LG CNS 스마트팩토리사업부 스마트물류담당 이준호 상무(사진. 여기에)

 

52시간 근무제와 고령화, 비대면 이 세 가지 요인이 물류 자동화 시장의 성장을 가속화시키고 있는 가운데, LG CNS가 최근 대형 첨단 물류센터를 잇달아 성공적으로 구축하면서, 대표적인 스마트 물류 업체로 부상하고 있다.

LG CNS에서 스마트 물류사업을 총지휘하고 있는 이준호 상무는 “자사는 최적화, 디지털 트윈, IoT 기술을 활용한 물류설비 관리, 물류로봇 서비스 플랫폼 등 4가지 카테고리를 가지고 물류센터 자동화 분야에서 차별화를 꾀해 나가고 있다”고 설명했다.

또한 소터 외에도 셔틀과 갠트리 크레인 같은 다수의 설비 솔루션을 국산화하여 물류센터에 적용하고 있다고 말하고, 앞으로는 AI나 딥러닝, 머신러닝, 최적화, 디지털트윈, 물류로봇 같은 기술들이 더 많이 활용 될 것이라고 피력했다.

 

Q. LG CNS는 물류자동화 분야에서 어떤 일을 하고 있나? 또, LG CNS가 추진하고 있는 스마트물류 사업 중 중점 사업은 무엇인가?

A. LG CNS는 물류자동화의 A에서 Z까지 전체를 다 한다. 우리가 얘기하는 물류자동화는 물류 센터의 자동화다. 우리 LG CNS에서 물류자동화 사업을 시작한 지는 21년 정도 되는데, 과거에는 물류 IT 위주의 사업이었다. WMS, TMS, OMS, 포워딩 같은 IT 시스템 구축에서 물류컨설팅으로 영역을 확장하고, 이와 함께 과거부터 공장 자동화를 많이 해왔는데 이 분야의 주요 영역이 엔지니어링이다. “물류 IT와 공장 엔지니어링 분야에서 LG CNS가 다른 경쟁사와 차별화할 수 있는 것이 무엇일까?”라는 고민을 하다가 약 11년 전에 물류센터 엔지니어링으로 사업의 방향전환을 했다. 물류 IT 중심에서 물류센터 엔지니어링으로 전환을 한 것이다. LG CNS는 최적화, 디지털 트윈, IoT 기술을 활용한 물류설비 관리, 물류로봇 서비스 플랫폼 등 4가지 카테고리를 가지고 물류센터 자동화에서 차별화를 해 나가고 있다.

 

우리가 하는 일을 쉽게 설명해 보면, 우선 물류센터 구축 시 가장 먼저 ‘어디에 지을 것인가?’에 대한 네트워크 컨설팅이 필요하다. 물류센터의 지역거점을 어디로 할 것인가, 허브로 할 것인가, 서브로 할 것인가, 두 개로 구축할 것인가, 하나로 구축할 것인가, 지역거점을 어느 위치에 두느냐에 따라서 상품을 소싱해서 배달하고 보관하는 비용이 달라지기 때문에, 이 비용이 가장 적게 들 수 있도록 하는 네트워크 전략 컨설팅이 필요하다.

 

어떻게 구축할 것인가 결정되면 어떤 규모로 지을 것인가 고려가 필요하다. 이를 위해서 고객이 처리해왔던 물동량의 히스토리 및 현재의 데이터를 분석해야 한다. 지금까지 입고가 얼마나 되고, 보관이 얼마나 되고, 피킹이 얼마나 되고, 적체는 얼마나 되고, 분류는 얼마나 하고, 출하가 얼마나 되고, 배송이 얼마나 되고 하는 고객의 지금까지의 물량을 분석해야 한다. 지으려고 하는 물류센터는 현재가 아니라 미래다. 미래를 예측하는 데에는 여러 가지 변수들이 많이 작용을 한다. 고객이 원하는 변수도 있고 사업계획이나 사업전략, 그동안의 흐름도 있고, 계절적인 변수 및 자동화의 수준도 있다. 이러한 변수를 다 고려해서 규모를 정해야 한다. 물류센터 위치가 정해지고 거기에 맞는 토지를 구해서 규모가 정해지는 것이다. 규모가 정해지면 그다음에는 어떻게 효율화할 것이냐 하는 프로세스의 문제다. 자동화를 하고 무인화를 하고, 그다음 프로세스를 어떻게 효율화할 것인가에 대한 개념이 들어가야 한다. 프로세스적인 것과 전체 물량의 흐름에 대한 것들, 그다음 단위별로의 자동화를 어떻게 할 것인가 이때부터가 엔지니어링이 되는 것이다. 그래서 물류센터에 대한 엔지니어링을 사전에 하는 업체들이 많이 늘어나고 있다. 이것을 물류센터 설계 컨설팅이라고 한다.

