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물류 센터 중심 물류 자동화 트렌드

2019. 6. 3. 09:30

“Digital transformation is in full swing.”

4차 산업혁명의 핵심 디지털 기술의 발전과 함께 물류의 디지털화가 진행되고 있으며, 물류 혁신의 트렌드가 가속화되고 있습니다. 이번 원고에서는 물류 센터를 중심으로 물류 자동화에 관해서 이야기하고자 합니다.


물류 자동화는 물류 설비의 자동화로부터 출발했습니다. 초기 물류 설비 자동화는 보관, 분류 단계까지의 업무 효율화 관점에서만 진행되어 왔습니다. 하지만 오늘날에는 온라인 물류(B2C: Business to Consumer)의 폭발적인 성장에 대응하기 위해 보관, 분류 단계를 넘어 피킹, 상차, 하역, 검수, 포장 업무까지 물류 설비 자동화의 영역 안에 들어오고 있습니다.


l 확장된 물류 센터 자동화 영역


더불어 물류 센터의 개별 업무 단위의 자동화가 아닌 복합 업무의 효율화를 위한 자동화 설비가 등장하고 있습니다. 국내 업체들은 이런 흐름에 발맞춰 물류 자동화 설비의 개발을 빠르게 진행하고 있는데요. 그 결과 아래 표와 같이 일부 영역의 자동화는 아직 미흡하지만 보관, 보충, 분류 영역의 설비 자동화는 선진국 수준으로 발전되고 있습니다.


l 물류 업무 영역별 설비 자동화 수준


자동화 물류 설비의 발전에 따라 물류 센터 운영 회사들은 운영 비용 절감을 위해 앞서 언급한 설비를 도입해왔습니다. 하지만 계획도 없이 자동화 설비를 도입한 물류 센터가 늘어나면서, 정작 최신 설비를 도입하더라도 해당 설비가 가지고 있는 성능을 제대로 발휘하지 못하는 상황이 너무 많이 발생했습니다.


여러 단위 업무의 효율화를 위해 다양한 자동화 설비를 함께 도입되는 사례가 많이 늘어났지만, 기대에 못 미치는 성능으로 투자에 실패하는 사례가 점점 더 증가하고 있습니다. 물류 설비의 자동화가 물류 센터 자동화의 전부는 아닙니다.


l 물류 자동화 설비의 주요 제어 IT 기술 요소


그러면 어떻게 물류 자동화 설비를 잘 활용할 수 있을까요? 그런 측면에서 제어 IT 기술 고도화의 중요성이 좀 더 커지게 되었습니다. 물류 자동화 설비의 제어 IT 기술 요소 중 네 가지 주요 요소인 최적화, 사물인터넷(이하 IoT: Internet of Things), 디지털 트윈(Digital Twin), 로봇 기술을 살펴보겠습니다.


 첫 번째, 물류 센터의 운영 효율화를 위한 최적화


첫 번째로는 물류 센터의 운영 효율화를 위한 최적화입니다. 물류 센터 프로세스의 병목을 제거해 작업의 흐름이 끊어지지 않고, 업무가 잘 분배되어 필요 시간과 인력을 최소화할 수 있는 방법을 찾는 것이 물류 센터의 제일 중요한 최적화라고 할 수 있습니다. 예를 들어 일일 주문량이 결정되었을 때 작업의 단위를 어떻게 나눌지 결정하는 batch[각주:1] 문제를 생각해보겠습니다.


보통의 경우는 일일 작업을 오전 한 번, 오후 한 번의 두 batch로 나누고 작업량을 반씩 나누어 줍니다. 하지만 모든 물류 센터에서 오전, 오후 동일 작업량의 batch를 나누는 것이 최적은 아닐 것입니다.


각 물류 센터의 운영 특성을 반영한 결정이 필요한데요. 어떤 물류 센터에서는 1만 건의 주문을 2,000개, 3,000개, 5,000개로 나누어 주는 것이 효율적일 수도 있고, batch를 나누지 않는 것이 최적일 수도 있기에, 다양한 경우의 수를 분석한 후 batch를 나누어야 합니다. 이럴 때 전체 작업에 필요한 인력, 설비 자원, 프로세스 등을 고려한 최적화가 필요합니다.


