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최근 물류센터는 설비와 장비 중심의 웨어하우스에서 인공지능과 클라우드, 빅데이터 등 디지털 전환 신기술 기반의 디지털 웨어하우스로 전환되고 있습니다. 자동화·지능화된 물류센터는 인공지능과 데이터를 기반으로 운영되어 기존의 물리적인 한계를 극복하고 빠른 배송을 가능하게 하며, 학습과 경험으로 누적된 데이터와 고도화된 알고리즘으로 생산성도 높입니다.
여기에 인건비 상승과 숙련 노동력 부족이라는 구조적인 문제까지 더해지면서 기존 방식의 물류 운영만으로는 지속 가능한 성장이 어렵다는 인식이 확산되고 있으며, 이러한 복합적인 도전을 극복하고 경쟁력을 확보하기 위한 해법으로 물류 자동화가 주목받고 있습니다.
물류 자동화는 로봇 몇 대를 도입하는 수준을 넘어서며, 오늘날 물류 자동화는 입고부터 보관과 분류, 피킹, 포장, 출고까지의 전 과정을 하나의 시스템처럼 유기적으로 연결하고 최적화하는 총체적인 접근 방식으로 진화하고 있습니다. 예전에는 사람이 직접 상자를 옮기고 물건을 분류하고 손으로 포장했다면, 이제는 이런 반복적이고 힘든 작업을 로봇이나 자동화 설비가 대신 맡고 있으며 이 모든 흐름은 창고관리시스템 같은 디지털 시스템이 중심이 되어 전체 물류 흐름을 계획하고 통제하는 방식으로 운영되고 있습니다.
물류 자동화 기술은 반복 작업을 대체하는 수준을 넘어 지능형 시스템이 실시간으로 판단하고 움직이는 방향으로 빠르게 진화하고 있으며, 물류센터에서는 효율성을 극대화하기 위해 다양한 기술들이 유기적으로 연결되어 운영되고 있습니다.
물류센터 곳곳에서 활동하는 로봇은 자동화의 상징이라 할 수 있으며, 로봇을 투입하면 공간 활용을 최적화하고 주문 처리를 가속화하며 작업의 정확성을 향상시킬 수 있습니다.
인공지능과 센서, 통신 기술 등을 활용하여 물류 작업을 자동화하고 최적화하는 지능형 시스템이며, 창고 내 물품 운송뿐 아니라 피킹 및 패킹, 재고 관리, 출하 작업에도 활용됩니다. 인간의 개입 없이도 지침에 따라 정확하게 작업을 수행하고 작업 내용에 따라 쉽게 설정을 변경할 수 있는 것이 장점이며, 인건비와 운영비 등을 절감할 수 있습니다.
생성형 인공지능이 적용되면 로봇의 티칭과 제어도 기존과 같은 프로그래밍이나 물리적인 조작 없이 손쉽게 할 수 있으며 작업 대상물이나 프로세스의 변화에 유연하게 대응할 수 있게 됩니다. 앞으로는 IT나 로봇 전문가가 아니어도 누구나 자연어로 생성형 인공지능을 사용해 로봇을 동작하고 제어할 수 있게 되며, 생성형 인공지능이 사용자와 대화하며 다양한 사용 목적에 맞게 코드를 생성하고 로봇을 제어하게 됩니다.
DHL 코리아에서는 인공지능 기반 소화물 분류 로봇을 도입하여 물품 분류 작업을 자동화하고 있으며, 해당 로봇은 시간당 최대 1,000건의 물량을 처리할 수 있고 분류 정확성이 99%에 달합니다. 이렇게 로봇을 도입함으로써 분류 작업에 소요되는 인력을 줄이고 효율성을 크게 향상시킬 수 있고 인공지능 기술은 자율주행차와 드론의 핵심 요소로 작용하고 있습니다.
미국 아마존은 자사 창고에서 이미 50만 대 이상의 물류 로봇을 운행 중이며 국내에서도 쿠팡 같은 온라인 상거래 플랫폼이 최근 물류 로봇을 도입한 자동화된 물류 창고를 구축하고 있습니다.
