물류현장의 로봇은 이런 특징이 있습니다

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※ 본 콘텐츠는 이달 5일 로지브릿지와 멤버십 회원사가 공동으로 주최한 '2024년 물류산업 대전망' 웨비나의 일부 요약본입니다.

 

◆(1부) 2024년 물류산업의 변화
◆(2부) 2024년 물류자동화 변화

 

 

✔ 산업용 로봇 현황

 

◆로보에테크놀로지 이광민 팀장 : 최근 물류로봇들이 많이 도입되고, 가속화되고 있는 이유는 인건비, 물동량의 증가와 같은 시장환경의 변화와 맞물려서 로봇기술이 상당히 많이 발전하고 있기 때문인데요. 휴머노이드뿐만 아니라 지금 사용하고 있는 매니퓰레이터(Manipulator), AMR(자율모바일로봇)과 같은 모바일 로봇들도 다른 센서류들의 발전과 더불어서 빠르게 발전하고 있습니다.

 

발전사례 첫 번째는 이동형 로봇입니다. 기존에는 가이드가 필요했던 AGV(무인운송차량)에서부터 최근에는 자체 맵을 만들어서 주행경로를 생성할 수 있는 AMR이 나오면서 사용성이 확대됐다고 볼 수 있습니다. AGV와 AMR은 모두 무인이송장치인데요. 각각의 특성이 다르기 때문에 무엇이 더 좋다고 평가하기는 어렵고 기술적 특성에 따라서 현장에서 골라서 사용할 수 있습니다.

 

예를 들어 상대적으로 무거운 제품을 이송한다고 하면 AGV가 적합할 수 있고요. 내부에서 사람도 회피해 가면서 경로를 생성하면서 이동하고 경로 자체도 자주 변경해야 하는 니즈가 있다면 AMR이 적합하다고 할 수 있을 것 같습니다.

 

AMR의 주요 기술은 크게 세 가지로 볼 수 있는데요. 라이다(LiDAR) 센서 시스템은 레이저 센서에서 빛을 쏘고 빛이 반사되는 들어오는 시간을 측정해서 대상물의 위치를 측정하는 기술입니다. 이런 기술을 활용해서 SLAM이라는 소프트웨어 방식을 사용하고 있는데요. 라이다 센서를 활용해서 빛을 계속 반사시키면서 벽면에서 반사되는 빛의 거리를 측정하고, 지도를 만들어 지도 내에서 움직일 수 있는 경로를 생성하는 기술이라고 할 수 있습니다. 그리고 결합을 도와주는 소프트웨어 ROS 시스템이 존재합니다.

 

 

물류로봇 분야에서도 최근, 렌탈 시스템이 많이 나오고 있습니다. 기존의 로봇들은 사실 설치를 하거나, 대부분 커스터마이징된 장비이기 때문에 재판매나 회수가 어려웠습니다. 그러나 모바일 로봇은 다른 현장에서도 소프트웨어만 업데이트를 하면 판매가 가능합니다. 이런 시스템의 변화가 로봇들의 확산에도 도움이 되고 있고요. 더불어 최근에는 협동로봇이 등장했습니다. 협동로봇은 기존의 산업용 로봇과는 다르게 펜스가 없이도 사람과 작업할 수 있는 로봇입니다.

 

로봇산업에서 말하는 AI는 기계가 인간의 능력을 모방하도록 다른 센서류들을 활용해서 시스템을 갖추는 걸 말합니다. AI 로봇은 환경정보를 제공할 수 있는 센서류라든지, 데이터를 판단하고 작업을 지시할 수 있는 인공지능, 그리고 전통적인 로봇들이 결합된 형태라고 볼 수 있습니다. 사례 중 하나로 햅틱이라는 장비가 있는데요. 각종 디지털 기기에 진동이나 힘, 충격을 발생시켜 사용자가 촉감을 느끼게 하는 기술입니다. 이런 로봇들은 위험물 처리나, 거리가 멀어서 원격으로 로봇을 제어해야 하는 활동 등에 활용이 가능합니다.

 

다음으로, 비전카메라 제품인식과 알고리즘이 로봇에 도입된 사례인데요. 비전카메라로 제품을 인식하면 기존에 학습된 데이터를 토대로 제품의 형태를 인식하고, 이걸 어떻게 잡아야 하는지 AI가 계산하는 겁니다. 어디로 이동해야 할지 모션에 대한 플래닝을 하는 소프트웨어를 결합해서 결국은 사람의 지시 없이도 제품을 이동시키는 작업이 가능해진 거죠.

