국내 물류 자동화는 더 큰 설비를 더 빨리 들여오는 것이 경쟁력으로 이어지던 기존 상황에서 변화하고 있다. 현시점은 이미 가동되고 있는 물류센터를 유지하면서 생산성·정확도를 끌어올리는 방향으로 전환되는 중이다.

 

통계청에 따르면 지난 1월 온라인쇼핑 거래액은 24조1004억 원, 모바일쇼핑 거래액은 18조8554억 원으로 각각 전년 동월 대비 8.6·8.0% 증가했다. 국제로봇연맹(IFR) 역시 최근 자료에서 운송·물류를 전문 서비스 로봇 수요의 핵심 영역으로 짚고, 노동력 부족이 자동화 수요를 밀어 올리는 엔진이라고 설명했다.

 

이 같은 지표는 주문량 폭발과 더불어 재고관리단위(SKU)의 복잡성이 심화되고, 인력 숙련도의 편차까지 커지는 현장의 상황이 과부하 상태에 놓여 있다는 것을 의미한다. 이제 업계는 새로운 자동화 설비 구축 방안을 고민하는 단계에서, 현재 가동 중인 운영 프로세스를 중단하지 않고 혁신하는 법에 주목하고 있다.

 

자동화에 대한 관점도 변하고 있다. 과거에는 고정형 설비 중심의 대규모 투자가 전형적이었다면, 이제는 작업자와 로봇이 공존하는 복합 환경이 핵심이라는 분석이 나오고 있다. 작업 동선, 지시 체계, 시스템 연동, 예외 대응까지 운영 단위의 정밀 시뮬레이션이 실제 성과를 결정짓는 경쟁력이 된다는 뜻이다.

 

국내 자율주행 물류 로봇 기술 업체 트위니가 지속적으로 던지는 메시지도 이와 궤를 같이한다. 회사는 로봇이 주문 물품을 찾아 적재함(Bin)에 담는 ‘오더피킹(Order-picking)’ 프로세스에 집중하고 있다. 이 과정에서 로봇 하드웨어보다 소프트웨어, 관제 엔진, 운영 설계가 경쟁력의 핵심이라는 판단이다. 실제로 스스로를 물류 운영을 지능화하는 자율주행 솔루션 기술 업체로 규정했다.

 

이동 공정의 재설계...‘긴 이동’의 종말 예고하는 AMR 솔루션

 

 

트위니가 앞세우는 오더피킹은 단순히 물건을 집어 옮기는 기계적 동작에 그치지 않는다. 천영석 대표의 설명에 따르면, 기존 물류센터 작업자는 주문 리스트를 들고 카트를 밀며 상품 위치를 찾아다니고 대상물을 카트에 담는다. 이후 다시 포장대로 이동하는 과정을 반복해 왔다.

 

그가 이 프로세스에서 발생하는 가장 큰 낭비는 피킹 동작 자체보다 ‘긴 이동 구간’에서 발생한다. 천영석 대표는 “광활한 면적을 갖춘 통상적인 물류센터의 설계는 이동에 투입되는 시간이 과도하다”며 이 지점을 핵심 문제로 짚었다.

 

트위니가 제시한 구조는 이러한 메커니즘을 재구성하는 방식이다. 작업자를 공정에서 제외하기보다, 그들이 가장 많은 시간을 소모하는 이동 구간을 단축하는 방향으로 업무 프로세스를 설계한다.

 

Q. 로봇이 하는 일과 작업자가 하는 일의 경계는 어디에서 세분화되나?

A. 기존에는 작업자가 주문 확인부터 이동, 집품(Picking)까지 모든 프로세스를 전담했다. 자사 자율주행로봇(AMR) 시스템은 이동을 로봇이 맡고 피킹은 작업자가 담당하는 협업 구조를 제안한다. 로봇이 작업자 앞으로 접근해 현재 실어야 할 상품 정보를 사용자 화면(UI)에 도출하면, 작업자는 정해진 위치에서 대상물을 담기만 하면 된다. 이후 로봇은 다음 작업 지점으로 이동한다. 이때 핵심은 효율적인 동선 설계로 전체 작업 시간을 줄이는 데 있다.

 

천 대표는 이를 “이동은 로봇, 피킹은 사람”으로 정의했다. 트위니 AMR 시리즈 ‘나르고 오더피킹(Nargo Order-picking)’의 핵심은 넓은 창고를 오가던 작업자의 보행 시간을 줄여 집품에만 몰입하도록 만드는 것이다.

 

이 철학은 트위니가 제시한 대표 시나리오에도 투영돼 있다. ▲기업 간 거래(B2B) 물류센터를 겨냥한 멀티피킹(Multi-picking) ▲도심형 물류 거점의 마이크로 풀필먼트 센터(MFC)를 위한 무선 단말기(PDA) 연동형 ▲대형 허브센터 전용 분배 이송 등이 그 예다.

