DHL Supply Chain, 아시아 최초의 디지털 트윈 창고 도입
지난해 8월, 글로벌 물류 업체인 DHL Supply Chain은 스웨덴의 종이용기 생산업체인 테트라팩(Tetra Pak)과 공동으로 디지털 트윈(Digital Twins)기술이 적용된 물류창고를 싱가포르에 설립했다.

디지털 트윈은 현실 세계의 물리적 사물 및 환경과 동일한 쌍둥이를 가상공간에 구현한 뒤 발생 가능한 상황을 컴퓨터 시뮬레이션으로 검증해 결과를 예측하는 기술이다.

디지털 트윈이 물류창고에 구현되기 위해서는 △물류 설비에 대한 정확한 묘사, △물류설비와의 1대1 연계, △센서를 통한 실시간 물류 설비 데이터 수집, △물류 설비에 문제 발생 시 실시간 파악, △물류설비 상태 모니터링·분석·예측 기술이 필요하다.

DHL Supply Chain의 이 디지털 트윈 물류창고는 DHL이 디지털 트윈 기술로 구현한 아시아태평양 지역 내 최초의 창고로 사물인터넷(IoT) 등 첨단기술을 이용해 물류창고 정보를 실시간으로 모니터링하면서 최적의 의사결정을 지원한다.

DHL의 싱가포르 디지털 트윈 물류창고는 4차 산업혁명의 핵심 어젠다 중 하나인 디지털 트윈 기술을 이용했다는 점에서 등장하자마자 미래 스마트 물류창고의 모습을 보여주는 사례이자, 물류 경쟁력을 크게 높일 수 있는 대표적 전략으로 꼽히고 있다.

지금까지 물류창고는 대부분 수작업에 의존해 데이터가 시스템화 되지 못해 최적 제어가 쉽지 않았으나 디지털 트윈을 이용할 경우 이 문제가 해결될 수 있다.

디지털 트윈은 창고, 유통 센터 같은 물류 인프라의 설계, 운영 및 최적화에 큰 영향을 줄 수 있다. 이 디지털 트윈은 시설 자체의 3D 모델과 연결된 창고 플랫폼에서 수집한 IoT 데이터와 모든 품목의 크기, 수량, 위치 및 수요 특성을 포함하는 재고 및 운영 데이터와 결합할 수 있다.

창고 디지털 트윈은 새로운 시설의 설계 및 레이아웃을 지원하기 때문에 회사가 공간 활용을 최적화하고 제품, 인력 및 자재 취급 장비의 움직임을 시뮬레이션 할 수 있도록 돕는다.

창고 작업 중에도 디지털 트윈은 창고에 널리 보급돼 쓰이고 있는 다양한 자동화 기술에서 수집한 데이터로 지속적으로 업데이트 한다. 여기에는 드론 기반 재고 계산 시스템, 자동 안내 차량, 상품 대인 선택 시스템 및 자동 저장 및 검색 장비가 포함된다.

또한 디지털 트윈은 센서 데이터, 시뮬레이션 및 모니터링 기술을 사용하여 필요한 처리량 수준을 유지하면서 에너지 소비를 줄일 수도 있어 자동화 시스템의 성능을 더욱 최적화 할 수 있다.

종합적인 3D 시설 데이터를 사용하여 창고 직원의 생산성을 향상시킬 수도 있다. 예를 들어, 현재 DHL Supply Chain에서 이미 사용하고 있는 Google Glass Enterprise Edition 또는 Microsoft HoloLens와 같은 웨어러블 장치를 사용하여 가상현실 교육 도구 또는 증강현실 선택 시스템을 배포 할 수 있다.

향후 디지털 트윈 구현 비용이 낮아지면 물류창고의 스마트화는 더욱 가속화될 전망이다.

중국 OOCL, AI 탑재 로봇 활용한 스마트 창고 완공
로봇의 도입이 인간의 일자리를 뺏는다는 주장과 부족한 노동력을 대체하려는 수단이라는 반론이 있다. 어느 쪽이 옳다고 딱 잘라 규정하긴 어렵지만 한 가지 분명한 건 물류창고에 도입되는 로봇은 이제 인공지능(AI) 탑재가 기본 사양처럼 되고 있다는 점이다.

중국 코스코 소속의 OOCL Logistics Japan 사는 지난해 8월 일본 이바라키현에 새로 지은 물류창고에 AI가 탑재된 AGV형 창고관리 로봇 EVE(Electric VEhicle)를 도입해 사용하고 있다.

일본에서는 이미 오래전부터 물류창고에서 일하는 작업자의 부족으로 어려움을 겪고 있다. OOCL Logistics가 물류창고에 로봇을 도입한 이유도 자율 운송 수단을 이용해 노동력 부족을 해결하고 효율성을 강화하려는데 있다.