물류 센터에서 매우 중요한 최적화 요소 중의 하나는 주문 처리 순서를 정하는 것입니다. 특히 B2C 물류는 매우 많은 상품(이하 SKU: Stock Keeping Unit)을 한정된 공간에서 처리해야 하므로 주문을 처리하는 순서와 SKU가 작업 공간에 보충되는 순서 및 시간을 잘 조율해야만 합니다.


둘이 어긋난다면 피킹되기를 기다리는 SKU가 차지하는 공간이 늘어나고, 주문과 연계되어 피킹되는 SKU의 수가 줄어들게 되어 물류 센터 전체 생산성을 감소시키는 방해 요인이 됩니다.


주문 처리 순서를 정할 때 추가로 고려해야 할 요소 중 하나는 특정 작업자 혹은 설비에 작업량이 몰리지 않게 조정하는 ‘load balancing’입니다. 아무리 좋은 성능의 자동화 설비를 배치하더라도 다른 업무에서 생산성이 떨어지게 되면, 전체 물류 센터의 생산성은 비싼 자동화 설비가 아니라 구식의 다른 설비에만 영향을 받게 될 수도 있습니다.


평균적인 작업 물량에서는 병목이 아니던 작업자 혹은 설비에도 일시적으로 갑자기 많은 물량이 몰리게 되면 해당 작업이 전체 생산성을 좌우하는 병목 작업이 될 수도 있습니다. 따라서, 특정한 곳에 작업이 갑자기 몰리지 않게 사전에 최적화 로직을 구현하여 작업이 골고루 분배되게 하는 것이 물류 센터에서는 중요한 요소입니다.


l 물류 센터에 적용된 최적화 알고리즘의 예


그 밖에도 물류 센터에 최적화가 필요한 영역이 많습니다. 박스(혹은 토트: Tote) 당 몇 개의 SKU를 담는 것이 박스를 최소로 사용할 수 있는지에 관련된 문제, 일일 주문량을 처리하기 위해 필요한 SKU 보충 공간 계산하고 운영하는 문제 등 최적화는 물류 센터의 운영에서 빠질 수 없는 요소입니다.


최적의 운영 방안을 적용해 물류 센터를 설계한 후에 해당 부분이 계획된 대로 운영이 될지 재차 확인할 수 있는 방법으로 시뮬레이션이 있습니다. 시뮬레이션을 통해 나오는 결과를 면밀히 분석해야지만, 실제로 운영했을 때 그 효과가 나타날 수 있을 것입니다.


 두 번째, 제어 IT 기술 요소 ‘IoT’


두 번째 제어 IT 기술 요소는 IoT입니다. 최근 스마트 팩토리 분야에서, IoT 기술을 활용해 공장의 설비가 갑자기 멈추지 않고 계속 작동할 수 있게 하는 예지 보전, 예방 보전 등이 가능해졌습니다.


이것을 물류에도 적용할 수 있는데요. 먼저, 컨베이어, 분류기, labeler, 바코드 리더기, 자동 창고 등에 전류, 속도, 소음, 진동, 온도 등을 감지할 수 있는 센서를 설치해 데이터를 취합하고 분석합니다. 분석한 데이터를 기반으로 평균 또는 임곗값을 설정해 이상 유무를 1차적으로 파악할 수 있습니다.


l 예지 보전 솔루션의 예


또한 과거에 고장이 발생했던 경우를 빅데이터 기술로 분석한 데이터를 기반으로 고장 여부를 이차적으로 파악할 수 있습니다. IoT, 빅데이터, AI(Artificial Intelligence) 기술을 활용해 두 단계에 거쳐 자동화 설비가 고장 없이 작동할 수 있게 하는 것입니다. 물류 센터 운영 회사들은 정기 점검, 고장 발생, 소모품 교체 등의 경고를 통해 고장을 예방할 수 있게 된 것입니다.


