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물류센터에서 다양한 물류로봇을 일괄 관리하는 오픈형 물류로봇 관제 플랫폼이 개발되고 있습니다. 다양한 로봇 설비를 기반으로 고객의 물동량 및 입출고 동선을 고려한 최적화 방안을 설계하고 로봇 설비를 포함해 유관 시스템들 간의 유기적인 연동이 가능한 물류 솔루션을 제공하고 있습니다. 물동량 분석을 통한 최적의 설비 제공과 무인 운반차 도입을 통한 제품 이송과 보관 적재 그리고 인공지능 기반 최적화된 경로 계획으로 물류 효율을 극대화합니다.
물류자동화 설비에 대한 컨설팅부터 설계 그리고 설비 및 물류 시스템 구축과 운영 유지보수까지 가치 사슬 전 과정에 대한 서비스를 제공합니다.
인공지능과 빅데이터 등 신기술 기반 물류설비 예지보전과 인공지능 비전 기술을 활용해 물류자동화 전 영역에 걸쳐 차별화된 서비스를 제공합니다.
공장과 물류센터의 물류 반송 데이터를 실시간 모니터링해 생산과 설비 그리고 물류 장애를 즉시 인지하고 분석과 조치하는 지능형 통합 관제 시스템이 구축되고 있습니다. 설비가동상태와 장애발생통지 그리고 운영현황 시각화 등 기반 물류 현장 실시간 모니터링과 관제 시스템을 제공하며 이를 통해 실시간으로 발생하는 상태와 알람 데이터들을 연계해 장애감지와 분석 그리고 조치에 이르는 통합 현장 관리를 수행할 수 있습니다.
무인 운반차와 자율주행 로봇 그리고 천장형 호이스트 등의 자율주행 설비를 활용해 자재와 반제품을 현 공정에서 다음 공정으로 이동시키는 반송 자동화를 구현합니다.
자율주행 시스템을 적용해 별도의 가이드 없이 최적의 경로 탐색으로 효율을 높이고 안전한 무인 반송을 구현합니다.
인공지능과 빅데이터를 활용해 전체 주문에 대한 수요 예측이 가능합니다. 주문 유형별 수요를 예측해 물류센터에 투입되는 인력을 효율적으로 운영할 수 있게 되었으며 온라인 쇼핑몰과 물류사 간의 시스템 연동 시간도 단축시켰습니다. 부분 출고와 백오더 등의 기능도 도입해 편의성을 높였는데 고객사는 고도화된 인공지능 시스템을 바탕으로 물류 관리의 어려움 없이 상품 개발과 마케팅 그리고 고객 관리에만 전념할 수 있게 되었습니다.
소프트웨어 로봇이 사람이 하던 반복 업무를 대신 수행하는 로봇 프로세스 자동화가 물류센터 운영 및 수송과 택배 그리고 포워딩과 해외 등 전 사업 분야에 도입되고 있습니다. 인공지능 기반 광학문자인식 기술은 서류의 문자를 인식해 컴퓨터가 읽을 수 있도록 전자 문서로 디지털화 해주며 오탈자가 있을 경우 이를 빠르게 판독해 정확한 단어로 읽어줍니다. 전자문서 시스템은 상업 서류가 많은 국제물류 사업에서 효율성 증대와 소요 시간 단축 효과를 가져올 것으로 기대되며 취합과 입력 등 업무로 인한 근로자의 피로도와 실수도 획기적으로 줄여줄 것입니다.
인공지능 기반 비전 카메라로 상품 및 박스 위치를 인식해 특정 위치로 작업을 진행합니다.
인공지능 비전을 통해 제품정보를 인식하고 해당 배송지역과 점포별 위치에 맞게 분류해주는 솔루션이 제공됩니다.
항해 정보와 경로 그리고 날씨를 비롯해 화물선의 경로상 위성위치확인시스템 정보의 유무와 화물선 이동거리 등 변수들을 적용해 분석하고 도착 일시를 예측해 줍니다. 해상운송의 특성상 정확도가 낮았던 예측이 크게 향상되었으며 그 결과 도착이 늦어질 경우 대비한 안전재고를 낮춤으로써 보관 관련 물류비 절감과 생산 공장의 제조 일정 수립 그리고 과잉 생산 방지 효과를 기대할 수 있게 되었습니다.
