물류로봇 창고를 더 똑똑하게 ‘멀티 에이전트 오케스트레이션’을 위한 핵심 기능에 대해

"기업의 로봇 사용이 증가함에 따라 실시간에 가까운 정보와 활동의 특성을 기반으로 적합한 로봇에 작업을 할당할 수 있는 오케스트레이션 기능이 필요할 것입니다. 이를 통해 새로운 로봇을 온보딩하는 데 드는 시간과 노력, 비용을 줄이고 지원 비용을 절감할 수 있으며, 업무에 가장 적합한 로봇에 작업이 할당됨으로써 더 효율성을 꾀할 수 있습니다." - 가트너, 2023년 예측: 공급망 기술

“As a company’s fleet of robots grows... Companies will need an orchestration capability that can assign work to the right robots based on near-real-time information and the characteristics of the activity. This will reduce the time, effort and cost to onboard new robots and will reduce support cost, ultimately making organizations more efficient because work will be assigned to the robot best-suited for the task.” — Gartner, Predicts 2023: Supply Chain Technology

이커머스가 급성장하고 고객의 기대치가 갈수록 높아지면서 풀필먼트는 물론 더 나은 물류창고 운영을 준비하는 것이 중요해지고 있습니다. 물류창고 생산성과 효율성을 높이기 위해 물류작업로봇 도입 사례가 늘어가고 있는 가운데 멀티 에이전트 오케스트레이션(Multi-Agent Orchestration)에 대한 관심도 자연스레 증가하고 있는데요. 경쟁이 치열한 물류창고 운영 환경에서 앞서 나갈 수 있는 핵심 기능에 대해 살펴보고자 합니다.

오픈 API 및 하드웨어 불가지론 Open APIs and Hardware Agnostic

오픈 API를 사용하면 공급업체나 기술에 관계없이 멀티 에이전트 오케스트레이션 플랫폼을 다양한 에이전트 및 시스템에 연결할 수 있습니다. 따라서 특정 요구 사항과 요구 사항에 맞는 동급 최고의 자동화 해법을 유연하게 선택할 수 있으며 공급업체 종속을 피할 수 있습니다. 또한 다른 시스템과의 통합을 개선하여 모든 자동화 자산에 걸쳐 더욱 원활한 워크플로를 만들 수 있습니다.  또한 오픈 API는 타사 도구 및 서비스의 통합을 용이하게 하는 확장성을 제공하여 더 높은 수준의 자동화를 가능하게 하고 해법의 적응성과 확장성을 높여 진화하는 비즈니스 요구 사항을 충족할 수 있도록 합니다.

인공 지능 및 머신 러닝 Artificial Intelligence and Machine Learning

인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)을 통합한 멀티 에이전트 오케스트레이션 플랫폼은 전반적인 수준의 의사 결정 및 조정을 제공하여 창고 운영의 효율성과 정확성을 개선할 수 있습니다. AI와 ML을 통해 기계와 시스템은 의사 결정, 문제 해결, 패턴 인식 등 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있습니다. 에이전트, 센서, 기타 시스템 등 다양한 소스의 대량의 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 미래 추세를 예측하며 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, ML을 사용하여 재고를 배치하기 위해 더 이상 수동 프로세스나 스프레드시트에 의존할 필요 없이 자율적으로 배치 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 AI는 지속해 학습할 수 있기 때문에 데이터를 통해 학습하고 알고리즘을 개선함으로써 운영의 병목 현상을 파악하고 자원 사용을 최적화하며 지속적인 개선을 가능하게 합니다.

확장성 Scalability

멀티 에이전트 오케스트레이션은 필요에 따라 에이전트를 추가하거나 제거할 수 있는 확장성을 갖춰야 합니다. 이를 통해 원하는 속도에 맞춰 확장할 수 있으므로 현재 필요한 것을 정확하게 배포하는 동시에 향후 로봇과 새로운 워크플로를 추가할 수 있는 유연성을 유지할 수 있습니다. 예를 들어, 피킹을 위한 사람 대 상품 로봇으로 소규모로 시작하지만, 시간이 지남에 따라 Putway와 같은 물류창고의 다른 워크플로에 로봇을 투입하여 동일한 로봇의 가치를 더 많이 활용할 수 있습니다.