 

물류센터 설계 컨설팅으로 기본설계가 작성되며, MFD(Material Flow Diagram)가 나오면 여기에 따라서 설비 배치를 하고 레이아웃 구성을 하고 프로세스를 정한다. 그러다 보면 그 안에 여러 가지 다양한 설비가 들어간다. 자동화를 도입했을 때 사람 대비 효율이 큰가를 따져보고 나서, 이 설비가 맞는가를 확인하고, 어떻게 하면 가장 물류비를 절감할 수 있도록 자동화를 할 수 있을지 전체적인 최적화를 실현할 수 있도록 설비를 배치한다.

 

설비라고 하면 여러 가지 많은데, 분류설비라고 하면 소터, 피킹 설비라고 하면 셔틀이나 피킹 스테이션 등이 있다. 이런 설비를 하나만 도입하면 해당 프로세스 하나만 자동화되는 것이다. 그런데 물류센터 운영 전반에서 자동화를 하기 위해서는 시뮬레이션이나 IT 기술의 접목이 필수적이며. 이런 토탈 솔루션 공급자로서 역할이 LG CNS가 잘 하는 부분이다.

 

처음에 이야기 했던 물류센터를 구축하기 위한 설계 컨설팅이 우리의 차별화된 경쟁력 중 하나이며, 그다음은 어떻게 좀 더 효율화할 것이냐에 대한 차별화는 IT기술이다.

흔히 공장은 공장이고 물류센터는 물류센터라고 생각을 하는데, 물류센터도 공장과 똑같다. 공장에 자동화 되어있는 기술을 물류센터에 잘 적용을 하면 차별화할 수 있는 부분이 많다. 예를 들어서 고객이 껌, 칫솔, 치약 등 3개의 상품을 주문했다고 가정하자. 이 3개의 제품이 하나의 박스에 배달이 되게 만들려면 로직이 정확해야 한다. 한 박스에 칫솔, 치약 등 상품이 두 개만 입고된 상태에서 나머지 주문을 채우기 위해 다른 박스가 계속 대기한다고 하면 작업이 정체가 될 수 있다.

 

이런 어려움을 해결하기 위한 기술이 최적화이다. 물류센터 최적화는 설비와 인력의 최적 운영계획을 통해 생산성을 극대화할 수 있도록 한다. 즉, 작업배치 간 준비시간이 오래 걸리거나 자동화 설비 간 연계 라인에서 정체현상이 자주 발생하는 등의 비효율적인 프로세스를 개선시켜 나가는 것을 말한다. 이를 통해 최소의 설비로 최대의 생산성을 확보할 수 있다.

우리 회사에는 20명 이상의 최적화 전문인력이 있다. 이 인력들이 단위 최적화도 하고, 전체 최적화도 한다.

 

두 번째 집중하고 있는 게 디지털 트윈(Dgital Twin)이다. 물류센터를 모니터링하기 위해 SCADA를 쓰는데, SCADA만 봐서는 물류센터 현장에서 에러가 나거나 고장이 나는 것을 정확하게 파악하기 힘들다. 따라서 우리는 모 고객사에 디지털 트윈을 적용했다.

디지털 트윈은 현실 세계의 기계나 장비, 사물 등을 컴퓨터 속 가상세계에 구현한 것을 말한다. 따라서 실제 구축된 장비 등에서 발생할 수 있는 문제점을 먼저 파악하고 개선할 수 있는 것이 특징이다. 디지털 트윈이 완벽하게 구현되기 위해서는 3D모델링, 가시화 및 운용기술, 실시간 연동을 위한 연결기술, 분석/예측/최적화 기술 등이 기반이 되어야 한다.

 

물류에서는 디지털 트윈을 통해 자동화 설비 신규도입 또는 증설에 따른 효과를 예측하거나, 설비라인 배치 등 작업환경 시뮬레이션을 통해 공간 활용성을 높이는 방안 등을 모색할 수 있다.

