[찐텐 올라가는 DX기술시리즈] 스마트물류 2편
DX전문기업 LG CNS는 IT신기술과 물류 산업에 대한 전문성을 바탕으로, 컨설팅부터 설계, 구축, 운영까지 물류의 모든 것을 원스톱으로 서비스하는 ‘Total Logistics Solution Provider’ 역할을 지향하고 있습니다.
LG CNS는 최적화 알고리즘, AI, 디지털 트윈 등 DX기술들을 자동화 설비와 결합해 국내 물류 자동화 시장을 선도해 나가고 있는데요, 업계에 따르면 LG CNS는 8,100억 원으로 추정되는 지난해 물류자동화 시장에서 약 30%의 점유율로 1위를 차지한 것으로 알려졌습니다.
과거 물류센터의 역할은 소품종의 상품을 대량 보관하고, 이러한 상품을 다른 판매처로 운반하는 데 국한됐습니다. 그러나 최근 물류센터는 수만 가지 상품을 대량 보관하는 것은 기본이며, 단순한 물류 창고의 개념을 넘어 상품 적재부터 재고관리, 포장, 출하, 배송까지 처리하는 ‘풀필먼트 센터(Fulfillment Center)’가 주목받고 있습니다.
최근 기업들은 스마트물류 시장 내 경쟁력을 강화하기 위해 다양한 IT신기술을 총동원하고 있는데요, 그 결과 기존 하드웨어설〮비 중심의 물류센터는 소프트웨어와 데이터가 중심이 되는 ‘디지털웨어하우스’로 변모하고 있습니다.
LG CNS, AI·물류로봇·디지털트윈 등 DX신기술로 물류센터 지능화 구현
스마트물류 영역에서 DX전문기업 LG CNS의 약진은 두드러지고 있습니다. LG CNS는 해당 물류 센터가 커버하는 지역 고객들의 누적된 주문 데이터를 분석하고, 알고리즘을 적용해 물류 센터 내부 프로세스를 최적화고 있습니다.
예를 들어, LG CNS의 최적화 알고리즘은 직사각형, 정사각형 등 포장이 정형화된 상품들을 1개 박스에 최대로 담을 수 있도록 설계돼 있습니다. 상품별 넓이, 부피 등을 기반으로 한 박스 안에 여러 상품을 가장 많이 담아낼 수 있는 최적의 조합을 찾아내는 역할을 합니다. 그 과정이 마치 조각을 빈 공간 없이 쌓아 내려가는 테트리스 게임과 비슷해, 회사 내부에서는 ‘테트리스 알고리즘’으로 지칭합니다.
또한, LG CNS의 최적화 알고리즘은 해당 지역 고객의 누적된 주문 데이터를 분석해 최적의 상품 공급 순서를 계산하기도 합니다. 예를 들어 1시간 동안 50명의 고객이 양파 1개씩을 주문했다고 가정했을 때 최적화 알고리즘이 없는 환경에서는 고객 주문을 처리하기 위해 최악의 경우 양파를 1개씩 최대 50번 이동시켜야 합니다. 하지만 알고리즘이 있을 경우에는 양파 50개를 한 번에 옮길 수 있게 됩니다. 물류센터에서 일하는 작업자는 물품을 이동시키는 횟수를 줄일 수 있게 되고 그만큼 일하는 시간을 단축할 수 있습니다.
최적화 알고리즘으로 근무환경 개선, IoT센서로 24시간 설비 감시
LG CNS는 이러한 최적화 알고리즘을 통해 업무 효율성 향상은 물론 근로 환경도 개선하고 있습니다. 물류 센터에서 상품을 분류하는 근로자들의 작업 시간을 균등하게 맞추는 역할을 하고 있으며, 몇몇 작업자에게 복잡한 상품 분류가 집중되지 않도록 업무를 분배합니다.
시간 단위로 고객의 누적된 주문 데이터를 분석해, 복잡한 주문이 몇몇 작업자에게만 몰리지 않게 업무를 배분합니다. 작업자 개개인별로 편차 없이 균등한 업무 시간이 주어지게 되면서 근로자의 업무 능률 향상은 물론 생산성 증대 효과로 이어질 수 있습니다.
LG CNS는 상품이 이동하는 컨베이어벨트, 배송 박스를 권역별로 분류하는 분류기 등 물류센터의 주요 설비를 실시간으로 점검하는 기술도 갖췄습니다. 진동을 감지하거나 온도습〮도를 체크하는 IoT 센서를 포함해, 수천 개의 카메라와 센서를 주요 설비에 장착했습니다. 이상 징후가 포착되면 바로 통제실의 컴퓨터 모니터 화면에 띄워줍니다.
디지털 트윈 기술을 활용해, 실제 장비를 컴퓨터 모니터에 3차원으로 구현하기도 하는데요, 이상 상황 발생 시 바로 모니터에 알람이 울리고 즉각적인 조치를 할 수 있어, 배송 지연이나 배송이 불가한 상황을 차단할 수 있습니다. 해당 기술은 글로벌 종합 물류기업 LX판토스와 국내 한 식자재 유통기업 물류센터 등에서 활용되고 있습니다.
AI솔루션으로 상품 담기부터 물품검수까지 단번에 해결
자동화 단계에서 한 단계 올라선 지능화를 위해 AI화물분류, AI피킹로봇, AI물품검수 등 AI솔루션 개발에도 집중하고 있습니다.
트럭에서 하차된 박스는 물류센터에서 입고되는 순간부터 분류 작업을 거치게 됩니다. 크기와 형상별로 박스를 분류하는 작업으로, 그동안에는 전적으로 사람이 해당 작업을 수행해왔습니다. AI화물분류는 AI이미지 인식 기술을 통해 대형, 중소형, 이형(異形) 등 세 가지 타입으로 박스를 자동 분류합니다. 하나의 컨베이어 벨트가 세 갈래로 나눠지는 지점에서 적용되며, 정확도는 99.8%에 달합니다.
AI피킹로봇의 경우 AI가 카메라에 찍힌 2D/3D 이미지를 기반으로 상품의 크기, 수량, 상태 등을 분석한 후 최적의 좌표를 계산해줍니다. 로봇은 이 좌표를 통해 각각의 상품을 집어 나를 수 있습니다.
AI물품검수는 배송 전 고객 주문대로 상품이 구성됐는지 점검하는 절차입니다. 그동안 물품 검수는 상품의 바코드를 찍어 일일이 확인하는 수작업을 거쳐야 했습니다. 바코드를 자동으로 인식하는 기계가 있더라도, 바코드가 훼손됐거나 바코드가 보이지 않는 각도에 있으면 인식에 어려움이 있었습니다. LG CNS는 AI기술을 도입해 이러한 문제점을 해결했습니다. AI가 전면, 측면, 후면 등 다각도의 상품 이미지를 지속적으로 학습해 물품인식률을 높여나가고 있습니다.
LG CNS는 앞으로도 물류센터 지능화를 선도할 혁신적인 ‘물류DX서비스’를 선보일 계획입니다. LG CNS의 활약을 기대해주세요!
글 ㅣ LG CNS 홍보팀 최고수