차세대 스마트 물류의 방향

팬데믹 소용돌이 속에서 중요성을 조명 받았던 물류산업은 2023년 본격화된 포스트 코로나 시대를 맞아 첨단 IT 기술을 바탕으로 새로운 모습으로 변화하고 있습니다. 물류센터는 더 이상 과거처럼 단순히 ‘물류비용’ 절감을 위한 수단이 아닙니다. 서비스 품질을 높이고 경쟁우위를 선점하기 위한 핵심 수단으로 변화하고 있습니다.

하지만 기존 물류센터 구축 방식으로는 더 높아진 물류 서비스 기준을 충족하기에 한계가 있습니다. 이를 극복하기 위한 차별화 전략이 필요하며, 기업들은 자동화 투자 및 인공지능(AI), 로봇 등 신기술 적용을 통한 운영 최적화 방안을 고민하고 있습니다.

LG CNS 또한 이러한 시장 움직임에 맞춰 ‘넥스트 스마트 로지스틱스’의 방향을 잡았습니다. ‘지능화’와 ‘최적화’를 바탕으로 기존 물류센터가 해결하지 못하는 문제를 해결하는 것입니다. 먼저 ‘지능화’는 컴퓨터 비전, 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 딥러닝, 디지털 트윈 등 첨단 기술을 물류센터에 접목하는 것을 의미합니다. 다음으로 ‘최적화’는 데이터 기반 의사결정을 통해 물류센터를 운영하는 것입니다.

지능화와 최적화는 따로 떼어놓고 볼 수 없는 개념입니다. ‘지능화’가 선제돼야 물류센터는 현장에서 발생할 수 있는 다양한 데이터를 수집할 수 있습니다. 지능화를 통해 수집한 데이터에서 의미를 발견한 물류센터는 ‘최적화’를 통해 이전보다 더 높은 생산성을 만들어낼 수 있게 됩니다.

지능화 요소로 각광받고 있는 ‘디지털 트윈’ 기술을 예로 들어봅니다. 디지털 트윈은 현실 세계를 그대로 디지털 세계에 옮긴 복제품을 구현하는 소프트웨어입니다. 물류센터를 디지털 트윈으로 구현한다면 문제가 발생시 디지털 환경에서 이를 빠르게 인지하고 대응할 수 있게 됩니다. 작업자는 규모가 크고 복잡한 물류센터 구석구석을 3D 화면을 통해 직관적으로 살펴볼 수 있고요. 만약 물동량 증가 등으로 물류센터를 확장한다면 디지털 트윈을 시뮬레이션 도구로 이용하여 신규 자동화 설비 도입을 사전 검증해볼 수 있습니다.

‘오토스토어’로 보는 지능화와 최적화의 결합

퀵커머스의 기반 인프라로 활용되는 MFC(Micro Fulfillment Center)를 중심으로 지능화와 최적화의 결합 사례를 조금 더 자세히 살펴보고자 합니다. 배달의민족의 B마트 서비스를 통해 국내에 알려지기 시작한 ‘퀵커머스’는 소비자가 상품을 주문하면 30분~1시간 이내에 상품을 배송하는 ‘즉시배송’ 서비스가 연결됩니다. 이러한 빠른 즉시배송 서비스가 가능한 이유는 도심에 ‘MFC’를 구축하고, 재고를 전진배치 해뒀기 때문인데요.

대표적인 MFC 지능화 솔루션으로 사용되는 자동화 설비로 ‘오토스토어’가 있습니다. 오토스토어는 크게 격자형 그리드(Grid)와 물품을 담는 빈(Bin), 피킹 업무를 담당하는 로봇(Robot), 설비와 작업자 간 접점인 포트(Port)로 구성됩니다. 시스템이 출고 지시를 내리면 최상단에 로봇이 고객의 주문에 해당하는 상품이 보관된 빈을 찾아 입고 또는 출고 작업장 역할을 하는 ‘포트’로 이송하는데요. 작업자는 포트에 도착한 빈에서 주문에 해당하는 상품을 피킹하여 상품을 출고하게 됩니다. 이처럼 작업자가 선반에 진열된 상품까지 이동하지 않고도, 상품이 작업자에게 다가오는 피킹 방식을 ‘GTP(Goods To Person)’라고 하죠.

오토스토어는 작업(Task) 단위의 그룹화 방법(Task Group)에 따라 2가지 방식으로 출고 지시가 가능합니다. 첫 번째는 ‘주문 단위’의 출고 지시 방식입니다. 예를 들어 2개의 주문이 있다고 가정하면 1번 고객 주문에 해당하는 상품이 담긴 모든 빈이 먼저 출고되고요. 그 이후에 2번 주문과 관련된 모든 빈이 출고됩니다. 이는 주문 단위로 피킹 업무를 처리하는 ‘개별 오더피킹(Single Order Picking)’ 방식과 유사합니다.