 

이 중 멀티피킹은 로봇 적재함 안에서 피킹·분배를 동시에 수행해, 기존 2단계 프로세스를 1단계로 통합한다. PDA 연동형은 실시간 데이터 연동으로 검수 부담을 낮추고 정확도를 높이는 데 기여하는 방법이다. 끝으로 분배 이송은 하역 이후 2차 분류와 이송을 로봇이 맡아 공간 활용도와 대응 유연성을 함께 끌어올린다.

 

 

회사는 환경 변화가 잦고 동선이 복잡한 현장에서 AMR 활용도가 높다고 분석한다. 고정 설비는 공간 설계(Layout) 변경 시 재구축 비용이 막대하지만, AMR은 경로 재설정만으로 대응하는 기능을 갖췄기 때문이다. 다만 로봇이 멈추지 않고 교행하도록 병목 완화 구간을 두는 식의 레이아웃 최적화 설계는 수반돼야 한다는 점을 명확히한다.

 

실제 효과에 대해 트위니는 생산성과 인건비 절감을 핵심성과지표(KPI)로 관리한다. 천영석 대표는 이 과정에서 인공지능(AI) 기반 다중 로봇 관제 시스템으로 최적 동선을 설계한 결과를 공개했다, 실제 도입 현장에서 피킹 시간이 기존 대비 45~52% 단축됐다는 것이다. 이는 동일 물량 처리에 필요한 인력을 최적화해 물류센터 운영비에 직접적인 영향을 주는 결과를 도출한다는 게 그의 설명이다.

 

Q. 물류 현장은 작업자의 숙련도에 따라 생산성 차이가 크다고 분석된다. 로봇 도입이 이 격차를 어떻게 메울 수 있는지?

A. 현장 투입 시 1분 교육으로도 작업 시작이 가능하다. 기존 프로세스는 숙련도 차이가 컸으나, 로봇 활용 구조에서는 직관적인 UI를 통해 그 격차를 크게 줄일 수 있다. 단기 인력이 자주 투입되는 전자 상거래 서비스(E-commerce) 현장에서 교육 시간을 단축할 수 있다는 점은 실질적인 장점이다.

 

실제로 로봇에 탑재된 UI에는 상품 사진, 물품 번호, 수량, 적재 위치 등 정보가 제시된다. 현장 작업자가 늘 확인하는 정보를 전면에 배치해, 별도의 숙련이 적어도 즉시 작업 흐름을 따라갈 수 있도록 설계한 것이다.

 

천 대표는 대형 이커머스 현장의 사례를 언급하며, 이 시스템이 인력 교체와 교육 부담이 반복되는 현장의 운영 문제를 해결하는 요소임을 강조했다.

 

▲ 나르고 오더피킹이 이동하면서 공간을 실시간으로 파악·분석하면(좌), 통합 관제 소프트웨어에서 이 모습을 시각화해 도출한다(우). (촬영·편집 : 헬로티 최재규 기자)

 

이제는 인프라 보존이 新 혁신? 기존 물류 거점을 멈추지 않는 법

 

천영석 대표는 자사 기술 차별점은 기존 설비형 자동화와의 차이에서 시작된다고 강조했다. 창고 전체에 거대한 격자 레일을 깔고, 로봇이 위에서 대상물을 꺼내는 ‘GTP(Goods-To-Person)’ 방식은 신규 센터에는 적합할 수 있으나, 이미 가동 중인 센터에는 부담이 크다고 지적했다.

 

바닥에 레일을 깔고 고정 구조물을 세우는 동안 물류 업무를 중단해야 하고, 막대한 예산이 들어간다는 점에서다. 사측 방식은 물류센터를 통째로 갈아엎는 대신, 현재 가동 중인 운영 구조 안에 로봇을 투입해 효율을 높이는 접근에 특화됐다.

 

Q. 구체적으로 설명한다면?

A. 설비형은 대규모 인프라 구축이 필수적이지만, 트위니는 가동 중인 센터에 바로 진입할 수 있다. 운영 구조를 보존하며 로봇 수량과 공정을 유연하게 조정해 효율을 높이는 것이 대표 강점이라고 할 수 있다. 로봇 대수를 증설하거나 거점 간 재배치가 가능하다.

 

 

천 대표는 이러한 유연한 프로세스는 비용 구조에서도 드러난다고 강조했다. 로봇 하드웨어도 직접 판매하지만, 월 100만 원 수준의 구독형 렌탈 서비스인 서비스형 로봇(RaaS) 정책도 운영 중이다. 이는 초기 대규모 투자 부담 없이 운영 상황에 맞춰 단계적으로 시스템을 확대하도록 돕기 위한 프로그램이다.

