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‘CeMAT&Messe 2018’ 통해 본 물류 신기술
손정우 기자 | 2315news@klnews.co.kr   2018년 06월 20일 (수) 16:16:13

지난 4월 21일부터 29일까지 ㈜물류신문사가 주최한 ‘유럽 선진물류 BM’ 연수가 개최됐다. 이번 연수에는 총 46명 참석해 독일 하노버에서 개최된 ‘CeMAT&Messe 2018’과 주요 기업의 물류산업 현장을 둘러보며 유럽의 선진물류를 직접 보고 배우는 시간을 가졌다. 특히 4월 23일부터 25일까지 3일은 독일 하노버에서 개최된 ‘CeMAT&Messe 2018’을 관람하였다. 미래 물류 신기술이 전시되었던 ‘CeMAT&Messe 2018’의 물류 신기술을 소개하고자 한다.

◆물류자동화 기술

작업자 협업 자동화 피킹
이커머스 시장의 성장에 따라 복잡하고 다양한 주문을 신속하게 처리하기 위한 피킹 자동화 설비 수요가 늘어나고 있다. 이러한 요구에 따라 인간 작업자와 협업하는 반자동화 설비 등이 널리 상용화되고 있다.

닐슨은 유통 이커머스 시장이 2020년까지 연평균 20%, 2.1조 달러 규모 성장을 예측했다. 업계는 주문처리시간 단축 통한 생산성 증대, 주문처리 정확도 향상, 기존 창고 대비 저장공간 극대화 등의 목적으로 다양한 피킹 자동화 설비를 도입 중이다. 완전 자동화 설비(무인)는 피킹의 어려움, 느린 속도 등의 이유로 테스트 단계며, 이를 보완하기 위해 피킹 작업자와 협업하는 형태로 상용화가 이미 이루어지고 있다.

GTP(Goods-To-Person) 방식의 창고 로봇, 타워형 창고, 행거 컨베이어, 로봇 기반 자동창고시스템 등 피킹 작업자와 협업하기 위한 자동화 설비도 다수 소개됐다. GTP 방식의 아마존 KIVA(Amazon Robotics) 형태로 피킹 작업자와 협업하는 로봇은 널리 상용화되어 있으며 CarryPick, Scallog 등 유사 로봇 다수 전시됐다. 선반을 옮겨 작업자에게 가져다주며, 디지털 표시기 등과 결합해 인간 작업자의 오류를 방지한다.

타워형 창고, 행거 컨베이어 등 피킹 작업자에게 자동으로 상품을 전달하는 다양한 형태의 자동화 시스템 상용화됐다. 소형 상품을 Vertical Storage System에 저장하다가 필요할 때 피킹 스테이션으로 가져와 작업자가 픽업하는 타워형 창고는 Hanel, Modular, Kardex 등 다수의 회사가 출시했으며 Scheaffer는 의류 등 소터에 적합하지 않은 상품의 이동을 위해 행거를 이용하여 공간 절약 능력을 뽐냈다.

   
  ▲AutoStore로봇 기반의 자동창고 출처 : swisslog

공간 활용도를 높인 AutoStore 자동창고 시스템, 규격화된 물품을 천장 로봇으로 픽업하는 Cimcorp 등 로봇을 활용해 피킹 작업자에게 상품을 전달하는 자동화 시스템 다수 전시됐다. Autostore는 격자 형태의 레일을 구성하여 레일 안에 바구니(bin)을 저장해 로봇이 바구니를 픽업해 피킹 작업자가 있는 피킹 스테이션으로 가져오는 ‘로봇 기반 자동창고 시스템’ 서비스 중이다. Cimcorp는 천장 위에 레일을 구성하여 로봇이 바닥에 층층이 쌓인 바구니 혹은 규격화된 제품을 피킹하는 시스템 서비스하고 있다.

무인 자동화 피킹
무인화된 완전 자동 피킹은 정형화된 상품 위주로 상용화되어 있으며, 비정형 상품은 테스트 단계에 있다. 정형화된 상품의 경우 피킹 자동화 설비의 속도가 빠르고 중량물 피킹도 가능해 상용화를 앞두고 있다. 비정형 상품의 경우 인간 작업자 대비 속도가 느리고 상품 파손의 우려가 있어 아직 테스트 단계이며, 다수의 연구가 진행되고 있다.

YASKAWA, KUKA 등 로봇 업체에서 정형화된 상품 피킹 위주로 로봇팔 출시해 동일 크기 박스의 경우 진공 흡착 방식으로 옮기며, 선반의 끝부분을 잡거나 고리로 걸어 이동시키고 있다.

   
  ▲Magazino로봇 기반의 오더 피킹 출저 : Magazino

Magazino사는 기존 렉에 있는 상품을 자동으로 피킹해 본체 내부 선반에 적재해 여러 개의 상품을 피킹하는 자율주행 피킹 로봇 Toru를 소개했으며, 신발류와 같이 정형 박스에 보관된 화물이나 책 등의 피킹 가능하다. Copal의 하역 자동화 설비는 정형화된 박스를 빠른 속도로 하역하여 컨베이어에 적재한다.