우리는 모 국내 물류기업의 물류센터 등 3 군데에 실제로 디지털 트윈을 적용했다. 3D 시각화를 통해 이상징후 발생시 화면으로 현장상황을 빠르게 파악함으로써, 센터 내 장애발생을 조기에 발견해 적절한 대응을 할 수 있도록 도와주고, 모바일 등 개인 View 제공으로 현장점검을 비롯한 다양한 운영업무도 지원한다.

 

디지털 트윈의 첫 단계는 2D, 3D 등 모델링이다. IoT와 결합해서 실시간으로 3D 모니터링 할 수 있는 것이 두 번째 단계이며, 실제 물류센터에 설비를 확장하거나 물량을 좀 더 넣었을 때 시뮬레이션 해볼 수 있는 것이 세 번째 단계이다. 이후에는 AI와 접목을 할 수 있다. 그것이 요즘 새로 나온 개념인 디지털 트리플렛(Triplet)이다. AI를 접목한 디지털 트윈을 활용해서 최적화까지 구현하는 것이 우리가 가고자 하는 방향이다. 아직 이 단계까지는 못 미치고, IoT와 접목하는 2단계까지는 상용화가 가능한 상태이다.

 

우리가 집중하고 있는 세 번째는 IoT 기술을 활용한 물류설비 관리다. 물류센터가 멈추지 않게 하기 위해서는 물류설비의 주요 장애요인을 파악해서 사전 진단으로 설비가 고장 나는 것을 방지하는 예지보전이 필요하다. 공장과 마찬가지다. 우리는 3년 전부터 물류센터의 컨베이어나 기타 설비에 12종의 IoT 센서를 달아서 이 데이터들을 취합하고 모니터링 해서 고장 유무를 사전에 파악하고 있다. 실제로 두 군데의 물류센터에 IoT센서를 이용한 예지보전을 적용했다. 지금까지 이야기한 최적화와 디지털 트윈, IoT를 활용한 예지보전은 3~4년 동안 계속 R&D를 해서 실제 프로젝트에 적용하고 있다. 아직 R&D 중인 것은 로봇 피킹이다.

 

우리가 차별화 기술로 주력하고 있는 네 번째 로봇 피킹 기술은 2년 여 동안 R&D를 진행하고 있는데, 올해 말쯤이면 상용화가 될 예정이다. 로봇이 시간당 1,000개의 제품을 피킹할 수 있게 기술을 완성시켜 나가고 있으며, 이 정도면 인력을 대체한 무인화의 효과가 나타날 수 있는 수준이 된다. 지금까지 말한 것이 LG CNS가 IT로 차별화하고자 하는 4가지 기술영역이다.

 

여기에 한 가지 영역을 더 추가하면 AI 및 딥러닝 기술이 있다. 택배터미널에서, 화물이 하역되면, 사람이 서서 대형 화물은 이쪽으로, 소형 물건은 저쪽으로 각각 분기되도록 수작으로 분류를 한다. 대형터미널은 화물이 내리는 이런 공간이 80~90개가 되는데, 사람들이 밤새도록 있어야 한다. 그런데 AI와 딥러닝 기술이 적용된 센터에서는 AI가 판단하여 화물의 이동 방향을 결정해해준다. 이때 화물의 사이즈 체크뿐만 아니라 생김새까지 알아야 된다. 이게 딥러닝이다. 모 택배 터미널에 화물의 모양을 알기 위해서 2D, 3D 등 비전 및 딥러닝 기술이 AI기술과 함께 적용되어 현재 계속 테스트하고 있고, 내후년 1월에 정식 오픈할 예정이다. 이런 기술들이 우리의 차별화 기술들이다.

 

디지털 트윈 사례 – A사 물류센터, B사 식자재 센터(사진. LG CNS)

 

Q. LG CNS에서 공급하고 있는 설비제어 기술은 고객에게 어떤 이점을 제공하나?

A. 물류센터에서는 컨베이어를 어떻게 제어하느냐, 컨베이어의 방향을 어떻게 할 거냐, 이게 가장 크다.

우리가 물류자동화 사업을 시작하던 12년 전쯤에는 물류장비와 설비를 거의 다 수입해서 사용을 하고 있었다. 피킹설비, AS/RS 이런 설비들이 디마틱이나 지멘스, 피브스, 반델란드, 보이머, 쉐퍼 등의 유럽산이 대부분이었고, 다이후쿠나 호쿠쇼 같은 일본장비가 일부 수입이 돼서 사용이 되고 있었다. 그 당시만 해도 국내에서는 미쓰비시 PLC나 LG산전 PLC로 컨베이어의 프로그램을 변경하는 수준이었다.

