참물류 파주센터 작업자가 '나르고 오더피킹' 로봇에 표시된 주문을 보며 필요한 물품을 담고 있다. 로봇의 상단에 위치한 디스플레이는 주문이 들어온 물건의 위치와 수량이 표시된다. |
<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다> |
“스캔을 시작합니다”
지난 12일 경기도 파주시에 위치한 참물류의 물류센터. 트위니사의 '나르고 오더피킹' 로봇이 주문을 수행하기 위해 물류센터의 매대 사이를 누볐다. 나르고 오더피킹 로봇은 라이다 센서로 주변 사물과 작업자의 위치를 파악하고, 최적화된 경로를 스스로 설정한다. 주문을 수행할 매대에서 작업자와 만난 피킹로봇은 디스플레이에 피킹해야 하는 제품의 위치와 수량이 띄웠다. 작업자가 필요한 제품을 찾아 스캔하고 갯수에 맞춰 상품을 올리며 피킹 작업을 마무리하자 로봇은 택배 포장을 위한 작업대로 이동했다.
물류센터의 업무는 단순반복의 연속이다. 주문이 들어오면 창고에서 해당되는 물건을 찾아 '피킹'해오고 작업자들이 이를 포장한다. 피킹만 담당하는 피커들은 필요한 제품을 가져오기 위해 하루 2만보 가까이 걷기도 한다.
참물류의 파주 물류센터는 약 1년 간 나르고 오더피킹 로봇을 운영했다. 그 성과는 만족스럽다는 게 손 대표의 소감이다. 참물류에서 오더피킹 로봇이 담당하는 피킹 물량은 전체의 40%에서 시즌에 따라 많게는 80%까지 올라간다.
손진득 참물류 대표는 “피킹은 단순하지만 체력 소모가 크다. 계속 걷고, 물건을 집기 위해 허리를 숙이고, 끌차를 끌어야 한다. 하루에 2만보는 걸을텐데 로봇이 도입되면서 작업자들의 체력적 부담이 많이 줄었다”고 설명했다.
피킹 오류도 감소했다. 기존에는 종이 지시서나 PDA를 들고 다니며 제품 위치와 수량을 파악했으나 지금은 디스플레이에 떠 있는 상품명과 수량이 바로 확인된다. 작업자가 잘못된 상품을 담으면 오류 메시지가 뜬다.
트위니의 나르고 오더피킹 로봇이 피킹 작업 수행을 위해 물류센터 매대 사이를 이동하고 있다. 나르고 로봇은 3D 라이더 센서로 주변의 사물을 감지하고 최적 경로로 작업 장소까지 이동한다. |
<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다> |
트위니의 오더피킹 로봇은 기존의 창고관리시스템(WMS)와 바로 연동이 가능하다. 3D 라이다 기반 자율주행 기술로 별도 인프라 설치가 필요 없이 기존의 창고 구조를 바꾸지 않고 자동화 기술을 적용할 수 있어 물류업체 측의 부담도 적다.
트위니도 물류업계의 수요를 반영해 렌탈형 서비스를 도입하고 온디맨드 증차 서비스 등의 유연한 운영 방식을 제공하고 있다. 블랙프라이데이처럼 물량이 폭증하는 시기에는 로봇을 단기로 추가 투입해 대응할 수 있다.
손 대표는 이런 점이 중국업체들과의 차이점이라고 강조했다. 해외에서 제품을 들여오는 경우 사후관리가 소홀할 수밖에 없고 물류업계처럼 시즌에 따라 인력 수요가 달라지는 업계에서는 유연한 대처가 어려워진다. 만약 제품이 고장나는 경우 수리를 위해 운영 자체가 중단되는 경우도 종종 발생하며 수리 비용까지 청구받기도 한다.
정부의 지원과 관심이 있어야 솔루션 보급이 늘어나고, 여러 데이터가 쌓여 업그레이드가 가능하다고 봤다. 손 대표는 “자동화는 계속 업그레이드가 돼야 의미가 있는데 트위니는 국내 업체고 한 달에 한 번은 현장에 잘 적용되고 있는지 확인하고 업그레이드를 해줘 믿고 운영할 수 있다”고 설명했다.
손 대표의 향후 계획은 피킹 뿐만 아니라 제품 분류와 나아가 포장 작업도 자동화하는 것이다. 분류와 포장은 체력적으로 힘들지 않아 보이지만 테이프를 붙이는 것과 같은 작은 동작들도 하루 수백번을 반복하다 보면 손목 부상과 같은 근골격계 질환의 위험성이 커진다.
일각에서 자동화에 따른 고용 감소를 우려하지만 만성적 인력 부족에 시달리는 물류센터에서는 자동화는 곧 취급할 수 있는 물량 확대로 이어진다.
손 대표는 “물류센터가 하는 일은 고객에게 물건을 빨리, 정확하게 보내는 것”이라며 “로봇은 그 일을 도와주는 가장 확실한 수단이고 자동화는 현장을 조금씩 더 편하게 만드는 과정”이라고 강조했다.
최다현 기자 da2109@etnews.com
[Copyright © 전자신문. 무단전재-재배포금지]
이 기사의 카테고리는 언론사의 분류를 따릅니다.
기사가 속한 카테고리는 언론사가 분류합니다.
언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.
언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.
