물류 업계는 최근 몇 년 동안 만성적인 일손 부족을 겪고 있다. 물류 생산성을 확보와 서비스 수준 충족에 필요한 숙련된 인력 확보에 어려움을 겪는 것은 모든 물류 현장의 공통된 고민이다. 국내는 물론 해외 역시 공통적으로 직면한 상황으로서, 물류 자동화와 효율화, 성인화, 인력 감축을 위해 관심이 집중되고 있는 것이 물류 로봇이다.

이러한 관심을 바탕으로 물류 로봇 시장은 급성장을 계속하고 있다. 시장 분석 자료에 따르면, 2020년 세계 물류 로봇 시장 규모는 25억 8,500만 달러로 평가되었으며, 2027년까지 109억 7,100만 달러 규모로 성장해 기간 중 22.94%의 CAGR을 보일 것으로 전망된다. (“Global Logistics Robot Market - Forecasts from 2022 to 2027”, Research and Markets, 2022.03)

특히, 팬데믹 시대를 거치며 다양한 영역에서 물류 서비스 수요 급증과 현장 운영 인력 부족을 동시에 경험한 물류 업계의 물류센터 자동화와 협동 로봇에 대한 관심과 수요는 지속적으로 확장될 것으로 예상된다. 더불어 DX(디지털 트랜스 포메이션)화를 추진하려는 기업이 늘고 있다는 점 또한 물류 로봇화 흐름을 가속하고 있다.

글로벌 물류 선진 기업들의 경우, 미국의 아마존이나 XPO 로지스틱스, 영국의 오카도, 중국의 JD.com 등이 무류 로봇의 적극적인 도입과 활용을 통해 해당 영역의 선두주자로 확고하게 자리매김하고 있다.

아마존은 일찍이 KIVA 로보틱스를 인수 후 AMR(Autonomous Mobile Robot)을 자사의 풀필먼트 센터에 도입한 바 있고 아울러 로봇 피킹 장비 등에 관한 연구도 지속해왔다. XPO 로지스틱스의 경우 북미지역 최대의 라스트마일 사업자를 목표로 85개에 이르는 라스트마일 허브를 구축하고 각각에 AMR을 도입하는 등 물류 인프라 혁신에 선제적인 투자를 진행하고 있다. 영국의 오카도 역시 온라인을 통한 신선식품 라스트마일 서비스를 위해 대규모 풀필먼트 센터와 허브 모델을 구축하고 있다.

GTP(Goods-to-Person)형 로봇이나 AS/RS형 피킹 로봇의 경우, 현장 적용 시 전용의 넓은 공간 확보가 수반되어야 하나, AMR은 물류센터에 설치된 기존의 고정 랙과 선반 등 적치 공간 사이를 자율주행하기 때문에 대규모의 설비 투자가 필요하지 않다는 장점이 있다. 이는 물류센터의 자동화와 무인화를 검토하는 기업 대부분에서 물류 로봇 도입에 필요한 초기 투자 비용을 가장 큰 부담 요인으로 꼽고 있다는 점을 생각하면 시사하는 바가 크다.

AMR 방식의 협동 로봇으로 물류 현장 작업자와 함께 업무를 수행함으로써 소수의 인력으로도 작업 효율을 크게 향상할 수 있는 동시에 현장 적용성과 도입 비용 측면의 장벽이 상대적으로 낮아 물류 로봇을 검토하는 많은 기업의 관심이 높아지고 있다. 이는 팬데믹, 물류센터 대형화 및 인구 감소 등 요인에 의해 심화된 인력 부족을 균형 있게 해결하는 수단이라는 측면에서 국내 물류 현장에 기대 이상의 빠른 속도로 확산될 가능성도 높다고 판단된다.

물류 로봇 확산의 가장 큰 기술적 걸림돌이었던 자율주행기술 또한 기술적 성숙과 안정성 확보를 통해 물류센터 내에서 고내 수평이동, 평치/다단랙 작업 및 로봇 협동을 대체할 수준까지 진화했다. 또한, 물류 현장 운영을 유형화해 중량과 높이, 작업단위의 특성에 따른 모든 서비스를 지원하기 위해 다양한 구성의 무인지게차 및 무인이송로봇 제품 포트폴리오를 제공되고 있다.