 

그런데 해외장비의 단점은 비용이 높고, 유지보수가 잘 안 된다는 것이다. 또 유연하지가 않다. 즉 고객의 요구사항을 잘 맞춰주지 않는다. 그래서 우리는 10년 전에 소터를 국산화했다. 하드웨어는 협력사가 만들고 소프트웨어는 우리가 개발을 해서 물류센터에 적용을 하고 있다. 소터 외에도 셔틀과 갠트리 크레인 같은 다수의 설비를 국산화했다.

지금도 국산화를 진행하고 있는 것이 있다. 우리는 물류부서에서 IoT나 디지털 트윈 등에 매년 30억 원의 R&D 비용을 투자하고 있는데, 이 가운데 설비와 관련해서 매년 10억 원 이상이 R&D에 투자되고 있다.

 

 

Cross-Belt Sorter - Loop형 분류시스템으로 목적 Shute 도달 시 벨트가 자동 구동되어 좌우 배출되는 소터로

비닐백, 끈형태, 얇은 화물 등 다양한 화물처리 가능하다.(사진. LG CNS)

 

Q. 지금 얘기한 국산화된 소터는 실제로 물류센터 현장에 적용이 되고 있나?

A. 8대 정도가 말레이시아 우정국에 들어가 있고, 국내 및 해외 합쳐서 30여 대 가깝게 물류센터에 우리가 국산화한 소터가 적용이 되어있다.

 

Q. 물류자동화 분야에서 LG CNS는 타 경쟁업체에 비해 어떤 경쟁력을 지니고 있나?

A. 우리는 설계부터 차별화를 한다. 우리는 대형 물류센터를 해본 경험이 많다. 국내에서 우리가 가장 많이 대형 물류센터를 해봤을 것이다. 그다음 앞서 설명한 것처럼 ICT 기술이 차별화 되어있다. 올해 한국로지스틱스학회가 주최한 ‘제23회 로지스틱스대상시상식’에서 물류자동화 전 분야에 걸쳐 국내 최고수준의 서비스를 제공한 공로를 인정받아 디지털물류부문에서 대상을 받았다. 우리는 물류센터를 하드웨어하우스가 아니라, 소프트웨어하우스라고 얘기한다. 물류센터는 설비중심이 아니라 IT중심의 센터가 돼야 한다. 왜냐면 과거에는 설비만 들어오면 되는 줄 알았다. 그러나 전체를 최적화하는 건 IT기술이다. 앞서 얘기한 5가지 카테고리가 우리의 경쟁력이다.

 

 

지난 5월 말, 제23회 로지스틱스대상시상식에서 LG CNS가 디지털물류부문 대상을 수상했다.(사진. LG CNS)

 

Q. 글로벌 및 국내시장에서 LG CNS의 대표적인 스마트 물류 레퍼런스로는 어떤 것이 있나?

A. 최근 오픈한 모 대형 택배터미널 최첨단 물류자동화설비 구축 프로젝트를 성공적으로 수행했고 롯데슈퍼 온라인전용 의왕물류센터 물류자동화설비 구축 프로젝트를 진행하고 있다. 이 두 개의 메이저급 최첨단 물류자동화설비 구축 프로젝트를 잇달아 성공시키면서 스마트물류 사업 역량을 인정받고 있다. 이외에도 동탄의 모 물류센터를 비롯해서 크고 작은 규모의 물류센터를 설계부터 전체구축, 이행관리까지 전체를 수행한 레퍼런스가 다수 있고, 말레이시아 우정국에 크로스벨트 소터를 꾸준히 납품하면서 해외 물류사업도 활발하게 진행하고 있다.

 

또 한 가지 의미 있는 레퍼런스로는 롯데마트의 바로배송 서비스다. 이 바로배송 서비스에 들어가는 설비와 프로세스를 우리 LG CNS가 수행했다. 오프라인 매장 내에 피킹 스테이션과 컨베이어 벨트, 후방 자동화 패킹의 설비가 들어가서, 온라인으로 주문이 들어오면 피킹과 분류, 차량까지 배분하는 걸 자동화했다.