실시간 모니터링 및 보고 Real-Time Monitoring and Reporting

멀티 에이전트 오케스트레이션은 에이전트 상태, 워크플로, 웨어하우스 운영의 전반적인 성과에 대한 실시간 가시성을 제공해야 합니다. KPI 대시보드와 실행할 수 있는 비즈니스 인텔리전스를 통한 실시간 모니터링을 통해 데이터의 병목 현상, 비효율성 또는 이상 징후를 파악하고 실시간으로 수정 조치를 취할 수 있습니다. 또한 웨어하우스 운영 성과에 대한 가시성이 향상되어 시간이 지남에 따라 워크플로를 최적화할 수 있습니다.

유연성 Flexibility

멀티 에이전트 오케스트레이션은 변화하는 비즈니스 요구사항에 적응할 수 있을 만큼 유연해야 합니다. 특정 요구 사항에 맞게 플랫폼을 구성하고 고유한 요구 사항을 충족하는 워크플로를 만들 수 있어야 합니다. 또한 유연한 플랫폼을 사용하면 기존 워크플로를 중단하지 않고도 필요에 따라 새로운 상담원, 기기 또는 기술을 통합할 수 있습니다. 이는 새로운 기술과 비즈니스 요구사항이 끊임없이 등장하는 급변하는 환경에서 특히 중요합니다. 미래 지향적인 플랫폼은 상당한 리엔지니어링이나 투자 없이도 새로운 기술과 변화하는 비즈니스 요구 사항을 수용할 수 있어야 합니다.

협업 Collaboration

사람과 기계 간의 협업은 안전을 위해 매우 중요하며, 작업자가 자연스럽고 직관적인 방식으로 플랫폼과 상호 작용할 수 있게 해줍니다. 이는 간단한 음성 명령, 터치스크린 또는 웨어러블 디바이스를 통해 달성할 수 있으므로 작업자가 플랫폼과 함께 쉽게 작업할 수 있습니다. 다양한 에이전트와 시스템이 실시간으로 서로 소통하고 조율할 수 있는 머신 투 머신 협업도 필수적입니다. 이를 통해 플랫폼은 처리량과 효율성을 최적화하고 병목 현상을 줄이는 더 효율적이고 자율적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

클라우드 네이티브 아키텍처 Cloud-Native Architecture

클라우드 네이티브 아키텍처를 갖춘 멀티에이전트 오케스트레이션을 사용하면 플랫폼을 더 쉽게 배포하고 확장할 수 있습니다. 또한 더 나은 내결함성 및 복원력, 데이터에 대한 더 쉬운 액세스, 더 빠른 배포 및 업데이트를 제공합니다. 또한 클라우드 네이티브 아키텍처는 다른 클라우드 서비스 및 API와의 통합을 개선하여 더욱 강력하고 유연한 워크플로를 만들 수 있습니다. 마지막으로, 클라우드를 사용하면 새로운 기능을 지속해 업그레이드할 수 있으므로 시간이 지남에 따라 투자 가치가 높아지고 기술이 발전함에 따라 관련성과 최신성을 유지할 수 있습니다.

결론

미래 지향적인 멀티 에이전트 오케스트레이션 플랫폼에 투자하면 창고 운영을 최적화하는 데 상당한 이점을 얻을 수 있습니다.  이러한 플랫폼에서 찾아야 할 주요 기능으로는 유연성과 확장성을 위한 개방형 API 및 하드웨어 불가지론, 의사 결정 및 효율성 향상을 위한 인공 지능 및 머신 러닝 통합, 성장을 위한 확장성, 성능 인사이트를 위한 실시간 모니터링 및 보고, 변화하는 비즈니스 요구에 적응하기 위한 유연성, 효과적인 인간 대 기계 및 기계 대 기계 상호 작용을 위한 협업, 간편한 배포 및 확장성을 위한 클라우드 네이티브 아키텍처 등이 있습니다. 이러한 핵심 기능을 갖춘 플랫폼을 선택하면 자동화의 잠재력을 최대한 활용하고 효율성을 높여 고객의 기대에 부응하고 경쟁에서 앞서 나갈 수 있습니다.