창고 및 운송의 자동화는 인공 지능과 결합되어 모든 것을 재편할 것이다. 자율 주행 차량과 드론은 참신함에서 특히 라스트 마일 배송에서 상품이 이동하는 방식에 대한 정의로 바뀔 것이다. 이러한 변화는 운영을 간소화하고 비용을 절감하여 더 빠르고 효율적인 물류에 대한 계속 증가하는 수요를 충족할 수 있도록 한다.

 

그러나 자동화뿐만 아니라 IIoT(산업용 사물 인터넷)도 표준이 될 것이다. IoT 기술은 이미 생산에서 납품에 이르기까지 실시간 자산 추적 및 모니터링을 가능하게 하고 있다.

 

그러나 이러한 데이터 디지털화의 추세선은 운영자가 공급망 및 그 구성 요소의 (거의) 모든 측면에 대한 가시성을 가질 것으로 기대할 수 있는 것이다.

 

또한 상황이 훨씬 더 지능적으로 변할 것이다. 이러한 도구는 로봇 프로세스 자동화에서 의사 결정으로 진화할 것이다. 몇 년 안에 롱쇼어맨 파업의 잠재적인 물류 악몽이 지능형 물류 자동화 시스템에 의해 자동으로 해결될 것으로 예상할 수 있다. 조달, 유통, 수요 계획 및 예측에 이르기까지 모든 것이 그 관할 하에 있을 것이다.

 

 

 

우리가 보고 있는 또 다른 트렌드는 지속 가능성이다. 지난 1월, EU는 EU 항구에 입항하는 대형 선박의 CO2 배출량을 충당하기 위해 배출권 거래 시스템을 확대했다. 지속 가능성이 ‘있으면 좋은 것’을 넘어 비즈니스 필수 요소가 됨에 따라 유사한 규정이 계속될 것으로 예상할 수 있다.

 

많은 산업이 영향을 받을 것입니다.

 

로봇자동화 는 여러 산업에 큰 영향을 미칠 것이다.

 

•전자 상거래 및 소매. 창고 운영을 최적화하고, 주문 처리를 간소화하고, 라스트 마일 배송을 개선한다.

•제조. 내부 운송, 재고 관리 및 전반적인 생산 효율성을 향상시킨다.

•제3자 물류(3PL). 처리량을 늘리고 비용을 절감하며 노동력 부족 문제를 해결한다.

•운송 및 배송. 자율주행차를 개발하고 적재, 하역 및 차량 관리 프로세스를 자동화한다.

•의료 및 제약. 공급망 관리를 간소화하고, 재고 추적을 자동화하고, 규정 준수를 보장한다.

•식품 및 식료품. 콜드체인 물류를 개선하고, 이행을 자동화하고, 식료품 주문의 정확성을 높인다.

이 부문에서 로봇 공학의 확장은 전례 없는 효율성을 창출하고 산업 전반에 걸쳐 운영 비용을 절감할 것이다.

 

그러나 로봇 시스템 유지 관리 및 AI 개발 역할로의 전환으로 인력도 영향을 받을 것이다. 기업은 진화하는 환경에서 경쟁력을 유지하기 위해 운영을 조정해야 한다.

 

창고는 계속해서 현대화될 것이다

현대 창고 자동화가 표준이 되었으며 이러한 추세는 계속될 것으로 예상할 수 있다. 디지털 혁신의 허브가 되면서 창고 최적화는 이제 표준이 되었다. 로봇 공학, AI 및 자동화를 통해 기업은 워크플로를 최적화하고 인적 오류를 줄이며 24/7 운영을 시작할 수 있다. 아마존은 유통 센터 자동화를 시작했으며, 이 추세는 전체 부문으로 확산되고 있다.

 

AGV 및 AMR과 같은 창고 로봇은 유통 센터 간 상품 운송을 간소화하고 있으며, 로봇 팔과 코봇(협동 로봇)은 작업자의 피킹 앤 팩, 보관, 지점 간 작업을 지원하여 시간당 최대 800개의 품목을 이동한다. 이 첨단 기술을 통해 리더는 증가하는 고객 기대치를 정확하고 빠르게 충족하여 보다 효과적으로 확장할 수 있다.

 

물류 자동화

 

자동화는 현대 물류 운영의 중추다. 물류 로봇이 분류, 포장, 팔레타이징과 같은 반복적이고 수작업적인 작업을 대신함으로써 기업은 보다 전략적인 활동에 인력을 할당할 수 있다.

 

예를 들어, 자동화를 구현하는 기업은 생산성이 최대 48% 향상되고 운영 비용이 42% 감소할 수 있다. 이러한 전환을 통해 빠르고 비용 효율적인 확장성이 가능하다.