 

Q. 공장 물류자동화 레퍼런스는 없나?

A. 공장은 크게 조달물류, 공정물류, 판매물류가 있는데, 이 가운데 공정물류를 스마트팩토리 담당에서 주관하고, 조달과 판매는 스마트물류 담당에서 주관한다. 현재 모 업체의 원료창고와 공병창고 프로젝트를 진행하고 있고, 모 화학업체의 PVC창고 프로젝트도 진행하고 있다.

 

Q. 향후 물류자동화 시장 또는 스마트물류 시장의 성장세를 어떻게 전망하나?

A. 앞으로 3년 정도는 더 성장할 것으로 예상하고 있다. 그 이후로는 성장을 하기는 하지만 차별화가 쉽지는 않을 것이다. 이 물류자동화 시장에는 4~5년 전까지만 해도 대기업이 많질 않았다. 그러나 지금은 두산, 현대, SK, 한화 등 대기업이 다 들어와 있다. 3년 뒤가 되면 업계는 성장할 것이지만, 제대로 된 차별화 포인트가 없으면 사업이 쉽지 않을 것이다. 그 차별화 요소는 IT기술과 로봇이 될 것으로 보인다. 어떻게 IT 기술을 차별화하고, 물류로봇을 잘 활용해서 사업할 것이냐가 중요한 포인트가 될 것으로 생각된다.

 

Q. 이처럼 물류자동화 시장이 성장하는 이유를 무엇이라고 보나?

A. 코로나 사태의 영향이 크다. 이게 아니더라도 물류자동화 시장이 3~4년 갈 것으로 봤는데, 코로나 사태로 인해 현재 물류자동화가 더욱 각광을 받고 있다.

당초에 전체 커머스 시장을 200조로 보고, 오프라인 시장을 100조로 봤다. 그런데 온라인 시장도 100조가 됐다. 지금은 온라인과 오프라인이 50대50이 됐다. 갑자기 온라인 더 성장하고 있다. 최근에 이렇게 된 건데, 2023년에는 온라인 규모만 200조가 될 것으로 전망이 되고 있다. 온라인 시장이 강화된 주요 사유는 코로나 사태로 인한 언택트 즉 비대면 때문이다.

 

온라인 배송물량이 늘어나니까, 물류업계가 자동화를 더 많이 할 수밖에 없게 된 것이다. 가만히 있어도 온라인이 늘어나고 있는데, 구매권이 있는 40~50대의 주부들이 주로 매장에서 직접 상품 구매를 하다가, 코로나19 사태로 인하여 온라인 주문을 하게 되고 편안함에 익숙해지면서, 이 코로나19 사태가 끝나더라도 온라인 시장은 지속적으로 성장할 것으로 예상이 된다. 물류에서 바라보는 언택트는 무인화·자동화다. 언택트에 의해서 온라인에 대한 구매세력이 늘어나고 사람들이 맞춤형 배송서비스를 원하게 됐다.

 

맞춤형 배송서비스의 가장 큰 본질은 빠른 배송이냐 아니면 내가 필요할 때 배송이 되느냐 하는 것이다. 따라서 물류센터에서 얼마나 빨리 물건을 고객에 맞게 상자에 포장을 해주느냐가 중요한데, 그건 바로 무인화·자동화다. 52시간 근무제와 고령화 때문에 물류센터가 자동화될 수밖에 없다고 생각했었는데, 여기에 비대면이 이를 더욱 촉발시켰다. 52시간 근무제와 고령화, 비대면 이 세 가지가 물류자동화 시장의 성장을 가속화시키고 있다.

 

Q. 물류로봇과 관련해서는 어떤 업체들과 협력을 하고 있나?

A. 물류자동화는 AS/RS 등 보관의 자동화를 시작으로, 소터 등 분류의 자동화를 거쳐 지금은 키바로봇으로 대변되는 피킹의 자동화가 구현되고 있는 단계이며, 향후에는 상하차나 검수 및 포장의 자동화로 진화할 것으로 예상된다. 국내의 경우 외국에 비해 피킹 자동화가 아직 물류현장에 활발하게 도입되어있지 않은 상태로, 우리 LG CNS는 지난 2017년 GTP솔루션인 오토스토어(AutoStore)와의 제휴로 피킹 자동화에 대한 기술을 확보하는 한편, 물류로봇 전문업체인 그레이오렌지(GreyOrange)와 업무협약을 맺고 사업을 전개하고 있다.