 

도입 절차 역시 데이터 분석을 통해 적정 수량을 제안하고, 한 달간의 개념증명(PoC)을 통해 안정성을 검증하는 단계를 밟는다. 기존 물류센터의 전산 환경을 고려해 시스템 호환성을 극대화했다. 창고관리시스템(WMS) 등 별도의 전산망 통합 절차 없이도 현장에서 사용하는 물류 데이터를 호환해 운용하는 범용성을 갖췄다.

 

스스로 판단하고 우회하는 지능형 로봇 “안전과 효율을 잡는 최신 운영 방법론”

 

이에 대해 천영석 대표는 “다만 운영 변경이 모두 같은 난도의 작업은 아니다. 특정 선반의 적재 상품을 바꾸거나 입고 상품 바코드를 갱신하는 수준은 선반 위치 이동이나 신규 피킹 구역 신설처럼 지도를 새로 생성해야 하는 경우는 우리의 지원이 필요하다”고 말했다.

 

이 과정에서 기초적인 데이터 연동부터 실시간 주문 관리 시스템(OMS) 통합까지, 각 현장의 IT 인프라 수준에 맞춰 단계적으로 대응한다.

 

이때 필수 데이터 연동은 주문 정보를 관리자 페이지로 받아 로봇에 작업을 할당한다. 이후 실시간 주문 현황을 관리하는 수준이다. 회사는 이 기능조차도 별도 창고관리시스템(WMS) 동기화 없이 관리자 페이지의 엑셀(Excel) 업로드 방식으로 운용 가능한 점을 내세운다.

 

반면 송장 출력, 재고 관리, 주문 데이터 수정 등은 선택 연동 영역으로 구분된다. 사용자 시스템 환경과 요구사항에 맞춰 필요한 기능만 단계적으로 붙일 수 있다.

 

운영의 핵심인 관제와 안전 역시 정교한 설계를 거쳤다. 특정 시간에 작업이 몰려 동선이 엉키는 병목 현상은 사전 경로 우회와 우선순위 알고리즘으로 해결한다. 트위니는 병목이 주로 운반 상자(Tote) 적재, 하차 구역, 로봇 충전 스테이션 입구 등 모든 로봇이 거쳐야 하는 한정 공간에서 발생한다고 봤다. 이를 토대로 대규모 현장일수록 이런 구간을 어떻게 제어하느냐가 전체 생산성을 좌우한다는 분석을 내놨다.

 

여기서 목적지 분배 알고리즘을 활용해 작업이 특정 로봇이나 구역에 쏠리지 않도록 조정한다. 각 로봇의 현재 위치와 작업 소요 시간을 계산해 최적의 로봇에 임무를 할당한다. 이로써 한 번에 특정 목적지로 몰려 대기하는 시간을 최소화하도록 했다.

 

▲ 임무를 받은 로봇은 탑재된 라이다(LiDAR) 센서(좌)와 카메라를 통해 현장 상황을 파악하며 가동한다. (촬영·편집 : 헬로티 최재규 기자)

 

이에 따라, 관리자가 개별 로봇을 통제하지 않아도 지능형 시스템이 전체 흐름을 최적화한다. 동시에 지게차 인식 관제와 안전빔 투사 등 자율주행 기술을 통해 작업자와의 협업 모델을 구축했다. 유지보수 측면에서도 실시간 소프트웨어 업데이트와 대응 체계로 안정적 운영을 보장한다.

 

트위니는 이제 단일 지점(Site)를 최적화하는 것에서, 다수 거점 확장을 위한 표준화 구축에 집중하고 있다. 천 대표는 구체적으로 “단일 사이트 도입을 개별 최적화 과정으로, 다수 사이트 확장을 표준화와 유연성을 통한 시스템 확장으로 진행하고 있다”고 규정했다.

 

이러한 접근은 현장마다 WMS 체계가 달라 데이터 형식과 연동 방식이 제각각이기 때문이다.

이에 트위니는 이미 검증된 핵심 시나리오를 기본 표준으로 삼되, 그 위에 현장별 특수성을 유연하게 얹는 전략을 취하고 있다. 이러한 방식은 표준화된 시스템을 기반으로, 개별 현장의 까다로운 조건까지 모두 충족하는 유연한 확장형 프로세스를 구현한다는 게 사측 설명이다.

 

천영석 대표는 “향후에는 데이터를 기반으로 인기 상품 배치나 인력 배치 인사이트를 제공하는 운영 지능화 시스템으로 진화하겠다”고 비전을 전했다.

 

Q. 트위니를 한 마디로 정의한다면.

A. 주요 기술 콘셉트는 위치 인식 기반의 자율주행 기술이다. 복잡한 환경에서 정확히 위치를 추정하는 기술을 바탕으로, 다양한 이동 플랫폼 문제를 해결하는 솔루션을 지향한다.

 

헬로티 최재규 기자 |