국내의 경우 물류센터 자동화 솔루션에 대한 개선이 지속적으로 이루어지기는 했으나, 이는 기존 구조의 틀 안에서 진행돼 제한적인 측면이 있다. 특히 지금까지 국내에서의 물류센터 운영은 시스템으로 작업계획을 배포해도 현장 작업자와 실시간으로 작업의 진행 상황을 모니터링하거나 물리적 이동을 고려해 센터 내에서의 작업을 최적화할 수 없었다.

하지만 이제는 AMR을 활용해 무인장비, 작업자와 IT 시스템 간 데이터 기반 실시간 연계가 가능해졌고 물류센터의 모든 위치를 가상화 모델링(Digital Twin)함으로써, 최적화된 작업계획구성과 지시 할당이 가능하다. 물류센터에서도 Digital Twin 기술을 통해 그 위에서 최적화 알고리즘을 적용할 수 있는 환경이 조성된 것이다. AMR 도입과 더불어 최적화된 소프트웨어적 혁신을 동반하면 더 큰 효과를 얻을 수 있다.

그런 측면에서, 미국의 아마존은 기존과는 다른 차원의 혁신을 통해 성과를 만들어낸 대표적인 성공사례라고 할 수 있다. 아마존의 성공에는 물류 소프트웨어에 대한 투자가 있었다. 오래 전부터 다양한 물류 하드웨어 인프라 확충에 힘써왔던 아마존은 이와 함께 지속적으로 AMR 소프트웨어 등의 물류 기술에 대한 투자도 진행했다.

SCOT(Supply Chain Optimization Technologies) 중앙조직을 기반으로 AMR 소프트웨어에 대한 성공적인 투자 및 개발을 통해 다양한 결과물을 만들어내고 있다. 먼저 실시간으로 5분 단위의 풀필먼트 플랜을 수립하고 갱신하는 시스템을 구축했고 최적화 로직을 기반으로 작업시간을 기존 60분에서 15분으로 크게 단축하는 데 성공했다. 작업시간의 단축에 따라 물류현장 작업자들의 업무효율도 약 75% 정도 향상됐다는 것이 아마존 측의 설명이다. 보관 부문에서도 Randomized 보관 최적화(Multi SKU·Bin 로직)를 통해 보관 효율을 이전 대비 52% 향상하는 데 성공했다. 이와 함께 Dynamic 적치·피킹 작업 할당을 통해 출고 제약 최소화했으며 컴퓨터 비전, IoT 활용 위치 추적, KIVA 로봇 활용 등 다양한 Live 데이터 확보를 통해 Dynamic 작업 오더 할당 및 재조정 대응 등의 효과를 만들어냈다.

단순 AMR 하드웨어 도입이 아닌, 물류 현장에 완성도 높은 물류 자율화 통합운영 서비스 적용하는 것으로 수요 기업과 공급 기업의 목표가 일치되어야 한다. 로보틱스 없이 향후 물류 산업 발전은 없다고 판단된다.

현재의 창고 환경을 바꾸지 않고, 사람과의 협동을 목적으로 도입할 수 있는 자율 협동형 AMR, 더불어 RaaS(Robot as a Service) 방식의 구독형 도입이 활성화된다면 물류 현장에 대한 로보틱스 도입 장벽은 획기적으로 낮아질 것이다. 많은 기업들과 애널리스트들은 물류 로봇이 작업자를 대신하기까지 아직 오랜 시간이 필요하다고 생각하고 있다.

그러나 기술은 빠르게 진화하고 여러 선도 기업에서 로봇이 제공하는 효율성에 주목해 투자를 진행하고 있다. 아직 국내의 물류 현장 전반에 물류 로봇이 폭넓게 적용되어 있지는 않으나, 조금씩 성과를 증명하며 물류 로봇을 도입하는 기업이 늘어나면서 구체적으로 업무 효율화의 성과가 나타날 것으로 기대된다.