현재 글로벌 물류시장에서 자율주행로봇(이하 AMR)을 기반으로 한 인프라 투자는 경쟁적으로 이뤄지고 있다. 그 가운데서 미국의 아마존이나 XPO 로지스틱스, 영국의 오카도, 중국의 JD.com 등은 이미 해당 영역을 이끌어가는 선두주자로 나서고 있다. 아마존은 일찍이 KIVA 로보틱스를 인수 후 AMR을 자사의 풀필먼트 센터에 도입한 바 있고 아울러 로봇 피킹 장비 등에 대한 연구도 지속해왔다. XPO 로지스틱스의 경우 북미지역 최대의 라스트마일 사업자를 목표로 85개에 이르는 라스트마일 허브를 구축하고 각각에 AMR을 도입하는 등 물류 인프라 혁신에 선제적인 투자를 진행하고 있다. 영국의 오카도 역시 온라인을 통한 신선식품 라스트마일 서비스를 위해 대규모 풀필먼트 센터와 허브 모델을 구축하고 있다.
오카도, 선제적 대규모 인프라 투자로 효과 만들어
영국의 오카도는 직접 인프라 투자로 풀필먼트 운영모델을 실현하는 데 성공했다. 대규모 중앙 풀필먼트 센터(CFC : Central Fulfillment Center)에서 오더 피킹·패킹·분류를 수행하고 CFC에서 로컬 Depot간의 Hub-Spoke 모델을 구축해 2개 이상의 로컬 Depot 간 Continuous delivery 모델로 운송 효율(회차별 효율, 배차 유연성 향상)을 지속적으로 향상시켰다.
이 같은 오카도의 선제적이고 대규모의 직접 투자에는 중요한 경제 논리가 숨어있다. 대규모의 인프라가 구축되면 고객 수, 시장 점유율을 높일 수 있고 이와 비례해 주문 물량이 급격히 늘게 되는 것이다. 이 사이클의 정점에서도 수요에 안정적으로 대응하고 동시에 규모의 경제 효과를 실현하기 위해 오카도는 선제적으로 대규모 투자를 진행했다. 오카도는 선제 투자한 인프라를 기반으로 빠른 Scale-up을 달성할 수 있었고, 결과적으로 전에 없었던 비즈니스 모델(온라인 신선 Grocery 사업)을 가장 성공적으로 정착, 발전시킨 사례로 손꼽히고 있다. 현재는 규모의 경제 극대화를 위해 자사 운영 물량 외 타사에 풀필먼트 물류를 제공하는 플랫폼 서비스로 사업 범위를 확대하고 있다.
하지만 대규모 직접 투자에도 리스크는 있다. 바로 규모의 경제를 실현하기 전까지 자원을 최대한으로 경제적으로 활용할 수 있는 Utilization(자원 활용률)에 대한 문제가 발생할 수 있다는 점이다. 오카도도 예외는 아니었다. 규모의 경제를 실현하기까지 10년 이상의 시간이 필요했다. 자원 활용률의 리스크를 맞닥뜨린 곳은 오카도뿐이 아니었다. 미국의 Webvan와 Kozmo.com 등 스타트업들은 풀필먼트와 라스트마일 서비스가 저변화되기 이전 초기 시절, 시장을 선점하기 위해 물류 대응 투자를 전향적으로 확대한 바 있다. 그러나 물류 운영 비용을 경쟁력 있는 수준까지 효율화하는 데 실패했다. 당시만 하더라도 분명 혁신적인 비즈니스 모델로 평가받았음에도 불구하고 수요에 대한 Scale 확대 부족으로 규모의 경제 실현에 실패했고 결국 사업 중단이라는 결과를 맞이하게 된 것이다.
결국 풀필먼트와 라스트마일 서비스의 근본에는 스케일 게임이라는 논리가 깔려있다. 오카도의 경우에는 인프라에 대한 대규모 선제 투자가 효과를 거뒀을지 모르지만 이 방법이 모든 기업에게 유효한 것은 아니다. 결국 중요한 것은 원 단위 물류비의 효율화를 어떻게 만들어내느냐에 있다.
