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자동화 공장의 양상을 띠는 소매 유통 센터에서 품질 관리의 중요성 증가

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소비자의 행태가 변화함에 따라 물류 비즈니스의 중추를 이루는 유통 센터(DC)에서 자동화라는 변화가 일고 있습니다. 리테일러는 이러한 현실을 수용해 로봇, 딥러닝, 네트워크형 센서 등 공장 자동화에서 현대식 생산 라인을 자동화하기 위해 도입된 같은 종류의 기술로 전환을 꾀하고 있습니다.

리테일러는 원하는 것이면 무엇이든, 원할 때 언제든지, 스마트폰, PC, 태블릿 등 어떤 기기에서나 물품을 구매하길 원하는 소비자들의 늘어나는 수요에 대응하고 있습니다. 매장의 웹사이트에 상품의 재고가 있다고 표시되어 있다면 소비자가 자동차 안에 있든, 소파에 앉아 있든, 오프라인 매장의 통로를 걷고 있든 상관없이 구매할 준비가 되었을 때 반드시 그 상품이 있어야 합니다.

여러 가지 요인이 작용하여 유통 센터에서 품질 관리의 자동화에 대한 변화에 추진력을 가하고 있습니다. 리테일러는 이 변화를 수용하기 위해서는 광범위한 상품의 분류와 진열 문제를 해결해야만 합니다.

유통 센터에서 품질 관리 개선을 위한 주요 과제

유통 센터 작업자들은 인바운드, 풀필먼트, 분류, 아웃바운드 등 4가지 주용 영역에서 여러 가지의 품질 관리 문제에 직면해 있습니다. 여기서는 가장 일반적인 몇 가지 문제를 간략히 살펴봅니다.

시설 전체에서 아이템 추적. 시설 전체에서 바코드 판독 형태로 추적가능성 범위를 넓히면 유통 센터에서 각 상품이 어느 위치에 있는지를 항상 파악할 수 있습니다. 도킹 도어 또는 이송 지점에서 상품 추적의 격차가 발생하면 정시 배달을 기대하는 고객을 만족시키고 온라인 배송 중 정확한 재고 수준을 유지하는 것이 매우 어려워질 수 있습니다(또한 고가의 비용이 수반됨).

바코드 품질 관리. 인쇄된 표준 코드는 물류 체인에서 각 상품에 고유한 시그니처를 제공하며, 바코드를 정확히 스캔하는 작업이 유통 센터에서 당면한 가장 긴급한 과제 중 하나입니다. 바코드가 찢기고, 긁히거나 플라스틱 포장재로 가려지면 시설을 떠난 후 공급망 전체에서 잠재적인 문제를 야기할 수 있습니다. 어떤 조건에서든 바코드를 판독하고, 라벨을 교체해야 할 시기를 확인하기 위한 방법을 마련하며, 시설을 떠난 물품이 고객에게 성공적으로 배달되도록 보장하는 것이 중요합니다.

반품 처리. 상품의 이력추적과 품질 검사가 실패하면 고객은 제때 또는 아예 주문한 아이템을 받지 못하거나 손상된 상태로 받게 됩니다. 이러한 상품은 조금이라도 이윤을 남기기 위해서 교체, 재포장 또는 수리해서 더 낮은 가격으로 판매해야 할 수도 있습니다. 이미 매장에서 품질 검사를 실시할 수 없으며, 고객이 정시에, 수용할 수 있는 상태로 원하는 물품을 받을 수 있게 하기 위해서 DC에서 품질 검사가 이루어져야 합니다.

런타임 개선. 처리량 속도를 높이면 시설의 효율이 증가하고 ROI를 향상시킬 수 있습니다. 그러나 많은 생산 라인에서 이미 분당 수백 가지의 상품을 처리하고 있으므로 훨씬 더 나은 효율을 강구하면서 품질 관리를 유지하기란 그 균형을 맞추기가 어려운 일입니다.

유지보수 및 수리 비용 통제. 수천 개의 움직이는 부품이 있는 머신과 컨베이어 라인은 필연적으로 고장이 발생하고, 이로 인한 작업 지연으로 이윤폭이 낮아지고 배송 시간이 길어지게 됩니다.

데이터 신호 이해. 유통 센터는 디지털 카메라 네트워크에 의존해서 바코드를 스캔하고 제품을 검사해 정확성과 품질을 보장합니다. 이러한 각 센서는 다량의 데이터를 생산하며, 해당 데이터를 주의해서 분석해 비효율 문제의 원인을 찾아내고 판독 오차의 위험을 줄여야 합니다.

