미래 물류자동화와 자율로봇 주요 트렌드
2024-11-25
미래 물류자동화와 자율로봇 주요 트렌드
물류 자동화는 로봇공학, 인공지능(AI), 머신러닝(ML) 및 사물 인터넷(IoT)을 포함한 첨단 기술을 사용하여 공급망 최적화와 효율성 개선 그리고 인적 오류를 최소화하는 데 목적이 있다. 또한 성장하는 글로벌 시장에서 지속 가능성, 안전한 운영 및 신뢰성에 대한 새로운 요구 사항이기도 하다.
물류에서 로봇의 역할
물류 분야에서 로봇은 이미 견고한 인프라 구축으로 노동력 부족, 인적 오류 문제 등을 해결하고 특히 24시간 운영 체제에 있어서 분류작업, 포장, 운송 및 마지막 배송 같은 단계를 최적화하기 위한 필수요소로 효율을 높이는 데 도움이 될 뿐만 아니라 물류 회사의 비즈니스 운영을 확장하고 증가하는 수요를 충족하게 해준다.
물류 분야의 로봇은 사내 물류 부문의 운영 효율성을 위한 자동화에서 창고, 공급망 문제 해결, 인건비 절감에 이르기까지 수요가 많아지고 있다.
AGV, AMR, 협업 로봇(코봇) 등 물류에서 로봇의 역할과 활용이 확대되고 있어 고도의 운영 효율성이 기대된다.
물류 자동화 및 자율 로봇의 미래 주요 트렌드
● 창고 분야 자율이동로봇(AMR:Autonomous Mobile Robot) 활용
AMR(Autonomous Mobile Robot)은 유연성, 확장성 및 네비게이션 기능이 높아 창고의 현대화에 큰 변화를 일으키고 있다.
고정된 경로에 의존하는 기존의 AGV(Automated Guided Vehicles)와 달리 AMR은 센서, 카메라 및 머신러닝을 사용하여 동적인 환경을 탐색한다.
따라서, 이 로봇은 주문 피킹, 재고 관리, 넓은 공간에서의 상품운송 등 작업을 자율적으로 수행하여 운영의 효율성을 높인다.
AMR은 속도와 정확성이 중요한 전자 상거래, 소매 및 제조업 분야에 점점 더 활용이 확대되고 있는 가운데, 기술의 발전으로 특히 창고 관리 시스템(WMS) 및 공급망 플랫폼과 원활하게 통합되어 생산성을 높이고 운영 비용을 절감하는 한편 일상 작업에서 작업자는 더 복잡하고 부가가치가 높은 업무에 집중할 수 있다.
● 예측분석 인공지능(AI) 및 기계학습(ML)
인공지능 및 머신러닝 기술은 의사결정 프로세, 수요 예측 및 경로 최적화 개선 등 물류자동화 혁신을 주도하는 기술이다.
센서, 카메라 및 사물 인터넷(IoT)과 연결된 기기에서 수집한 방대한 데이터를 AI기반 시스템이 분석하여 수요 변동을 예측하고, 재고 수준을 최적화하며 자율 로봇과 배송 차량 모두의 가장 효율적인 경로를 추천한다.
AI의 예측 기능은 생산시설의 기계설비 유지 관리에도 큰 역할을 한다.
AI는 설비의 잠재적인 장애 또는 성능 문제가 발생하기 전에 판단하여 다운타임을 최소화하고 물류 설비자산의 수명을 연장하는 데 도움이 된다.
AI 기반 솔루션이 더욱 널리 보급됨에 따라 공급망 복원력과 민첩성, 시장 변화에 대한 대응력을 높여 변동하는 수요와 운영상 발생하는 잠재적 문제에 빠르게 대응할 수 있다.
● 인간과 로봇의 협업 협동로봇(코봇)
협동로봇(코봇)은 사람과 함께 협동으로 일할 수 있도록 설계되어 물류 환경에서도 안전을 유지하면서 생산성을 높일 수 있는 로봇이다.