두 번째는 ‘총량 피킹(Batch Picking)’ 방식의 출고 지시입니다. 총량 피킹은 모든 고객 주문에 해당하는 상품을 일괄적으로 피킹하는 방식인데요. 우선 고객 주문에 해당하는 모든 빈을 포트로 반출하고요. 이렇게 반출된 빈에서 상품을 꺼내 고객 주문 별로 완성하는 분류 작업을 추가로 거칩니다. 이처럼 총량 피킹한 상품을 분류 작업장에서 상품 스캔을 통해 고객별, 지역별로 분류하는 피킹 시스템을 ‘픽앤소트(Pick-and-Sort)’ 방식이라고 합니다.

이렇게 도입한 오토스토어는 어떻게 ‘최적화’하여 운영하느냐에 따라 성능이 달라질 수 있습니다. 일반적으로 대규모 주문 처리를 위해 자동화 설비를 도입한 MFC는 차량의 배차 시간을 고려하여 일정 시간 동안 접수된 주문을 모아서 차수(Shift) 단위로 작업 지시를 내리는데요. 오토스토어 운영에서 주문 처리를 위해 반출되는 빈의 수를 줄이면 작업 시간 단축이 가능합니다. 빈 반출에 대한 효율화는 재고 할당과 밀접한 관계가 있는 것입니다.

여기서는 최적화에 활용할 수 있는 간략한 산식 하나를 공유합니다. 국내 업계에서는 반출되는 빈 당 평균 피킹 수를 ‘배치 피킹률(Batch Factor)’이라 부르는데요. 배치 피킹률은 ‘∑오더라인 수/∑빈 반출 수’ 또는 ‘∑반출 상품의 수량/∑빈 반출 수’의 공식을 사용하여 구할 수 있습니다.

최적화의 듀얼 이론(Duality Theory) 관점에서 반출되는 빈의 수를 최소화하는 문제는 반출하는 빈에서 피킹 수를 증가시키는 문제와 동일합니다. 따라서 배치 피킹률이 높을수록 물류 운영은 더 효율적으로 바뀐다고 할 수 있죠. 예컨대 배치 피킹률이 2.5라면 빈 1회 반출에 상품 2.5개를 꺼내는 것이고, 2.5개의 오더 라인을 대응할 수 있습니다.

HW도 SW도 ‘구독’하는 시대

LG CNS는 지능화와 최적화가 융합된 완전 자동화 물류센터를 구성하기 위해 ‘구독형 로봇 서비스(RaaS)’를 준비했습니다. 기업 고객은 운영하는 물류센터 크기와 용도를 고려하여 하드웨어와 소프트웨어 자원 모두 필요한 것만 골라서, 필요한 만큼 사용할 수 있게 되는데요.

LG CNS는 특히 물류 자동화 로봇을 구독형으로 제공할 계획입니다. 앞서 예시로 설명했던 ‘오토스토어’도 LG CNS가 구독형으로 제공하는 솔루션 중 하나인데요. 오토스토어를 활용하면 한정된 공간에서 기존보다 4배 이상 많은 물건을 보관할 수 있고, 작업 효율도 2배 이상 향상되는 특징이 있습니다. 이에 근거리 즉시배송이 핵심인 중소형 MFC 운영 기업들이 구독을 고려할 수 있습니다.

오토스토어 외에도 LG CNS는 다양한 로봇 솔루션 라인업을 준비했습니다. 예컨대 인공지능 기술을 바탕으로 상품의 특성을 파악해 정확하게 집어 나르는 ‘AI피킹로봇’이 있고요. 고정된 경로에서 반복적으로 상품을 운반할 때 활용할 수 있는 ‘무인운송 로봇(AGV, Automated Guided Vehicle)’이 또 있습니다. 센서로 주변을 감지해 스스로 경로를 찾아 상품을 운반, 적재하는 ‘자율주행 로봇(AMR, Autonomous Mobile Robot)’ 또한 준비했습니다.

LG CNS는 하드웨어뿐만 아니라 클라우드 기반의 물류센터 제어 시스템도 구독 모델로 서비스하는데요. 고객사는 지정된 IP(Internet Protocol)에서 클라우드에 접속해 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT) 등 LG CNS의 디지털 전환(DX) 기술을 이용할 수 있고요. 지능화 기술을 통해 수집한 상품 이동 동선, 이동 횟수, 상품 처리량 등의 물류 데이터를 모니터링하여 분석할 수 있습니다. 이를 바탕으로 물류센터의 상품 출고 성능을 향상시키고, 로봇 운영을 최적화할 수 있게 됩니다.

LG CNS는 오는 3월 8일부터 10일까지 코엑스에서 열리는 <SFAW 2023>에 참가하여 우리가 꿈꾸는 ‘넥스트 스마트 로지스틱스’를 선보이고자 하는데요. 앞서 설명했던 오토스토어, AI 피킹로봇 시스템, 상품 분류 로봇과 연계된 물류 시스템이 전시될 예정이니 관심 있는 분들의 많은 참가를 부탁드립니다.

LG CNS는 앞으로도 ‘넥스트 스마트 로지스틱스’를 바탕으로 물류 지능화 시장을 선도하고자 합니다. 컨설팅부터 설계, 시뮬레이션, 시스템 구축과 운영까지. 물류센터의 모든 것을 책임지는 종합 물류 솔루션 제공기업으로 새로운 고객 가치를 전달하고자 노력하겠습니다.