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로봇과 소매 유통 및 풀필먼트의 미래

robots move packages in warehouse setting

온라인 판매는 급격히 증가하고 있으며, 현재 총 소매 매출의 20%를 차지합니다. 소비자들은 하루 또는 이틀 만에 배송이 완료되길 기대하며 추가적인 배송료 지불을 원치 않습니다. Amazon과 경쟁하는 소매업체들은 BOPIS(온라인으로 구매하고 매장에서 픽업)와 같은 새로운 유통 모델을 시험 중에 있습니다.

이러한 수요는 유통 센터(DC)에 구현된 현재 자동화의 한계에 부딪히고 있으며, 여전히 상당한 양의 수작업이 이루어지고 있습니다. 피킹, 패킹, 분류, 배송 기능은 모두 효율 증대의 압박을 받고 있으며, 채용상의 난항은 적절한 인원 충원에서 문제를 야기하고 있습니다.

로봇의 등장

DC 및 풀필먼트 센터에서는 로봇을 구원자로 여깁니다. 다양한 형태의 로봇이 반복적이고 물리적으로 힘이 많이 드는 작업에서 인간을 점차 대체하고 있으며, 이로써 보다 중요한 작업에 인력을 배치할 수 있습니다. 로봇은 연중 무휴 작업할 수 있고, 교대조가 끝나도 효율이 떨어질 염려가 없으며, 부상을 입지도 않습니다. 또 필요에 따라 개조하거나 업그레이드가 가능합니다.

로봇 구현은 가이드, 제품 검사, 패키지 검사 및 탐색을 위한 우수한 품질의 머신 비전에 의존합니다.

창고에서 사용되는 로봇은 특정 작업을 수행하도록 고안되었으며, 다양한 종류로 제공됩니다. 다양한 종류의 로봇을 살펴보고 DC 운영이 얼마나 빠르게 변화하고 있는지, 어떤 방향으로 가고 있는지를 파악하는 것은 그만한 가치가 있는 일입니다.

자율주행차량(AGV)

창고 주변에서 무거운 재료를 옮기는 일은 예전에는 사람과 지게차가 했었습니다. 하지만 지금까지 수십 년 동안 AGV가 대량의 상품 이동을 책임지고 있습니다. 이 차량은 미리 지정된 트랙을 따라가는데, 처음에는 자성 바닥 스트립을 사용했지만 지금은 LiDAR를 이용한 레이저 가이드 방식을 택하는 경우가 많습니다. 레이저 트랙은 변경이 필요할 때마다 보다 쉽게 재배치할 수 있으며, 오늘날과 같이 경쟁적인 환경에서는 변화가 더 자주 필요합니다.

주로 지게차의 임무를 대체하는 AGV는 이제, 상품 선반을 피킹 스테이션 쪽으로 옮기면서 컨베이어의 대체 수단 역할을 하고 있습니다. 일부는 바코드를 판독하고, 경로를 따라 전환 또는 인덕션 스테이션으로 이동할 수 있습니다. 이 경로는 컨베이어 시스템에 비해 훨씬 더 쉽게 수정할 수 있습니다.

조정 가능한 고속 미러로 성능이 향상된 코그넥스 바코드 리더기를 탑재한 AGV는 팔레트를 정확하고 효율적으로 검사합니다.

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자율이동로봇(AMR)

AMR에는 다양한 센서와 맵 그리고 필요한 목적지로 자체적인 경로를 설정해서 장애물에 맞닥뜨렸을 때 즉시 경로를 재지정할 수 있는 처리력을 갖추고 있습니다. AGV처럼 사전 정의된 경로의 제한을 받지 않습니다. AMR은 머신 비전을 이용해 작업장에서 2D 코드를 판독하여 현재 위치를 정확히 파악할 수 있습니다.

위치 데이터 접근 권한이 있는 존 피킹 AMR은 한 상품 위치에서 주문 보관함이 있는 다른 위치까지 DC를 이동하면서 작업자에게 조명을 비추어(pick-to-light라고 함) 원하는 SKU 위치를 알려주고, 전체 주문을 피킹할 때까지 다른 위치로 계속 이동한 다음, 패킹 스테이션으로 이동합니다.