 

물류 최적화는 AGV(Automated Guided Vehicles) 및 AS/RS(Automated Storage and Retrieval)와 같은 자동화 시스템에 크게 의존한다. 이러한 기술은 최소한의 사람의 개입으로 상품이 원활하게 이동할 수 있도록 하여 공급망 효율성을 크게 향상시킨다. 또한 자율 주행 자동차와 같은 솔루션을 구현하면 숙련된 작업자의 시간을 30%-50% 절약할 수 있어 더 많은 부가가치가 있는 작업에 집중할 수 있다.

 

자율 로봇 공학

자율 로봇은 아마도 물류 자동화의 가장 흥미로운 버전일 것이다. 자율이동로봇(AMR)은 정교한 센서와 AI 알고리즘을 사용하여 창고 바닥을 독립적으로 탐색하고, 장애물을 피하고, 실시간으로 경로를 최적화하는 능력으로 특히 인기가 있다.

 

 

국제무역기구(International Trade Organization)의 2020년 보고서에 따르면 로봇 공학 채택 초기 단계의 기업은 전체 로봇 밀도가 1% 증가할 때마다 효율성이 5% 증가하는 것으로 나타났다.

 

즉, 로봇 공학 설치 공간 확장에 투자한 기업은 생산성과 운영 효율성이 크게 향상되었으며, 이는 로봇 시스템의 밀도와 성능 향상 사이의 직접적인 상관관계를 강조했다.

 

물류 자동화에서 AI의 역할은 계속 확대될 것이다

인공 지능(AI)은 기업이 의사 결정을 개선하고 효율성을 향상하며 예측 유지 관리를 가능하게 하려고 노력함에 따라 물류 자동화에서 중요한 역할을 한다.

 

로봇 공학의 맥락에서 AI 기반 알고리즘은 자율 시스템이 더 정확하고 빠르게 작업을 수행하고 모든 수준에서 작업을 최적화할 수 있도록 지원한다.

 

물류 로봇 공학에서 AI의 가장 영향력 있는 용도 중 하나는 운영 가동 시간을 크게 향상시킬 수 있는 예측 유지 관리다. AI 기반 예측 유지 관리는 계획되지 않은 가동 중지 시간을 20-40% 줄이는 것으로 나타났다.

 

이 기술은 비용이 많이 드는 중단을 방지할 뿐만 아니라, 잠재적인 문제가 고장을 일으키기 전에 식별하여 중요한 장비의 수명을 늘린다.

 

결과적으로 기업은 생산량이 최대 35% 증가하고 운영 효율성이 향상되어 비용 절감과 보다 간소화되고 자동화된 공급망으로 이어질 수 있다.

 

물류 자동화에서 로봇의 역할

팔레타이저와 분류 로봇부터 자율주행 차량에 이르기까지 로봇 공학은 내부 물류 자동화의 중추로서 기업이 보다 원활하고 효율적으로 운영될 수 있도록 해준다. 이는 24/7 운영에 필수적이며 중단 없이 지속적이고 원활한 작업 흐름을 보장한다.

 

몇 가지 로봇 사용 사례를 살펴보자.

 

물품을 운반하는 로봇

내부 운송의 경우 로봇이 무거운 물건을 들어 올려 다양한 작업 흐름을 가속화한다. 첨단 센서와 AI를 탑재한 무인 운반차(AGV)와 자율이동로봇(AMR)은 사람의 개입 없이 보관, 생산 라인, 배송 구역 간에 자재를 이동하는 데 자주 사용되어 내부 물류를 개선한다.

 

AMR은 육체 노동을 30-50% 줄여 작업자가 더 높은 가치의 작업에 집중할 수 있도록 하고 로봇은 반복적인 운송 경로를 효율적으로 관리하는 것으로 입증되었다. 또한 로봇은 생산성을 크게 향상시키며, 일부 기업은 자동화를 구현한 후 처리량이 48% 증가했다고 보고한다.

 

로봇 기술이 발전함에 따라 더 무거운 하중을 처리하고 기존 시스템과 원활하게 통합되는 능력은 물류 산업을 계속해서 변화시킬 것이다.

 

컨베이어 시스템

컨베이어 시스템은 오랫동안 창고 자동화의 초석이었으며, G2P(Goods-to-Person) 접근 방식에 따라 물류 프로세스의 여러 단계를 통해 상품이 효율적으로 이동할 수 있는 신뢰할 수 있는 수단을 제공한다. 오늘날 모든 물류 회사의 절반이 시설에서 운반 시스템을 사용하고 있다.

 

이러한 시스템은 사전 정의된 경로를 따라 제품의 원활한 이동을 촉진하여 수동 처리의 필요성을 줄이고 전체 처리량을 증가시킨다. 로봇 팔 및 픽 앤 플레이스 기술과 결합하면 컨베이어 시스템은 분류부터 포장까지 모든 것을 관리하여 작업을 크게 가속화할 수 있다.

 

불행히도 컨베이어는 유연하지 않고 무거운 하중을 들어 올릴 수 없기 때문에 많은 조직에서 AGV 및 AMR과 같은 대안을 고려하게 되었다.