OOCL Logistics는 38,928㎡ 규모에 지상 2층으로 구성된 물류창고 1층에서 일어나는 이송 업무에 총 39대의 EVE를 도입했다. 이 시스템을 활용하면 노동력이 별도로 필요하지 않기 때문에 노동력 부족 문제 해결 및 비용 대비 효율성 강화 효과가 있을 것으로 기대하고 있다.

EVE는 직원이 접근 할 수 있는 레이아웃과 QR 코드 안내 내비게이션을 모두 제공하도록 설계되었다. 바닥에 밀봉된 QR 코드는 로봇에 의해 판독되며 사전 프로그래밍 된 움직임을 안내하지만 직원이나 장비의 움직임을 방해하지는 않는다.

시각 및 청각 센서 기술을 통해 EVE 로봇은 프로그래밍 된 가이드를 따라 물류 센터 전체에서 지정된 경로를 탐색한다. 고급 로봇 기술을 사용하여 기록 데이터를 벤치마킹하고 운영 효율성을 모니터링하기 위해 기록 데이터 및 통계를 저장 및 분석 할 수도 있다.

무거운 화물의 취급이나 들어올리기와 같은 위험한 창고작업은 모두 EVE 로봇에 의해 수행된다. 이에 따라 창고 인력은 보다 안전한 작업 환경에서 작업하며 공동 작업에 더 집중할 수 있다.

인공지능을 탑재한 EVE 로봇은 무인 업무자동화 및 자체 업무 설계, 여러 다양한 물류 유형에 대응할 수 있다. 시스템을 통해 입력된 작업 지시, 주문 정보를 바탕으로 물류창고 내 재화 이동을 자동으로 진행한다. 또 경로 계획, 제품 수요 및 필요량도 작업 데이터를 바탕으로 재설계할 수 있는 능력을 보유하고 있다.

이외에도 위험물 운송을 비롯한 다양한 형태의 물류 서비스도 가능해 공간 활용의 유연성 및 최적화 효과도 동시에 누릴 수 있을 것으로 OOCL Logistics는 기대하고 있다.

OOCL Logistics의 물류창고 운영자는 “생산 요구 및 요구 사항에 따라 경로 계획을 수행하는 명령 및 주문 정보를 EVE 시스템에 입력하면, 인력이 없어도 로봇이 창고에서 상품의 지점 간 이동을 완료하고 자동으로 반입 및 피킹 프로세스를 수행한다. 또한 랙 수를 사용자 정의 할 수 있으므로 다양한 스토리지 및 피킹 시나리오에 따라 다양한 품목을 저장할 수 있으므로 공간의 유연성과 활용도가 최적화 된다”고 설명한다.

자동 컨베이어 시스템에도 AI 도입
물류창고에서 가장 많이 쓰이는 장비가 컨베이어다. 이 컨베이어에 인공지능과 로봇을 결합한 AI 기반 자동 컨베이어 시스템이 구축되고 있어 주목을 받고 있다.

미국의 기술업체 LogistiView는 지난해 중반에 로봇개발 업체인 Fetch Robotics와 전체 컨베이어 시스템을 대상으로 ‘연계 근로자 플랫폼(Connected Worker Platform, CWP)’ 기능들을 인공지능 기반 자동화로 확장하는 기술 제휴를 체결했다. 양사는 이 제휴의 목적이 보다 유연한 AI 기반 자동 컨베이어 시스템을 구축하는 것이라고 밝혔다.

LogistiView는 현실 세계에서 활용 가능한 기업용 증강현실(AR) 솔루션을 개발해 온 업체로 특히 현장 작업자용 기업 생산성 도구 셋(enterprise productivity toolset)인 CWP로 유명하다.

제휴 파트너인 Fetch Robotics는 자율이동로봇(Autonomous Mobile Robot, AMR)과 AMR 관련 소프트웨어를 가지고 있다. 이 회사의 트랙스 컴퓨터 비전 플랫폼(Trax Computer Vision Platform)은 소매점의 재고를 추적하는 플랫폼이며 제조 및 창고 환경에서 무거운 화물을 운반하는 AMR 로봇과 함께 사용된다.

LogistiView는 이 회사의 로봇과 소프트웨어 기술을 자사의 CWP에 통합, 기존 CWP에서 제공하던 기능들을 전체 컨베이어 시스템에서 활용할 수 있도록 한다는 목표다.

LogistiView는 이 제휴를 통해 궁극적으로 물류창고에서 활용되는 로봇 솔루션과 작업자 간 AI 기반 협업을 바탕으로 무숙련자나 저숙련자도 창고 작업을 효율적으로 수행할 수 있는 자동 컨베이어 시스템을 구축한다는 방침이다.

LogistiView는 AI와 함께 증강현실(AR), 컴퓨터 비전(Computer Vision) 등 4차 산업형 첨단기술을 통해 인간과 로봇의 상호 작용이 원활하게 이루어지면 물류창고의 자동화 수준이 한 단계 더 높아질 것으로 기대하고 있다.