안전상의 이유로 작업자와 분리되어 작동하는 기존 산업용 로봇과는 달리 협동로봇에는 첨단 센서와 안전 메커니즘이 장착되어 있어 사람과 가까운 거리에서 함께 일할 수 있다.
분류작업, 포장 등 팔레타이징 작업 등을 지원하여 반복적이거나 육체적으로 힘든 작업에서 작업자를 자유롭게 해준다.
또한 협동로봇은 기존 로봇보다 설치나 프로그래밍 및 변경이 더 쉬워 유연성이 핵심인 역동적인 물류 환경에 매우 이상적이다.
사람-로봇 협업(HRC)이 더욱 정교해짐에 따라 협동로봇을 통해 자동화와 인간 사이의 균형을 유지할 수 있다. 인간의 판단력과 문제 해결의 본질적인 역할이 저하되지 않으면서 노동 집약적인 업무와 작업의 효율성을 높일 수 있다.
● 실시간 의사결정 엣지컴퓨팅
물류 운영업무도 점점 더 데이터 중심이 됨에 따라 실시간으로 의사결정을 내릴 수 있는 능력이 중요해지고 있다.
이러한 기술 환경에서 엣지컴퓨팅이 자율 로봇 및 IoT 장치에 대한 실시간 의사결정의 핵심 요소로 부상하고 있는데 데이터를 중앙 집중식 클라우드로 전송하는 대신 소스 또는 소스 근처에서 로컬로 처리하기 때문이다.
엣지컴퓨팅은 데이터 지연 시간과 대역폭이 적어 로봇이 더 빠른 결정을 내릴 수 있어 장애물 회피 및 재고 추적 같은 작업의 속도와 정확성을 높인다.
엣지컴퓨팅과 자율 이동 로봇의 결합하면 복잡하고 대규모의 물류 운영을 관리하는 기업의 경우, 창고 또는 유통 센터의 변화하는 조건에 신속하게 대응할 수 있는 능력이 향상된다.
예를 들어, 혼잡한 지역을 피해 로봇의 경로를 변경하거나 실시간 수요에 대응하여 주문 우선순위를 조정할 수 있다.
이러한 신속한 조정 능력은 운영의 최적화와 전반적인 효율 개선에 도움이 된다.
● 물류 자동화로 지속가능성 추구
지구 온난화 대책으로 지속가능성이 기업의 우선 핵심과제로 떠오르고 있다.
물류 자동화 또한 이러한 환경 목표 달성에도 중요한 역할을 한다.
특히 재생 에너지로 구동되는 로봇은 창고 운영에 있어 탄소 배출 삭감뿐 아니라 에너지 절약 등 전반적인 운영 효율 개선에 크게 기여한다.
또한 AI 기반 알고리즘은 배송 차량의 운송 경로를 최적화하여 연료 소비와 배출량을 줄일 수 있다.
소비자로부터 보다 지속가능성에 대한 감시와 환경 규제 등 압력이 증가함에 따라 물류 자동화는 친환경 공급망을 달성하기 위한 강력한 도구로 부상하고 있다.
● 물류 기술의 진화에 대한 미래 전망
자동화와 자율 로봇을 통한 물류의 변화는 정말 매력적인 기회이다.
이미 창고 관리의 패러다임을 바꾸고 있는 자율이동로봇(AMR)과 미래 수요를 예측하는 AI 기반 시스템에 이르기까지, 이러한 기술의 진화는 비즈니스 프로세스의 대대적인 개편을 의미한다.
기술 발전만이 유일한 목표는 아니다.
지속 가능한 운송은 이제 필수 도전과제이다.
이러한 추세는 계속될 것이다. 미래 공급망의 복잡성 탐색과 운영 성과 증진 및 환경에 대한 대응 등을 물류 자동화로 해결할 수 있는 방법을 생각해 보자.
참고 | https://www.rtinsights.com/5-key-trends-in-logistics-automation-and-autonomous-robots/