 세 번째, 제어 IT 기술 요소 ‘디지털 트윈(Digital Twin)’


세 번째 제어 IT 기술 요소는 디지털 트윈(Digital Twin)입니다. 디지털 트윈은 "현실 세계를 그대로 디지털로 카피한 복제품"을 말하며, 아주 복잡하고 대규모의 물류 센터에서 문제가 발생했을 때 신속하게 해결할 수 있도록 해주는 S/W입니다.


l 디지털 트윈의 적용 예


작업자는 3D 화면을 통해 직관적으로 물류 센터 구석구석을 살펴볼 수 있고, 실시간으로 어디서나 모니터링할 수 있기 때문에, 물류 센터에 발생한 문제에 즉각적으로 대응할 수 있습니다. 물류 센터를 이용하는 고객의 사업 확장으로 물동량이 급증하는 경우, 설비 시뮬레이션을 통해 신규 자동화 도입에 대한 사전 검증이 가능해집니다.


 네 번째, 제어 IT 기술 요소 ‘로봇 기술’


마지막 제어 IT 기술 요소는 로봇 기술입니다. 물류 센터에서 인력이 제일 필요한 분야를 꼽으라면 피킹 업무가 뽑힐 것입니다. 물류 센터에는 너무도 다양한 형태의 상품들이 같은 박스에 담겨 옮겨져야 하므로 이를 자동화하는 것은 아직도 어려운 일로 간주하고 있습니다.


최근까지 가장 발전된 형태의 피킹 스테이션은 GTP(Goods to Person)입니다. 과거에는 피킹 작업자가 직접 SKU 위치로 이동하여 피킹을 했다면, GTP는 SKU가 자동화 설비에 실려 피킹 작업자에게 도달합니다. GTP는 피킹 작업자의 동선을 최소화해주긴 하지만, 더 중요한 업무인 피킹을 해주진 못하는 것입니다. 피킹을 로봇 기술로 자동화할 수 있다면 물류 센터의 자동화는 한 단계 더 나아가게 될 것입니다.



이를 위해서는 로봇이 피킹하는 상황 자체가 매우 중요한데, SKU 하나만 있는 상황과 SKU가 복수로 존재하는 상황에서 피킹하는 상황을 구분할 필요가 있습니다. SKU가 단독으로 있을 때 로봇을 이용한 피킹 기술은 많이 발전한 상태이지만, 복수의 SKU가 존재하는 상황에서는 적어도 시간당 600회 이상의 피킹을 할 수 있어야 사람을 대체할 수 있을 것으로 보입니다.


갈 길이 멀어 보이긴 하지만, 최근 급속도로 발전한 Visioning 기술과 사물 인식을 강화할 수 있는 딥러닝 기반의 AI 기술을 잘 활용하면 불가능한 일만은 아닐 것입니다.


앞으로의 물류 센터는 H/W 중심의 Hard Warehouse 중심에서 제어 IT 기술이 접목된 Soft Warehouse로 발전할 것입니다. 물류 센터에서 S/W가 차지하는 비중이 점차 늘어날 것을 의미하는데요. 이런 흐름은 다른 산업의 예에서도 쉽게 확인할 수 있습니다.


항공기 산업이 대표적인데요. 한 기사에 실린 항공우주연구소 전문가의 말을 빌리자면, “항공기의 가격을 100원으로 놓고 보면 뼈대인 기체가 30~40원, 엔진이 30원, 소프트웨어 등 전자 장비가 30원 정도로 나누어지는데 항공기의 기능이 점차 고도화되면서 전자 장비의 비중이 높아지는 추세”라고 합니다. [각주:2]



거대한 H/W로 이루어진 시스템일수록 S/W가 더욱 중요해질 것이고, 대표적인 H/W 산업이었던 물류 산업에서도 S/W의 고도화를 통해 물류 센터의 최적화 및 경쟁자와의 차별화가 이루어질 것으로 예상됩니다.


위에서 언급한 제어 IT 기술도 많이 발전했지만, IoT, 빅데이터, 최적화 알고리즘, 디지털 트윈, AI, Visioning 등의 첨단 기술을 더욱 적극적으로 활용해 물류 센터의 운영 효율성을 높일 필요가 있습니다. 기존의 Material Handling 업체들도 이런 제어 IT 기술 기술을 발전시켜 나아가야만 해당 업계에서 생존할 것으로 사료됩니다.


글 l LG CNS 물류사업담당


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  1. 일반적으로 작업의 단위를 batch라고 한다. [본문으로]
  2. ScienceTimes, 보잉기의 가격 40%는 소프트웨어, 2005.08.02 [본문으로]
Posted by IT로 만드는 새로운 미래를 열어갑니다 LG CNS

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