물류산업의 지속적 성장과 성공에 ‘로봇 자동화’가 필수적인 이유 ②
이 기사는 총 2회에 나눠서 연재된다. 지난 7월호에서는 로봇 자동화의 필요성과 함께 물류 부문에서 자동화를 촉진하는 주요 트렌드에 대해 알아보았다. 이번 8월호에서는 로봇이 물류를 혁신하고 있는 5가지 방법과 로봇자동화를 위한 5단계 등에 알아본다.
로봇이 물류를 혁신하는 5가지 방법
바쁜 물류창고와 유통센터의 경우 로봇 자동화는 효율성 향상과 처리량 증가, 정확도 향상, 반품 감소, 고객 만족도 향상을 통해 확실한 투자수익을 제공한다. 이는 자동차부품, 전자부품 또는 사무용품을 기업 고객에게 배송하는 B2B 기업과 소비자에게 생활용품을 배송하는 B2C 주문 처리 센터의 경우에도 마찬가지이다.
또한 수요 수준의 변화와 판매 및유통 채널의 변화와 같은 기타 변수에 대비하여 물류 운영을 미래에 대비할 수 있는 유연성을 제공한다. 로봇 솔루션은 FMCG 최종 라인 운영, 소매유통센터, 전자상거래 주문 처리 현장 또는 분류 시설의 일부로 다음과 같은 5가지 주요 영역에서 자리를 잡아가고 있다.
1. 팔레트화, 디팔레트화, 재팔레트화: 팔레타이징(palletizing)과 디팔레타 이징(depalletizing)은 상자나 반납 시스템(예: 토트 빈)을 처리하는 데 있어 잘 확립된 로봇 응용 분야이다. 제조업체의 최종 라인, 물류 센터 및 기타 많은 장소에서 로봇 시스템은 프로그래밍된 팔레트 패턴에 따라 정확하게 배치하여 빠르고 효율적인 팔레타이징을 제공한다.
또한, 신뢰성과 안정성을 갖춘 팔레트 쌓기를 제공할 뿐만 아니라 작업자가 수작업으로 짐을 처리할 필요를 줄이거나 없애 건강과 안전을 향상시킨다. 로봇 시스템은 AI 기반 비전 덕분에 다양한 크기와 색상의 상자가 섞인 팔레트에서도 빠른 디팔레타이징을 제공한다.
2. 로봇 스토리지 및 검색 시스템: 다중 제품으로 구성된 주문을 정확하게 모아 발송해야 하는 전자상거래 환경에서 로봇 저장 및 검색 시스템은 매우 중요하다. 이 시스템은 인코딩된 데이터를 사용하여 항목을 식별하고 임시로 저장하며 매칭한다. 반복적인 신뢰성은 이 시스템의 주요 장점 중 하나이다.
시퀀싱, 버퍼링, 저장 및 주문 통합과 같은 작업을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 고도로 적응 가능한 다기능 솔루션을 제공하는 로봇 저장 시스템은 다양한 물류, 식음료, 의료, 소비재 및 소매 응용 분야에 새로운 수준의 유연성을 제공한다.
3. 아이템 선택: 제품 코드나 기타 데이터를 식별할 수 있는 고속 비전 시스템을 갖춘 로봇 아이템 피킹은 신뢰성과 효율성이 뛰어나며, 지정된 페이로드에 따라 다양한 무게의 항목과 호환된다.
4. 단일화 및 정렬: 소포 분류 작업에서 로봇 팔을 비전 시스템과 함께 사용하여 패키지를 자동으로 분류하고 크기를 평가하여 올바른 다운스트림 분류 구역으로 보낼 수 있다.
5. 내부 운송: 무인운반차량(AGV)과 자율이동로봇(AMR)은 상품 입고, 주문 처리, 주문 처리, 상품 출고 등 물류 작업의 여러 단계 간에 상품을 효율적으로 중계한다. 새로운 AI 기반 내비게이션 기술을 통해 AMR은 역동적이고 까다로운 환경에서도 지능적인 의사 결정을 내릴 수 있다. 또한 생산 시설의 스테이션간에 자재와 부품을 효율적으로 이동한다.
보다 유연한 미래 구축
최근 공급망 혼란은 예기치 못한 상황이 발생했을 때 대응할 수 있는 유연한 물류 시스템의 중요성을 강조했다. 장기적으로도 유연성은 고령화와 같이 예측 가능한 인력 압박의 영향을 완화하고, 지루하거나 반복적이거나 불쾌한 작업을 기피하는 사람들이 늘어나는 상황에 대처하는 데 필수적이다.
