[공학저널 김하늬 기자] 이커머스(electronic commerce)의 급격한 발전으로 풀필먼트센터를 중심으로 물류현장의 효율을 높이기 위한 물류로봇의 도입이 늘어나고 있다.
현장 최저인금의 급격한 상승, 근로시간의 단축, 코로나19에 의한 언택트 시대의 도래로 인공지능과 물류로봇의 등장을 적극 유인하는 촉매제로 작용하고 있는 것이다.
국내 물류현장에 무인운반로봇을 적용하는 사례가 속속 등장하는 가운데, 자율주행 물류로봇 ‘로로봇(LoRobot)’의 등장은 눈여겨 볼만 하다.
특히 로로봇은 RMS를 통해 피킹오더를 재분배, 이동 동선을 최적화하는 특장점을 가진다.
로로봇은 비전컴퓨팅 기술과 3D 라이다 센서를 활용한 융합센싱 시스템으로 자율주행을 수행한다. 로로봇 상단에 위치한 카메라를 통해 주변 영상과 DB에 저장된 기존 영상을 상호 대조하면서 정확한 자기위치와 주변장애물을 효과적으로 인식하는 방식이다.
RMS는 WMS에서 인터페이스된 피킹오더와 로로봇의 효율적인 움직임을 관리한다. 즉 피킹오더가 내려오면 재고와 가장 가까이에 위치한 로봇을 선정해 오더를 수행할 수 있도록 RMS가 업무를 재분배해 로로봇에게 전송한다.
이러한 로로봇을 개발한 ㈜힐스엔지니어링 CTO 윤종철 공동 대표이사(사진)는 “피킹오더를 순차적으로 받아 그대로 물류로봇에게 명령하면 재고 위치에 따라 이동거리가 늘어날 수밖에 없다”며 “다수 물류로봇의 최적화된 동선관리를 위해 RMS는 로로봇과 가까운 재고를 고려해 피킹오더를 재구성해 전송한다”고 설명했다.
그는 이어 “로로봇이 업무를 끝내고 다음 명령을 받기 직전까지의 오더가 재분류되기 때문에 피킹오더 재분배에 걸리는 시간은 매우 짧다”고 강조했다.
로로봇은 자율주행 뿐 아니라 작업자를 따라 다니는 추종 주행 기능도 가능하다. 추종 기능을 선택하면 비전시스템으로 색상과 형태 등을 통해 특정 작업자를 인식하고, 이후 작업자의 움직임에 따라 이동한다. 추후에는 로로봇에 로봇팔을 장착해 Pick & Place 기능도 함께 수행할 예정이다.
로로봇의 주행속도는 작업자 안전을 고려해 사람의 평균 주행속도인 약 1.4m/s보다 느린 최대 1.2m/s로 설정했다.
로봇의 인지 거리는 1.5m로, 작업자의 빠른 이동으로 인지 거리가 한계에 도달하면서 발생될수 있는 일시적 센싱 음영지역을 없애기 위해 로로봇은 순간 가속해 이격거리를 줄이는 최적화 자율주행 알고리즘을 내장하고 있다.
또한 로로봇은 세계 최초로 Inspection Zone을 설치, ‘외부 손상·오염 확인 시스템(Damage Inspection System)’을 내장한 것이 특징이다.
윤 대표는 “로봇 자체의 손상 여부도 확인하고 특히 로봇 표면이 오염될 경우 적재 상품에 도 영향을 끼칠 수 있기 때문에 여러 방향에 설치된 카메라로 로봇을 촬영해 기존 화면과 비교한다”며 “암막을 설치한 것은 조명 등의 영향없이 정확한 촬영을 위해 동일한 환경을 조성하기 위한 것”이라고 설명했다.
Inspection Zone을 통과하는 횟수는 설정 가능하며, 데이터가 쌓이면 에러 빈도나 원인 파악 등에 매우 효과적으로 활용할 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다.
로봇관리와 AS가 용이한 것도 로로봇의 강점으로 꼽을 수 있다. MTBF(Mean Time Between Failure)를 활용해 주요 부품 교환 시기 등을 사전에 관리하며 정기적으로 원격점검·유지보수를 실시하기 때문이다.
AS 역시 SCS를 통해 원격으로 가능하다. AS발생시 RMS에서 자동으로 힐스엔지니어링 CS로 전달되며, 힐스엔지니어링은 원격 모니터링을 통해 상황 파악 후 후속 조치를 실시하게 된다.
윤 대표는 “이마트, 롯데마트가 이미 무인운반 로봇을 물류현장에 도입했으며 이랜드리테일도 곧 적용을 앞두고 있는 등 물류 효율성 향상을 위해 무인로봇을 도입하려는 기업이 속속 생겨나고 있다”며 “로로봇은 RMS(Robot Management System)와 SCS(Smart Care System)를 통해 쉽고 안전하게 사용자가 로봇을 사용할 수 있는 것이 최대 강점”이라고 설명했다.
힐스엔지니어링은 로로봇 운영으로 물류 생산성이 향상되는 것은 물론, 향후 빅데이터가 축적되면 AI에 기반한 딥러닝 알고리즘을 적용한 물류로봇 최적화 이동 동선 분석으로 저비용 고효율화를 추구하는 최적화 재고 배치도 가능할 것으로 전망하고 있다.
윤 대표는 “현재 풀필먼트센터에서 로로봇 테스트를 진행 중으로, 단지 제품을 이송하는 발의 기능에 그치는 것이 아니라 물류센터 운영 효율성을 획기적으로 개선할 수 있을 것”이라고 전했다.