 

그러나 사람과 로봇의 작업방식에는 큰 차이점이 있는데요. 사람은 한 번에 가서 여러 개를 잡아올 수 있지만 로봇은 아직 하나씩 밖에 못 잡는다는 단점이 있습니다. 이런 부분들을 해결하기 위해서 기구적인 방법, 프로세스를 변경하는 방법이 있기는 한데요. 아직까지는 가장 큰 차이점이라고 할 수 있습니다.

 

조금 더 나아가서 학습이 된 제품을 인식하는 게 아니라 처음 본 제품들도 잡는 기술들도 개발되고 있는데요. 'Unseen Object Picking'이라는 명칭입니다. 기본적으로 학습된 제품을 잡고 옮기는 게 아니라, 처음 본 제품을 잡아야 하기 때문에 사전에 제품을 학습하지 않는다는 게 특징이라고 할 수 있고요. 이런 기술은 SKU가 많고, 제품이 계속 바뀔 수 있는 물류현장에서는 앞으로 더 많이 사용될 것으로 기대되는 기술입니다.

 

 

✔ 물류로봇 활용 전망

 

결국 물류센터 내에는 로봇팔과 같은 형태보다 모바일 로봇들이 활용되고 있는데요. 그 이유는 물류현장의 작업에서 찾을 수 있습니다. 작업자들의 업무 중에서 가장 많은 비중을 차지하는 것이 트래블링. 결국 제품을 찾고 이동하는 작업이기 때문에 대신해 주는 모바일 형태의 로봇이 빠르게 확산이 되고 있다고 볼 수 있을 것 같습니다. 대표적인 로봇은 다음과 같습니다.

 

팔레타이징로봇은 기존 산업용 로봇과는 다르게 협동로봇을 사용해서 펜스 없이 사용할 수 있다는 장점이 있습니다. 그러나 아직은 단순하게 단일 박스의 팔레타이징만 할 수 있다는 한계가 있는데요. AI가 적용되면 팔레타이징도 다양한 기능을 할 수 있게 됩니다. AI 비전으로 제품을 인식하고, 도착지, 무게, 제품정보 등을 토대로 해서 분류해서 적재하는 작업입니다. 이걸 응용하면 분류해서 로딩한다든지 등으로 활용할 수 있겠고요.

 

또한 혼합박스의 팔레타이징 작업이 있습니다. 혼합박스가 랜덤하게 슈트에서 추출되는 상황으로 어떻게 적재해야 가장 공간 손실 없이 높게 쌓을 수 있는지, 3차원 테트리스 게임과 같이 사람도 하기 어려운 작업입니다. AI가 적용되면 팔레타이징 로봇은 박스 사이즈를 인식하고, 적재 방법을 스스로 판단해서 가장 높은 적재율로 적재하는 게 미션이 되는 방식이라고 할 수 있습니다.

 

다음은 피킹 작업을 도와주는 형태의 로봇이 있습니다. 영역을 이동하면서 피킹을 수행하는 작업자를 위해서 대기하다가 피킹이 끝나면 제품을 포장 스테이션으로 이동해 주는 작업을 해주는 로봇입니다. 비슷한 방식으로 추종형 로봇이 있고요. 최근에 나오는 로봇들은 고정형이 아니라 이동이 가능한 경우가 많습니다. 이동하면서 물건을 피킹하고, 박스를 핸들링하는 로봇들이 나오게 되면 조금 더 사람들을 대체할 수 있는 영역이 많아질 거라고 기대하고 있습니다.

 

특히 아마존 같은 경우에는 배송로봇도 도입을 검토하고 있는데요. 배송드론, 리비안과 같은 전기트럭 등 결국은 무인배송을 하기 위한 기술들을 개발하고 있습니다.

한국에서도 롯데쇼핑, 쿠팡, CJ대한통운 같은 경우 대규모 투자를 통해 로봇을 도입하고 있는데 아직까지는 초기 단계인 것으로 보이고요.

 

사실 로봇을 도입해서 성공사례를 만드는 것이 중요한데 아직까지는 기존의 생산성을 초과했다든지, 매출이 늘어났다든지 그런 사례가 부족합니다. 비용절감이나 ROI(투자수익률) 달성이 가장 중요할 거고, 이후에는 효율성, 생산성의 향상이나 오류 감소, 정확도 향상 등이 중요한 포인트가 될 것 같습니다. 아직 사업 초기이기 때문에 어떤 로봇을 도입했을 때 비용절감이 무조건 될 것이라는 건 리스크가 존재하므로 지원사업이나 협력을 통한 구축이 선행되어야 할 것으로 보입니다.

 

 

 

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