 

AGV

무인 운반차(AGV)는 물류 자동화의 필수 요소로, 센서, 마그네틱 스트립 또는 레이저 유도 시스템의 조합을 사용하여 미리 결정된 경로를 따라 상품을 운송하는 능력으로 잘 알려져 있다.

 

AGV는 신뢰성이 높고 무거운 짐을 운반할 수 있어 상황이 크게 변하지 않는 경향이 있는 대형 창고 및 제조 시설에 이상적이다. 실제로 미국기계공학회(ASME)에 따르면 AGV는 효율성을 50-70%까지 높일 수 있는 능력을 갖추고 있다.

 

광범위한 자동화 전략의 일환으로 AGV는 내부 물류를 간소화하고 운영 병목 현상을 줄이는 데 도움이 된다.

 

자율 이동 로봇(AMR)

자율 이동 로봇(AMR)은 창고 공간을 자율적으로 탐색하여 자동화를 한 단계 더 발전시킨다. 고정된 경로를 따르는 AGV와 달리 AMR은 고급 센서와 AI를 사용하여 실시간으로 경로를 최적화하여 장애물을 피하고 주어진 환경의 변화에 적응할 수 있다.

 

유연성 덕분에 인간과 로봇의 상호 작용이 동시에 발생하고 기존 AGV가 어려움을 겪을 수 있는 역동적인 환경에 매우 적합하다. 따라서 시간이 지남에 따라 AGV는 훨씬 더 지능적인 대안을 위해 단계적으로 폐지될 것으로 예상할 수 있다.

 

AMR은 품목 선택, 분류, 운송과 같은 작업을 자동화함으로써 효율성과 유연성을 향상시켜 기업이 변화하는 수요에 신속하게 대응할 수 있도록 해준다. Cyngn의 연구에 따르면 AMR은 효율성을 33%까지 높일 수 있다.

 

 

픽 앤 팩 작업자를 지원하는 로봇

 

코봇

현재 생산 라인의 32%는 로봇과 코봇 기술로 관리된다. 협동로봇(협동로봇)은 인간과 함께 안전하게 작업하도록 설계되었다. 기존 산업용 로봇과 달리 코봇에는 공유 작업 공간에서 작동할 수 있는 센서와 안전 기능이 장착되어 있다. 코봇은 유연성과 통합 용이성이 상당한 이점을 제공하는 주문 피킹 및 포장과 같은 작업에 이상적이다.

 

로봇 팔

로봇 팔은 물류 자동화의 다용도 도구로, 피킹, 포장, 팔레타이징, 분류 등 다양한 작업을 수행할 수 있다. 고급 비전 시스템과 AI 알고리즘을 갖춘 이 제품은 정밀도와 일관성이 수작업보다 뛰어난 고속 환경에서 특히 유용하다. 로봇 팔은 소형 패키지부터 대형 컨테이너까지 다양한 제품을 처리할 수 있어 다양한 재고에도 이상적이다.

 

재고 관리를 지원하는 로봇

 

자동화는 재고 관리의 판도를 바꾸는 요소로, 정확한 추적, 재고 수준에 대한 실시간 가시성을 제공하며 인적 오류의 위험을 줄인다. 예를 들어, RFID 및 바코드 스캐닝 기능을 갖춘 로봇을 사용하면 창고 전체에서 재고 모니터링 및 재고 추적이 가능하다.

 

이 기술을 통해 기업은 불일치를 신속하게 식별하고 재고 수준을 조정할 수 있다. 실제로 RFID를 사용하면 재고 정확도를 최대 99%까지 향상시킬 수 있다. 이러한 향상된 정확성을 통해 기업은 재고 관리를 완료하고 과잉 재고 또는 품절 위험을 줄일 수 있다.

 

자동화된 재고 시스템은 품목을 지정된 위치로 효율적으로 운송하고 주문 이행 지연을 최소화함으로써 더 빠른 보충을 더욱 촉진한.

 

24/7 운영을 가능하게 하는 로봇

 

2019년, Supply Chain Drive는 여러 주요 소매업체가 Amazon에서 Fedex로 상시 운영으로 전환하는 방법을 자세히 설명하는 기사를 작성했다. 팬데믹은 이러한 전환을 더욱 악화시켰을 뿐이다. 늘날 이 분야의 대부분의 주요 조직은 일주일에 7일은 아니더라도 최소 6일을 운영한다

 

자율 솔루션 배포 비용이 낮아짐에 따라 더 빠른 배송 시간과 높아진 고객 기대치에 대한 요구로 인해 이러한 추세는 소규모 물류 조직에서도 계속될 것으로 예상할 수 있다.

 

운영 최적화를 위한 로봇

 

물류 로봇은 속도를 높일 뿐만 아니라 운영 최적화에도 도움이 된다AGV, AMR, 로봇 팔과 같은 자동화 시스템은 작업 흐름을 간소화하여 주문 이행 속도를 높이고 실수를 줄인다. 또한 운영자가 운영을 간소화하고 효율성을 낮추는 데 사용하는 많은 데이터를 수집한다.