팔레타이징의 복잡성, 특히 높은 SKU 다양성과 변동성이 큰 주문 패턴은 전문 서비스 제공업체에게 새로운 기회를 제공합니다. 매우 유연하고 지능적인 팔레타이징 솔루션을 제공할 수 있는 기업은 차별화된 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
미래 전망 및 기술 발전
팔레타이징 자동화의 미래는 여러 기술 트렌드에 의해 형성될 것입니다. 첫째는 이미지 처리 및 AI 시스템의 정교화입니다. 이러한 기술 덕분에 로봇은 더욱 복잡하고 예측 불가능한 상자 모양과 패키지를 처리할 수 있게 되었습니다.
두 번째는 인간 직원과 함께 더욱 안전하게 작업할 수 있는 협동 로봇 시스템, 즉 코봇(cobot)의 통합입니다. 이를 통해 로봇과 인간이 더욱 복잡한 팔레타이징 작업에서 긴밀하게 협력하는 하이브리드 환경을 구현할 수 있습니다.
세 번째는 연결성과 데이터 통합을 강화하는 것입니다. 팔레타이징 시스템은 IoT 센서 및 클라우드 기반 분석 플랫폼에 점점 더 많이 연결되고 있으며, 이를 통해 운영 최적화, 오류 예측, 그리고 사전 예방적 유지보수 계획 수립이 가능해지고 있습니다.
네 번째는 더욱 지속 가능한 자재 취급 시스템 개발입니다. 팔레타이징 안정성 향상을 통해 제품 손상을 줄이는 것은 폐기물 감소로 이어져 환경에 미치는 영향을 줄이는 데에도 도움이 됩니다.
이제 이행 제공업체가 혼합 팔레타이징에 투자해야 하는 이유
혼합 상자의 팔레타이징은 더 이상 현대 소매 시스템의 물류 아키텍처에서 부차적인 요소가 아닙니다. 이는 중요한 전략적 병목 현상이자 차별화 요인이 되었습니다. 자동화에 대한 경제적, 운영적, 전략적 필수 요건은 매우 중요합니다. 지능형 시퀀싱, 적응형 AS/RS 시스템, 그리고 전체적인 엔드투엔드 최적화와 결합된 혼합 팔레타이징 자동화에 현명하게 투자하는 기업은 비용, 속도, 품질, 그리고 유연성 측면에서 당분간 지속될 경쟁 우위를 확보할 수 있을 것입니다.
소매업체에게 이는 팔레타이징 인프라의 정교함을 바탕으로 물류 처리 파트너를 선정하는 것이 점차 중요해지고 있음을 의미합니다. 물류 처리 업체에게 이는 이 기술에 대한 투자가 선택 사항이 아니라 장기적인 수익성과 시장 입지를 위해 필수적임을 의미합니다. 소매업의 미래는 가장 빠르게 성장하는 기업이 아니라, 운영을 가장 효율적으로 조율하는 기업에 의해 결정될 것이며, 팔레타이징 자동화는 이러한 맥락에서 중추적인 역할을 할 것입니다.
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