물류시스템에 인공지능을 대규모로 적용하고 운영하기 위해서는 전체 자동화 설비를 통합하고 지능화하기 위한 플랫폼을 활용해야 합니다. 자동화 설비와 각기 다른 기종 로봇의 통합관제와 최적 작업 배분을 위한 플랫폼 그리고 현장의 인공지능 학습 데이터를 축적해 비전으로 인식하고 개별 설비 및 로봇의 강화학습 제어 인공지능 모델을 관리하는 플랫폼 등이 활용될 것으로 예상됩니다. 생성형 인공지능이 유통 물류현장의 실시간 운영 데이터를 분석하고 문제 발생 시 이를 진단하는 한편 시각화해 보고서를 작성하는 것도 가능해질 것입니다.
인공지능 기반 로봇공학과 자동화는 기존 창고를 스마트하고 매우 효율적인 주문 처리 센터로 변화시키고 있습니다.
상품 선택과 포장 그리고 분류를 위한 로봇 시스템을 구축함으로써 창고는 공간 활용을 최적화하고 주문 처리를 가속화하며 재고 정확성을 향상시킬 수 있습니다.
로봇이나 인공지능 도입하는 과정에서 전체 운영 프로세스를 이해하는 부분이 중요합니다. 먼저 물류센터 및 환경에 가장 최적화된 프로세스를 이해하고 로봇이나 인공지능을 도입해야 하는데 로봇을 도입한 후 프로세스를 맞추는 경우가 많다는 지적이 있습니다. 실제 물류센터에서 프로젝트를 진행하기 전에 디지털 트윈을 활용해 가상의 공간에서 프로젝트를 수행해 보는 것이 중요하며 가상공간에서 인공지능을 기반으로 하는 자동화 유통물류 프로세스 상황을 먼저 진행해 본 뒤 현실로 옮겨 센터 구축 및 물류 자동화 설비를 도입하는 프로세스가 시행착오를 크게 줄일 수 있는 대안이 될 것입니다.
인공지능과 블록체인 기술의 통합은 공급망 추적성과 투명성을 개선해 상품과 자재의 엔드투엔드 가시성과 출처 추적을 가능하게 합니다. 블록체인은 안전하고 불변하는 원장에 거래를 기록함으로써 공급망 전반에 걸쳐 데이터 무결성과 신뢰성을 보장하고 위조 제품의 위험을 완화하며 규제 준수를 강화하고 이해관계자 간의 신뢰를 구축합니다.
인공지능 기반 자율주행차와 드론의 통합은 운송 및 물류 운영에 변화를 일으키고 있습니다. 더 빠르고 안전하며 비용 효율적인 배송 솔루션을 제공하기 때문인데 자율 주행 트럭과 배달 밴부터 라스트 마일 배송을 위한 공중 드론에 이르기까지 인공지능 기반의 자율 기술은 운송 물류의 효율성을 높이고 배송 시간을 단축하며 인적 오류를 최소화하고 있습니다.
물류센터 통합 관제 인공지능은 지속적으로 고도화될 것으로 전망됩니다. 실시간 데이터 분석 기술이 발전하면서 물류 효율을 사전에 높이는 능력이 향상되고 있고 딥러닝 모델이 지속적으로 학습해 예측 정확도가 높아지고 있습니다. 인공지능 알고리즘은 로봇 시스템의 예측 유지 관리를 지원해 중단 없는 작동을 보장하고 가동 중지 시간을 최소화하며 예측 수요 전망과 자율주행차 그리고 스마트 창고와 블록체인 추적성에 이르기까지 전 세계 공급망 생태계의 모든 측면을 재편하고 있습니다. 기업들이 이러한 기술을 수용함으로써 경쟁력을 확보하고 운영 탄력성을 향상하며 빠르게 진화하는 시장에서 고객에게 비교할 수 없는 가치를 제공할 수 있을 것입니다.
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