AI가 전하는 물류센터 로봇 이야기
최근 몇 년 사이 물류센터를 대상으로 로봇 기술 적용 사례가 늘어나고 있습니다. 기업들이 효율성과 생산성을 향상시키고 비용 절감을 위한 방법을 모색함에 따라 로봇 기술이 물류산업에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가진 수단으로 주목받는 것입니다.
기업들은 물건을 집품(Picking)하고, 포장하고 운송하는 모든 영역에서 로봇을 활용하여 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 일반적으로 물류센터 안에서 로봇 기술이 가장 많이 활용되는 영역은 ‘집품’인데요. 집품이란 고객 주문을 처리하기 위해 물류센터에서 상품을 선택하여 포장 작업대까지 가지고 오는 과정을 의미합니다.
로봇이 적용되지 않은 전통적인 집품 프로세스는 사람 작업자가 창고를 돌아다니며 물건을 회수하는 방식으로 진행됐습니다. 이 방식은 시간이 많이 걸리고, 노동 집약적일 수 있습니다.
반면, 로봇 기술을 사용하면 창고를 탐색하고 항목을 검색하여 이 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 결과적으로 작업 시간을 절약하고 효율성을 높일 수 있을 뿐만 아니라, 수동 집품 과정에서 발생할 수 있었던 작업자의 부상 위험도 줄일 수 있습니다.
포장 및 운송과 연계되는 영역에서도 로봇 기술은 창고 안에서 활용되고 있는데요. 로봇은 물건을 상자에 넣고 적절한 위치로 운반하는 데 사용할 수 있고요. 이를 통해 주문 처리 속도와 정확성을 높일 수 있을 뿐 아니라, 운송 중 오류 및 상품 파손 위험을 줄일 수 있습니다.
물류센터 재고관리에도 로봇 기술은 적용될 수 있습니다. AMR(Autonomous Mobile Robot)을 사용하여 재고 수준을 스캔하고 추적할 수 있고요. 또 창고에 적절한 품목이 재고로 남아있는지 확인하고, 보충 시기를 창고 직원에게 알릴 수도 있습니다. 이를 통해 재고 소진 위험을 줄이고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
마지막으로 물류센터 청소와 유지보수 작업에도 로봇은 활용되는데요. 로봇은 창고 바닥을 청소하고 잠재적인 위험을 탐색할 수 있습니다. 심지어 창고를 도색하기 위해 특수한 로봇을 사용할 수도 있습니다. 로봇을 통해 물류센터는 현장 안전과 청결도를 전반적으로 개선할 수 있고요. 기존 수동 세척과 유지보수에 사용하던 인건비를 절감할 수 있습니다.
요컨대 물류센터에 로봇 기술을 적용하면 효율성과 생산성, 정확성을 크게 향상시키는 동시에 비용과 위험을 줄일 수 있습니다. 피킹 프로세스부터 재고관리와 운송, 청소 및 유지보수에 이르기까지. 로봇 기술은 창고 운영 방식을 혁신하여 기업에 보다 비용 효율적인 솔루션을 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
여러분의 생각은 어떤가요?
인공지능이 작성한 물류센터 로봇 이야기 재밌게 보셨나요? 다시 돌아온 사람 엄지용입니다. 원래 송상화 교수가 전했던 원문과 비교하면 상당 부분 축약됐고, 또 사람인 저의 손을 거쳤기에 조금 다른 맛이 나는 글이 나오지 않았나 싶은데요. 윤문을 거치지 않은 인공지능이 작성한 야생의 콘텐츠 전문을 보고 싶다면 아래 링크를 참고해주세요.
개인적인 평을 남기자면 일일이 따지자면 ‘논란’이 생길 부분이 없지 않지만요. 그럼에도 크게 엇나가진 않는 보수적인 스토리텔링을 확인할 수 있었습니다. 송상화 교수에게 물어보니, 챗GPT는 기본적으로 착한 친구라서 대체로 긍정적인 내용을 중심으로 답변한다고 하는데요. 만약 논란되는 내용이나 반대 입장을 글에 추가하고 싶다면, 관련 질문을 재차 던지는 방식으로 챗GPT의 답변을 유도할 수 있다고 합니다.
“챗GPT는 여러 글을 학습하여 그럴듯한 답변을 만드는데 탁월한 역량을 갖고 있습니다. 하지만 답변 내용은 다소 개괄적인 수준에 머물렀는데요. 만약 챗GPT의 도움 없이 제가 글을 썼다면, 이런 평범한 내용을 다루진 않았을 것 같습니다.사실 이건 챗GPT가 주로 평범한 텍스트를 학습하여 그에 따른 결과를 답변으로 노출하여 생긴 일이라고 생각합니다. 아직 챗GPT 스스로가 학습한 내용 중에 어떤 것이 특별한지 파악하는 역량은 없기에, 결국 챗GPT를 잘 사용하려면 ‘질문’이 중요하지 않을까 싶습니다. 어떤 질문을 하느냐에 따라 특별한 답변을 얻어낼 수 있느냐 없느냐가 갈리겠죠”– 송상화 인천대 동북아물류대학원 교수
결론을 내자면 아직까지 인공지능은 제가 물류 콘텐츠로 먹고사는 데 큰 지장을 줄 것 같지 않습니다. 새로운 현상을 발굴하고 이미 벌어진 사건들의 의미를 해석하는 것은 여전히 ‘사람’의 역량으로 남아있기 때문입니다.
실제 챗GPT에게 ‘기자의 역할을 대체할 수 있냐’고 질문하니 이렇게 답하더군요. AI가 뉴스를 포함한 다양한 텍스트를 학습했기에 일반적인 정보를 제공할 수는 있다고요. 하지만 독창적인 콘텐츠나 실시간으로 발생하는 사건 보도라면 AI가 인간 기자의 역할을 대신할 수는 없다고요.
사실 ‘독창적인 콘텐츠’는 우리가 사이버 렉카를 목표하지 않았다면, 원래 마땅히 갖춰야 할 소양입니다. 하지만 여러 상황적인 제약으로 저 또한 이따금 이미 알려진 내용을 정리하는 콘텐츠를 만들었는데요. 챗GPT와 대화를 하다 보니 괜스레 반성하게 됩니다. 인공지능한테 밥그릇 넘겨주는 미래는 좀 싫거든요. 계속해서 발로 뛰며 독립적인 콘텐츠를 발굴하기 위해 노력하겠습니다.