비정형 상품의 경우 아직 상용화가 미진해 포장 공정 일부에서만 사용되고 있으며, 식료품 등 부드러운 상품의 피킹을 위해 다수의 연구가 진행되고 있다. 영국 온라인 식료품 리테일러 Ocado는 KUKA와 협업해 과일 등을 상하지 않게 집을 수 있는 Gripper 개발 중이다. 로봇 스타트업 Soft Robotics은 미국 신선식품회사 Taylor Farms의 포장 공정 일부에 Soft Gripper 도입했다.

   
  ▲ CIMCORP천장 레일 로봇. 출저 : CIMCORP

포장 단계에선 포장재를 자동으로 가공하여 투입하는 완충자동화 설비와 박스 제작을 위한 골판지 절단 자동화 설비 등 소개되었다. 공정 간 연계를 통해 전체 공정을 자동화한 운영 모델의 소개는 미진하였으며, 패키징 전체 공정을 자동화한 수준이었다.

△ 운반/이송 자동화
자율운송 기술 발달에 따른 효율성, 안전성 제고 목적으로 물류 산업 내 다양한 영역에서 관련 기술 도입이 증가하고 있다.

효율성 측면에선 24시간 업무수행(속도 향상), 인건비 절감 및 운전사/물류종사자 감소 이슈 해결이 가능하며, 잘못된 운전습관 및 물류 Process 개선 통해 연료비 절감 및 업무 속도 제고 효과가 기대된다. 안정성 측면에선 교통사고(교통사고의 90%는 운전자의 실수에 기인), 물류 창고 내 안전사고 등을 사전에 예측하고 예방할 수 있다.

특히 상대적으로 환경변수의 영향이 크지 않은 창고 중심으로 다양한 창고관리 업무 수행 기능이 응용된 자율운송 Vehicle 사례가 다수 존재한다. 자율운송 환경 Control이 상대적으로 유리한 창고 내 Vision Guidance Technology와 자동창고시스템 등을 연계한 자율운송 기술은 이미 다양한 영역에서 실제 적용하고 있다. 최근 화물 자동운송과 더불어 Picking, Loading/Unloading 등의 업무수행 기능 결합 확대된 AGV 다수 소개되었다.

△분류 자동화
분류 생산성 향상을 위한 자동 분류 설비는 이미 상용화되어 널리 쓰이고 있으며, 휠소터의 경우 대부분 업체의 기술력이 대동소이하다. Sovex 등이 자동 분류 설비를 소개하였으며, Panasonic은 인간 작업자와 협업 시 오류를 줄이기 위한 Visual Sort Assist 소개되었다.

빠른 속도로 움직이며 소형 화물을 하나씩 날라 Sorter를 대체하는 중국 물류 로봇 Zhejiang Libiao Robot 주목해 볼 필요가 있다. 너비 50cm, 무게 5kg 이하의 소형 화물 대상으로 중국 물류사 STO(Shentong Express)의 이우(저장성), 천진(직할시), 린이(산둥성)의 택배창고에 도입되었다.

물류 작업 지원 기술
△AR/VR, 웨어러블(Wearable) 로봇

AR/VR은 디바이스 성능과 편의성 개선 중심으로 발전 중이며, 물류산업의 경우 AR 제품 상용화 시도 단계이다. 글로벌 선도 기업들의 스타트업 투자 및 M&A 형태의 지속적인 가상·증강 산업에 진출하고 있다.

편의성을 개선한 글래스형 증강현실(AR) 디바이스 개발 경쟁 및 다양한 HMD, AR글래스를 활용한 혼합현실(MR) 기술 개발 중이다. 제조업 중심으로 AR/VR 제품 상용화 중이나 물류 분야의 경우 AR 제품 상용화 시도 단계다. 제조업의 경우, 생산 Sequence, 설비 유지보수, 품질 점검 과정 교육 및 훈련 지원, 물류 분야의 경우, 작업자 시야 (현실-글래스 간 전환) Re-Focusing 적응에 대한 피로감 등이다.

   

웨어러블 로봇은 고비용 문제로 의료·재활, 국방 분야에 우선 진입이 전망되고, 향후 물류·건설 등 산업 분야에 시장이 확대될 전망이다. 일본 사이버다인사는 렌털방식 활용하여 공항·공장·물류센터 등 대상으로 공급 확대 중이다. 사용료는 5년 약정에 160만 원/월·대이며 이자비용 고려 시 약 2,000만 원/년·대 실 부담 구조로 되어 있다.

△IoT 기반의 정보 시스템
IoT 기술을 활용해 통합 물류망의 지능적 관리 기술 확대 및 고도화가 지속되고 있다. IoT 플랫폼 기반으로 통합 공급망(End to End Connected)의 실시간 데이터를 시각화하여 정확한 데이터 기반의 의사소통 및 의사결정 가능하다. 운영상의 실시간 문제점 및 새로운 인사이트 발견 가능하고 예방 정비 등 데이터 수집을 통해 설비 장애 사전적 조치가 가능하다.

Beacon, Mobile Sensors 등을 활용, 자동화된 물류 데이터 획득 및 분석을 할 수 있으며, 수집한 Big Data 기반으로 운영 효율성 향상 및 SCM 최적화 가능하다. 생산, 제조, 운송 과정의 가시성 확보와 안정성 및 추적성(Traceability)를 강화해 신뢰도를 향상했다.

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