 

AutoStore - 지능화된 제어 로봇의 입/출고가 가능한 큐브 적층방식 자동화 창고(사진. LG CNS)

 

Q. LG CNS에 의해 물류로봇이 얼마나 도입이 되어있나?

A. 대수로 200여 대가 납품되어 있다.

 

Q. 향후 물류자동화 기술 트렌드를 어떻게 전망하나?

A. 앞으로는 AI, 딥러닝, 머신러닝, 최적화, 디지털트윈, 무인화를 위한 물류로봇 이런 것들이 더 많이 쓰이게 될 것이다. 또한 로봇 코디나 로봇 시뮬레이터 같은 로봇 관련한 직업이 등장할 것으로 전망한다. 한 조사기관에 의하면 2023년 전 세계 로봇 시장이 50조가 될 것이라고 한다. 그중 절반이 물류로봇이 차지할 것으로 보여 준비의 필요성은 충분하다.

 

물류로봇 안에 들어가 보면 모든 첨단 기술이 녹아 들어가 있다. 로봇이 보고 움직여야 되는데, 보고 움직이려면 비전기술이 있어야 된다, 그다음에는 제대로 움직여야 된다. 어떤 경로로 가야 되나? 그럼 최적화 기술이 필요해진다. 또 오더를 어떻게 받는 것이 좋으냐? 그러면 AI의 머신러닝 기술이 필요하다. 또한 대량의 이미지 정보를 빠르게 인터페이스 해야 되니까 지연을 줄이려면 우리가 얘기하는 5G 기술도 있어야 한다. 이처럼 물류로봇은 전체 기술의 종합체가 될 것으로 본다.

 

또 물류센터를 짓는 데는 3년이 걸린다. 요즘은 도심형 물류 이런 게 늘어나고 있다. 갑자기 어떤 시즌에 물량이 굉장히 많이 늘어난다고 했을 때, 우리는 작업자 2명만 가지고 있는데 10명이 필요해진다. 그런데 사람 소싱이 힘들다. 시즌이 성숙기일 때 사람을 8명 정도 쓰고 싶은데 못쓴다. 이럴 때 성숙기 2개월 동안 로봇을 대신 쓸 수 있다. 그리고 대규모 투자는 하기 싫고, 도심형 물류 이 공간에 와서 일주일 만에 셋업이 돼서 로봇들이 뭔가를 해주길 원한다고 했을 때, 로봇이든 자동화 설비든 렌탈 모델, 즉 공유하는 모델이 많이 생겨날 것으로 본다. 이것을 클라우드 모델이라고 얘기한다. 대규모 투자를 하기 위해 의사결정을 하는 데는 엄청나게 시간이 걸리고, 한 번 투자를 해놓으면 20년을 써야 된다. 정말 확신이 찼을 때 몇 십억 원을 투자하는 것이지, 그것이 아닐 때는 공유할 수 있는 설비가 있으면 획기적인 거다. 지금은 팔레트 풀도 무인지게차의 렌탈 모델에 대한 고민을 하고 있다. 앞으로 이런 모델을 만드는 것이 경쟁 차별화 요소가 되지 않을까 생각된다.

 

Q. 물류자동화와 관련해서 기술이나 비즈니스적인 이슈라면 어떤 걸 꼽을 수 있나?

A. 얼마 전에 물류센터 화재도 있었는데, 앞으로 안전이 강화돼야 할 것으로 생각된다. 최근 안전에 대한 인증이 크게 강화가 되고 있는데, 이게 가장 큰 이슈로 보여진다. 자동화·무인화를 하다 보면 안전요건 충족을 위해 준비해야 할 사항들이 많이 있다.

 

Q. 앞으로 LG CNS 물류자동화 포트폴리오에 어떤 기술이나 사업이 추가될 예정인가?

A. 현재 지속적으로 설비의 국산화를 하고 있고, 각 프로세스 별로 최적화 알고리즘을 만들고 있다. 또 물류로봇과 관련해서는 다양한 업체와 업무협약을 늘려나갈 계획이다.