G2P(Goods-to-Person) AMR은 올바른 SKU를 포함한 이동식 선반을 피킹 스테이션으로 이동하고, 여기서 작업자가 다시 pick-to-light를 이용해 아이템을 선반에서 꺼내 주문 보관함에 넣습니다.

매장의 뒤가 아닌 전방에서 이런 종류의 로봇을 보게 된다면 바로 AMR일 것입니다. 복도를 따라 아이템이 품절된 정확한 위치로 이동하고, 고가의 비용이 드는 미끄러지고 넘어지는 사고를 초래할 수 있는 유해한 유출을 감지하며, 매장 안에서 관리자와 같은 역할을 수행합니다.

임베디드 이미지 기반 바코드 리더기를 탑재한 비전 지원 AMR은 바코드, 머신 학습 또는 시야만으로 물체를 식별할 수 있으므로 사람 작업자가 할 수 있는 것보다 정확하게, 유사하지만 약간 차이가 나는 제품 그룹에서 원하는 SKU를 선별해낼 수 있습니다.

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로봇 암

공장에서는 오랫동안 접합, 용접, 페인트 작업에 로봇 암이 사용되어 왔지만, 물류 작업은 조립 라인에 비해 예측하기가 어렵고 더욱 복잡해서 DC에서 로봇 암을 채택하기까지 더 오랜 시간이 걸렸습니다. 이제는 그 수치가 증가하는 추세입니다.

최초 용도는 빈 상자를 오버헤드 컨베이어에 적재하고, 입고 제품의 팔레트 해체 및 선반 적재, 배송을 위해 대량 주문의 팔레트 처리, 유닛을 출고 배송 레인으로 분류 등 육체적으로 까다롭고 반복적인 작업에서 사람을 대체하기 위한 것이었습니다.

하지만 G2P 워크스테이션에서 협동로봇(코봇)으로서 인간 작업자와 함께 작업하는 경우가 점점 더 늘어나고 있습니다. 상품에 따라 로봇 암 그리퍼가 무겁고 이상한 모양의 아이템을 처리하는 데 여전히 문제가 있긴 하지만, AGV가 이동식 선반을 로봇 암으로 이동해서 주문을 처리할 수 있고 이 경우 인간 작업자가 불필요합니다.

비전 시스템은 반사 및 기타 시각적 혼동에 관계없이 암을 유도해서 다양한 형태와 방향으로 된 물체를 찾아 픽업할 수 있게 해줍니다.

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자동 보관 및 검색 시스템(ASRS)

이제 많은 DC의 중심부를 비롯해서 점점 더 늘어나는 오프라인 매장 한 켠에서 찾아볼 수 있는 ASRS 유닛은 기본적으로 다양한 기능을 갖춘 대형 자판기에 해당합니다. DC에서는 높이가 높을 수 있고 그 안에는 수십만의 보관함에 들어 있거나, 현지의 편의점이나 식료품점에서는 더 작은 규모로 한 켠에 눈에 띄지 않게 배치되어 있을 수 있습니다. 이 시스템은 공간이 제약된 도심 위치에서 인벤토리 저장 밀도를 높여주고, 주문 피킹 정확도를 향상시키며, 처리량을 늘려줍니다.

ASRS는 드라이클리너에서의 셔츠와 같이 제품을 작업자에게 이동시키는 수직 및 수평 컨베이어 벨트, 대용량 헤비 리프트 모듈, 고정 및 이동식 유닛 적재 통로 시스템, 아이템을 선택하기 위해 pick-to-light를 사용하는 작업자로 이동하는 트레이를 검색하기 위해 트랙 셔틀 또는 AMR을 사용하는 시스템 등을 포함하여 광범위한 구성으로 나타날 수 있습니다.

ASRS 애플리케이션은 다양한 종류의 이미지 기반 바코드 리더기를 사용해 올바른 제품과 보관 위치를 식별합니다. 입고 레인 위의 3D 디멘셔너는 셔틀에서 배치될 때 박스가 걸리지 않도록 해줍니다.

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이미 로봇의 시대가 도래

SKU 수가 증가하고 단품 주문이 점점 더 일반화됨에 따라 옴니채널 판매에서 발생하는 문제를 충족하기 위한 비용 효율적인 방식으로 로봇이 채택되고 있습니다. 로봇의 기능이 증가하고 가격은 떨어지면서 앞으로는 유통 센터에서 더 큰 역할을 담당하게 될 것이 극명합니다.

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