AMR 소프트웨어 투자에 집중한 아마존
미국의 아마존은 기존과는 다른 차원의 혁신을 통해 성과를 만들어낸 대표적인 성공사례라고 할 수 있다. 아마존의 성공에는 물류 소프트웨어에 대한 투자가 있었다. 오래 전부터 다양한 물류 하드웨어 인프라 확충에 힘써왔던 아마존은 이와 함께 지속적으로 AMR 소프트웨어 등의 물류 기술에 대한 투자도 진행했다. 특히 Data Scientist와 Engineer 등을 포함한 1,200여 명 규모의 전문인력이 운영되는 SCOT(Supply Chain Optimization Technologies) 중앙 조직은 아마존의 대표적인 혁신사례 중 하나로 손꼽힌다. 이 조직은 현재 아마존 내에서 통합 공급망 관리, 물류 최적화 소프트웨어 개발과 운영 등을 담당하고 있다.
아마존은 SCOT 중앙조직을 기반으로 AMR 소프트웨어에 대한 성공적인 투자 및 개발을 통해 다양한 결과물을 만들어내고 있다. 먼저 실시간으로 5분 단위의 풀필먼트 플랜을 수립하고 갱신하는 시스템을 구축했고 최적화 로직을 기반으로 작업시간을 기존 60분에서 15분으로 크게 단축하는 데 성공했다. 작업시간의 단축에 따라 물류현장 작업자들의 업무효율도 약 75% 정도 향상됐다는 것이 아마존 측의 설명이다. 보관 파트에서도 아마존의 성과는 도드라진다. Randomized 보관 최적화(Multi SKU·Bin 로직)를 통해 보관 효율을 이전 대비 52% 향상하는 데 성공했다. 이와 함께 Dynamic 적치·피킹 작업 할당을 통해 출고 제약 최소화했으며 컴퓨터 비전, IoT 활용 위치 추적, KIVA 로봇 활용 등 다양한 Live 데이터 확보를 통해 Dynamic 작업 오더 할당 및 재조정 대응 등의 효과를 만들어냈다.
모비어스앤밸류체인, 국내 자동화 소프트웨어 혁신 이끈다
국내의 경우 물류센터 자동화 솔루션에 대한 개선이 지속해서 이뤄진 것은 사실이다. 하지만, 이는 기존 구조의 틀 안에서 진행돼 제한적인 측면이 있다. 특히 지금까지 국내에서의 물류센터 오퍼레이션은 창고관리시스템과 실제 현장 업무 사이의 연결이 느슨했다. 시스템으로 작업계획을 배포한다 하더라도 현장작업자와 실시간으로 작업의 진행 상황을 모니터링하거나 물리적인 이동을 고려해 센터 내에서의 작업을 최적화할 수 없었다.
하지만 이제는 AMR을 활용해 무인장비, 작업자와 IT 시스템 간 데이터 기반 실시간 연계가 가능해졌고 물류센터의 모든 위치를 가상화 모델링(Digital Twin)함으로써, 최적화된 작업계획구성과 지시 할당이 가능하다. 물류센터에서도 Digital Twin 기술을 통해 그 위에서 최적화 알고리즘을 적용할 수 있는 환경이 조성된 것이다. AMR 도입과 더불어 최적화된 소프트웨어적 혁신을 동반하면 더 큰 효과를 얻을 수 있는데 국내에서는 대표적으로 모비어스앤밸류체인이 이러한 서비스를 제공하고 있다.
모비어스앤밸류체인은 AMR 하드웨어 개발 및 판매 전문기업임과 동시에, 자체 보유한 소프트웨어적 역량을 기반으로 물류 엔지니어링 개념의 최적화된 물류센터 운영모델을 고객사에 턴키로 제공한다. 단순 AMR 하드웨어 판매가 아닌, 고객사에 완성도 높은 물류 자율화 통합운영 서비스를 제공하는 것을 목표로 하고 있다. 뿐만 아니라 제조·유통물류 공통 오퍼레이션을 유형화해 중량과 높이, 작업단위의 특성에 따른 모든 서비스를 지원하기 위해 다양한 구성의 무인지게차 및 무인이송로봇 제품을 제공하고 있다. 모비어스앤밸류체인은 AMR 라인업을 통해 물류의 업무영역에 맞게 다양한 제품 포트폴리오를 제공하고 있다.
그리고 이 중심에는 모비어스앤밸류체인이 자체 개발한 물류자율화 통합플랫폼 소프트웨어인 TAMS(Total Autonomous Mobile Robot Management System)가 있다. 모비어스앤밸류체인은 TAMS를 통해 고객사에 최적의 AMR 운영을 지원하고 있으며 이를 통해 국내 고객사들이 AMR을 통한 물류센터 운영 효율화의 성공을 만들 수 있도록 돕는다.