로봇 자동화는 새로운 인력 패턴과 상품 판매 및 배송 방식에 적응할 수 있는 유연성을 제공한다. 계절적 변동, 제품 범위 및 형식의 변화, 가장 까다로운 배송 일정 등 모든 요소를 적절한 솔루션을 통해 수용할 수 있다.
로봇 자동화를 통한 솔루션 구축
대규모 물류 운영의 대부분은 이미 일부 자동화 시스템을 사용하고 있다. 예를 들어, 컨베이어를 이용해 작업자 사이에서 물품을 운반하거나, 일정한 크기, 모양, 무게의 물품을 포장하거나 팔레타이징하는 반복적이고 예측 가능한 작업을 수행하는 제한된 로봇 시스템을 사용할 수 있다. 그러나 최근까지도 더 포괄적인 자동화 솔루션을 도입하는 경제적 타당성을 입증하기는 어려웠다.
이는 노동력이 상대적으로 저렴했기 때문이다. 또한, 이전 세대의 로봇들은 인간 작업자의 손재주, 학습 능력, 의사 결정 능력을 따라잡기 어려웠기 때문에 다양한 물품을 인식하고 처리하거나 복잡하고 비정형적인 창고 환경을 탐색하는 데 필요한 능력을 갖추지 못했다. 이제 상황이 달라졌다. 노동 비용과 가용성은 물류 업계에 큰도전 과제가 되었고, 로봇 솔루션의 능력은 AI 덕분에 전례 없는 수준에 도달했다.
특히 머신 비전과 결합해 배치될 때 그 성능은 더욱 뛰어나다. 게다가 로봇 시스템이 점점 더 스마트해짐에 따라 배치, 사용 및 유지 관리가 더욱 간편해지고 있다. 이는 자체 기술 부족에 대한 우려로 인해 자동화 투자를 꺼려했던 일부 조직의 전통적인 장애물을 제거하고 있다.
파트너 선택
협동 로봇(cobots)은 이제 인간 작업자와 함께 안전하게 작업할 수 있도록 배치될 수 있으며, 이는 지속적인 상호 작용이나 가끔 씩의 협력을 의미한다. ABB는 작업자와의 긴밀한 협력을 통해 다양한 작업을 수행할수 있는 GoFa 협동 로봇 시리즈를 확장했다. 이 로봇들은 안전성과 생산성을 향상시키고, 간단한 프로그래밍과 빠른 통합을 제공한다.
또한 ABB는 2023년 2월에 SWIFTI CRB 1300 산업용 협동 로봇을 출시하여 산업용 로봇과 협동 로봇 간의 격차를 해소했다. SWIFTI CRB 1300은 속도와 정확성을 결합하고 최대 11kg의 하중 처리 능력을 갖추고 있어, 생산 환경(기계 관리 및 나사 조임) 뿐만 아니라 물류(팔레타이징 및 피킹 앤 플레이스)에서도 사용할 수 있다.
▲ 산업 속도로 협업 성능을 제공하는 ABB의 SWIFTI는 최대 11kg의 페이로드를 처리할 수 있어 물류 응용 분야에서 협동로봇(cobots)의 사용 가능성을 확장한다.
적합한 솔루션 선택
AI와 비전의 유사한 조합은 로봇을 이용한 물품 피킹에도 변화를 가져오고 있다. 이러한 시스템은 표준 패키지를 처리하는 대신 즉시 적응하여 사람과 거의 동일한 방식으로 다양한 품목을 식별하고 처리할 수 있다. 로봇, 흡입 그리퍼 및 독점적인 머신 비전 센서를 갖춘 ABB의 로봇 물품 피커는 직육면체, 실린더, 파우치, 상자, 폴리백, 블리스터 팩 등 사람의 손재주와 유연성이 필요한 다양한 품목의 복잡한 작업을 완전히 자동화한다.
비전과 AI를 결합한 로봇 물품 피커는 99.9% 이상의 정확도로 시간당 1400번의 속도로 물체를 피킹할수 있어 오류 위험을 최소화하면서 피킹 작업을 완전히 자동화할수 있다.
▲ ABB의 로봇 아이템 피커는 비전과 AI 기술을 결합하여 피킹 시간을 한 차원 빠르게 하면서도 피킹 및 처리 오류를 최소화한다.