학습 알고리즘 구현. 엄청난 양의 센서 데이터에는 육안으로는 볼 수 없는 제품의 결함과 비효율적인 프로세스에 대한 통찰이 포함되어 있습니다. 이러한 통찰을 밝혀 내기 위해서는 일관된 패턴의 데이터 흐름을 검사해 사람의 중재 없이 결과를 개선하는 방법을 학습하는 첨단 소프트웨어가 필요합니다.

코그넥스가 품질 관리 개선을 위해 물류 작업자를 돕는 방법

효율적인 물류 작업은 머신 비전 기술에 의존합니다. 즉, 카메라와 소프트웨어가 디지털 이미지의 데이터를 해석하여 보다 효율적인 유통 센터 운영에 필요한 통찰을 제공합니다.

이러한 툴은 코그넥스 비즈니스의 중추를 차지합니다. 예를 들어, 코그넥스 머신 비전 기술은 다음과 같은 역할을 수행합니다.

[추가 정보 보기: 물류 고객 사례에서는 코그넥스 기술의 이점을 보다 심층적으로 살펴봅니다.]

여기서는 코그넥스 기술이 어떻게 물류 산업의 정확성과 품질을 개선하는지를 살펴봅니다.

3차원 검사. 코그넥스 산업용 3D 카메라는 첨단 3D 툴을 이용해 컨베이어 라인을 이동하는 제품 및 포장물에서 형상, 치수, 기타 필수 데이터를 신속히 파악합니다. 한 가지 일반적인 검사 애플리케이션은 상자에서 손상을 감지하는 것입니다. 코그넥스 비전 시스템은 물품 전달 문제를 일으키거나 손상된 포장물을 받아 고객의 불만을 초래할 수 있는 문제를 식별합니다.

DC 자동화 - 3D 스캔

IoT 및 분석. 산업용 카메라는 Industry 4.0 네트워크로 데이터를 공급하는 첨단 기기입니다. 데이터 연구원들은 육안으로 볼 수 없는 트렌드 및 비효율성 문제를 검사하는 알고리즘을 개발하거나, 딥러닝을 활용해 공정 개선을 위해 오차가 발생하는 빈도를 결정합니다.

DC 자동화 - IoT 및 분석

예방 유지보수. Industry 4.0 네트워크의 실시간 분석 데이터는 물류 작업자에게 장비의 수명 범위에 대한 필수 정보를 제공합니다. 업무외 시간에 수리를 계획하고 마모된 부품이 고장나기 전에 교체함으로써 연중 가장 바쁜 시기에 고가의 비용이 드는 가동 지연을 방지할 수 있습니다.

DC 자동화 - 분류기 트레이 유지보수

딥러닝. 코그넥스의 고급 딥러닝 비전 소프트웨어를 트레이닝하여 OCR 코드를 해독하고, 어셈블리 검증을 수행하거나, 결함을 감지하고, 장면 및 물체를 분류할 수 있습니다. 이 소프트웨어는 트레이닝 이미지를 사용해 결함 없는 아이템의 모양을 정립하고, 손상된 물품을 자동으로 식별하여 육안 검사자의 의존도를 줄여줍니다.

DC 자동화 - 딥러닝

로봇. 코그넥스 머신 비전 시스템, 바코드 리더기딥러닝 소프트웨어는 물류 작업에서 고급 로봇의 기초를 마련하고 있습니다. 가장 복잡한 픽업 작업에는 여전히 육안 검사가 필요하지만, 테크 스타트업은 이러한 작업을 자동화하기 위해 열심히 작업하고 있습니다. 코그넥스 하드웨어 및 소프트웨어는 이 자동화가 실현될 때 첨단 기술을 구현하는 데 있어 중심을 차지할 것입니다.

DC 자동화 - 로봇

물류 분야의 자동화 및 품질 관리를 위한 필수 조건 확인

리테일러들과 물류 작업자는 품절 메시지가 온라인 구매자를 불만스럽게 하고, 잘못된 주문은 구매자들을 영원히 떠나게 만든다는 사실을 크게 절감하고 있습니다. 한편, 수요 증가 및 코로나19와 같은 외부적 위협 때문에 새로운 수요를 충족하기 위해서 인력을 고용하기가 어려운 실정입니다.

이 같은 추세는 왜 리테일러가 유통 센터의 자동화 및 품질 관리에 집중하는 수밖에 달리 방법이 없는지를 보여줍니다. 코그넥스 기술은 이 모든 것을 가능하게 만듭니다.

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