수백·수천 대의 물류 로봇들이 서로 간섭이나 정체 없이 원활하게 상품을 옮길 수 있도록 제어하는 것은 쉽지 않으며, 특정한 경우에 동작하는 규칙 기반의 제어로는 방대한 수의 로봇을 효율적으로 운영하는 것이 거의 불가능하기 때문에 최근에는 인공지능 기반의 강화학습 알고리즘을 사용해 물류 로봇을 제어하는 방법이 다양한 스타트업 기업들을 통해 시도되고 있습니다. 특히 피지컬 인공지능 기술이 확산되면서 물류 창고의 물리적인 상태를 가상으로 구현해 물류 로봇의 운영을 시험해보는 움직임도 나타나고 있습니다.
인공지능을 활용한 공급 관리 시스템은 재고창고와 물류센터 등에서 적정 재고유지와 폐기율을 최소화하기 위해 필수적이며, 대량의 주문과 입고가 다량으로 발생하는 물류 특성상 인공지능 기반의 예측과 분석을 통해 재고 관리 비용을 절감할 수 있습니다. 먼저 데이터를 기반으로 네트워크 구성 최적화 모델을 발굴해 최적 거점을 도출하고, 데이터분석 자동화 솔루션을 활용해 상품 판매 데이터를 학습시켜 거점별 수요 예측 모델을 구현합니다.
구현된 모델로 거점별 화주사와 상품별 출고량 예측 결과를 활용해 재고 최적화를 구현할 수 있으며, 운영사 측면에서는 거점별 상품 출고 데이터를 분석해 상품별 적정 입고 수량을 예측하고 이를 기반으로 출고량을 예측해 미출·과잉 재고 이슈를 방지할 수 있습니다. 화주사 입장에서는 거점별 상품 보충을 최적화하고 재고 회전율을 높여 사업 수익성을 극대화할 수 있습니다.
인공지능 기반 예측 분석은 수요 전망을 개선하고 있으며, 이를 통해 공급망 전문가들이 정확한 시장 동향과 고객 선호도를 파악할 수 있습니다. 인공지능 알고리즘은 과거 데이터와 시장 신호를 분석하여 날씨와 이벤트, 트렌드까지 분석해 재고를 효율적으로 준비하며, 인공지능 기술은 머신러닝과 데이터 분석을 통해 수요를 정확히 예측하고 이를 바탕으로 최적의 재고 관리를 합니다.
예측 분석은 분류 프로세스를 최적화하려는 물류 기업에 큰 가치를 제공하며, 데이터를 분석하고 머신러닝 기법을 활용함으로써 기업은 수요를 예측하고 재고 수준을 최적화하여 품절이나 과잉 재고의 위험을 줄일 수 있습니다. 이 기술은 공급망 내에서 새롭게 나타나는 트렌드나 잠재적 병목 현상을 파악하여 선제적 조치를 통해 지연을 줄이고 효율성을 높일 수 있도록 합니다.
인공지능을 기반으로 물류 업무에 자동화 시스템을 설계할 수 있으며, 인공지능 알고리즘을 활용하여 실시간으로 교통 상황과 날씨를 분석함으로써 최적의 물류 경로를 계획할 수 있습니다. 이를 통해 배송 시간을 단축하고 비용을 절감할 수 있으며, 트래킹 및 추적 과정을 용이하게 만들어 배송 중 발생할 수 있는 예상치 못한 지연이나 문제 상황을 신속하게 파악하고 대응할 수 있습니다.
인공지능 알고리즘을 사용하여 실시간 교통 상황과 날씨, 운송량 등을 고려하여 가장 효율적인 물류 경로를 자동으로 계획하고, 피킹과 배송 경로를 실시간으로 분석해 시간을 단축합니다.
물류창고 상황에 맞게 분류 기준을 조정하고 현장에서 인공지능 분류모델을 학습해 적용하며 프로세스는 카메라를 통해 체적 측정을 하고 실제 사이즈 바탕의 이미지 절단을 거쳐 화물 유형을 파악해 인공지능으로 분류합니다. 이러한 인공지능 판정 및 분류 기술은 상품 분류 정확도를 향상시키고 운영 인건비를 절감할 수 있어 다양한 산업분야에서 적용될 수 있습니다.
입고된 상자의 바코드와 라벨을 자동으로 인식하고 분류하는 시스템으로 물류 자동화 시스템을 구축할 수 있으며 상자의 4면을 빠르게 촬영하고 상자에 ID를 부여하며 바코드에서 이미지를 추출하거나 라벨에서 광학 문자 인식을 추출하는 일을 인공지능 분류기를 통해 자동화할 수 있습니다.