성공적인 로봇 자동화를 위한 5단계
1단계, 솔루션 개발
성공적인 로봇 설치는 적절한 사양에서 시작된다. 필요한 사항을 정확히 파악하고 이를 공급업체에 전달하면 시스템 기능과 요구 사항 간의 불일치를 방지하는 데 도움이 된다. 여기에서 고려해야 할 요소에는 로봇이 처리해야 하는 제품의 유형, 로봇의 작동 시간, 애플리케이션 자체와 관련된 특수 조건 (예: 로봇이 멸균 환경에서 작동할지 여부)이 포함된다.
자동 화하려는 프로세스와 관련된 모든 사람과 대화하는 것도 도움이 될 수 있다. 이렇게 하면 로봇 시스템의 사양과 최종 효율성에 중대한 영향을 미칠 수 있는 생산 공정의 미묘한 차이를 발견할 수 있다. 이 모든 정보를 갖추고 나면 목표 사이클 시간을 계산할 수 있다. 이는 시스템의 전반적인 설계에 도움이 될 수있다.
2단계, 초기 컨셉 디자인 만들기
이 단계에 필요한 정보는 조직이나 더 넓은 시장에 이미 존재 하는 경우가 많다. 이러한 경우 원하는 설치를 기반으로 개략 적인 개념을 개발하여 요구 사항을 파악하고 솔루션을 고안하는 것이 비교적 쉽다. 그런 다음 해결하고자 하는 애플리케이션의 요구 사항을 충족하도록 맞춤화할 수 있다.
추가 장비가 필요하거나 다른 맞춤형 솔루션이 필요한 경우, 특정 문제를 해결하는 가장 좋은 방법에 대해 조언해 줄 수 있는 전문가 및 공급업체와 상담하는 것도 좋다.
3단계, 안전 및 제어 고려
최근 로봇 제어 기술의 발전으로 로봇과 수작업자 간의 협업이 더욱 활발해졌다. 예를 들어, 최신 근접 감지 소프트웨어 기술은 기계식 안전 장비를 전자식 동작 감지 및 예방 조치로 대체하여 작업자와 로봇이 같은 공간에서 안전하게 작업할 수 있게 해준다. 예상치 못한 장애물이 감지되면 로봇이 자동으로 즉시 정지한다.
이 기술은 기존 보호 장비의 필요성을 줄임으로써 설치 비용과 전체 설치 공간을 모두 줄여주므로 공간이 협소한 장소에 이상적인 시스템이다. 고려해야 할 또 다른 사항은 로봇을 제어하는 데 사용할 제어 장비의 유형이다. ABB를 포함한 많은 제조업체는 로봇 설치 및 설정 프로세스를 크게 간소화하는 데 도움이 되는 애플리케이션 소프트웨어 패키지를 제공한다.
4단계, 테스트 및 시뮬레이션
로봇 자동화가 성능과 투자 수익률 측면에서 실질적인 이점을 제공할 수 있다는 것을 증명하는 것은 항상 고민거리였다. ABB의 RobotStudio 소프트웨어와 같은 오프라인 시뮬레이션 도구를 사용하면 전체 설비를 실제로 구현하기 전에 가상 환경에서 생성, 테스트 및 개선할 수 있다.
이 소프트웨어는 개별 로봇 또는 전체 로봇 셀에서 전체 설치에 이르기까지 모든 것을 모델링하는 데 사용할 수 있으며, 로봇과 다른 프로세스의 잠재적 상호작용을 시연하고 사용 가능한 공간에 편안하게 맞는 솔루션을 제공할 수 있다.
5단계, 컨셉 구체화
위에 설명된 단계를 수행하면 로봇 설치가 원래 목표를 달성할 수 있는지 또는 초기 컨셉 디자인을 개선하기 위해 변경해야 할 사항을 파악하는 등 로봇 설치의 효율성을 어느 정도 파악할 수 있다. 이 단계에서는 잠재적인 비용 절감 효과도 계산할 수 있어야 하며, 이를 통해 투자 수익률 수치를 도출할 수 있다.
염두에 두어야 할 핵심 요소는 향후 변화에 적응해야 한다는 점이다. 가능하면 처음부터 예상되는 변경 사항을 계획하여 설치 효과를 극대화하고 필요에 따라 로봇을 계속 최대한 활용할 수 있도록 하는 것이 좋다. 예를 들어 창고 및물류의 경우 이러한 변경 사항은 새로운 포장 형식 또는 팔레트 구성 처리와 관련될 수 있다.
자료제공: ABB(www.abb.com)