인공지능 딥러닝으로 수작업에 의존하던 상품 발송 전 검수 프로세스도 자동화할 수 있으며, 주요 적용 기술은 물체검출과 배경분리, 특징추출, 상품검색 및 분류 등이 있습니다. 딥러닝 기술은 인간 뇌의 학습 과정을 모방한 인공 신경망이며, 이를 활용해 패턴을 인식하고 이미지를 구별하는 이미지 인식 기술이 생겨났습니다.
물류 인공지능 산업은 딥러닝 이미지 인식 기술을 활용하여 물류 프로세스의 효율성과 정확성을 크게 향상시키는 추세입니다. 또한 이미지 분석으로 불량품을 자동으로 판별하고 설비 제어를 통해 자동화 장비의 작동을 학습하고 고장도 예측합니다.
물류센터 내 모든 작업 활동들을 관리하는 기간시스템으로서 물류센터 운영 프로세스 표준화와 간소화, 업무의 상호 동기화, 정보의 가시화를 지원하며 입고부터 출고까지 모든 작업을 실시간으로 통제하고 최적화합니다. 로봇이나 자동화 장비와 연동되어 전체 물류 흐름을 관리하고, 거의 모든 중대형 물류센터에 필수적으로 도입되고 있습니다.
공정 정보를 실시간으로 분석하고 추적하여 물류 운영 효율성을 높이고 투명성을 확보할 수 있으며 인공지능 기반 자동화 솔루션으로 물류센터의 작업 속도를 높이고 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
작업자가 직접 물건을 찾고 옮긴 다음 포장하던 방식에서 로봇을 통해 작업자에게 상품을 전달해 주는 GTP(Goods to Person) 방식의 도입이 활발해졌으며, 오토스토어는 사각형의 바구니가 큐브 형태로 쌓여 있어 로봇이 물건을 작업자에게 전달하는 시스템으로 인공지능을 통해 최적의 경로로 물건이 이동합니다. 이를 통해 층고라는 유휴 공간을 활용할 수 있고 출고 처리 능력을 향상시키는 등 생산성을 높일 수 있습니다.
미국 어질리티 로보틱스의 휴머노이드 로봇 '디지트'는 올해 처음으로 물류 현장에 정식 배치되었고 7개 이상의 업체가 올해 안에 휴머노이드 로봇을 시판할 계획입니다. 인간의 손·팔과 닮은 형태의 인간형 로봇을 개발하는 것이 특징이며, 인간의 손과 같은 섬세한 감각과 움직임을 가진 휴머노이드형 로봇이 개발된다면 물류 창고 안에서 인간의 수작업으로 이루어지는 각종 상품의 포장 같은 고된 작업의 자동화가 가능해질 것으로 기대됩니다.
로봇 파운데이션 모델은 로봇이 다양한 작업을 수행하는 데 필요한 학습을 할 수 있도록 하는 범용 인공지능 소프트웨어로, 인공지능 제조에서 유용하게 활용될 뿐 아니라 물류산업에서도 휴머노이드형 로봇을 개발하는 데 필수적인 역할을 할 것으로 기대됩니다.
인공지능 기반 공급망 가시성 솔루션은 전체 공급망 네트워크에 대한 실시간 통찰력을 제공하여 기업이 배송을 추적하고 재고 수준을 모니터링하며 잠재적인 병목 현상이나 중단을 사전에 파악할 수 있도록 지원합니다. DHL에서는 인공지능 기술을 활용한 'Resilience360' 플랫폼을 통해 공급망 리스크를 관리하고 있으며, 해당 플랫폼은 전체 공급망을 비주얼화해서 보여주는 특징이 있고 만약 전 세계로 화물이 수송될 때 강력한 위험이 감지되면 운송 경로 및 계획을 자동으로 변경하도록 조정합니다.
최근에는 데이터들을 유기적으로 연결하는 인공지능의 중요성이 떠오르고 있으며, 공급망의 전 과정을 가시성 있게 모니터링할 수 있는 단절 없는 물류가 부각되고 있습니다. 물건을 생산하면서 모든 데이터를 가시성 있게 확보할 수 있다면 생산지부터 물류센터까지 운송되자마자 분류되고 포장되어 소비자에게 단절 없이 빠르게 배송될 수 있는 물류가 됩니다.
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