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AX로 가속화되는 물류 혁신, 휴머노이드 시대의 서막

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코로나19 시기 이후 비대면 경제의 활성화로, 전 세계 이커머스 시장이 급격하게 성장하고 있습니다. 통계청에서 공개한 보고서에 따르면 국내 이커머스 시장은 2019년부터 평균 13%의 성장 수치를 보이고 있으며, 대면 경제로의 전환 이후에도 꾸준한 성장을 유지하여 현재 그 규모가 228조 원을 넘어선 것으로 나타났습니다. 이는 이커머스 시장 최초 통계 작성 연도인 2017년의 규모 대비 143%, 즉 2배 이상 증가한 수치입니다.1)

이러한 현상은 자연스럽게 물동량 증가라는 결과를 불러왔고, 이에 따라 물류 업계는 막대한 양의 상품을 원활하게 처리할 수 있는 물류 자동화 솔루션이 필요하게 되었습니다. 또한 새벽 배송과 같은 신속 배송 서비스가 이커머스 시장의 주요 경쟁력으로 자리 잡으며, 이를 위한 솔루션 도입도 가속화되는 추세입니다.

하지만 물류 업계의 물동량이 증가하고, 더 빠른 처리 속도가 요구될수록 현장에선 고강도의 노동력 투입이 이루어질 수밖에 없는 상황입니다. 지금까지 물류산업은 인력에 의존하는 대표적인 산업 중 하나였습니다. 그런데 이제는 그 인력마저 줄어들어 업무 혁신을 위한 새로운 전환점이 요구되고 있으며, 이를 해결할 주역으로 로봇의 연구, 설계, 작동 제어 등을 다루는 로보틱스 기술이 주목받고 있습니다.

특히 생성형 AI의 도입 이후 단순 반복적인 움직임만 가능했던 로봇이 지능을 갖게 되고, 인간과 비슷한 신체를 보유한 휴머노이드로 발전함에 따라 물류 시장에도 인공지능 전환(AI Transformation, AX) 바람이 불고 있는데요. 이와 관련하여 로보틱스에 생성형 AI가 적용되면서 물류산업이 어떻게 진화하고 있는지, 그리고 휴머노이드의 등장으로 향후 물류산업이 어떻게 변화하게 될지 알아보겠습니다.

로보틱스의 생성형 AI 도입: 무인화를 향해 발전하는 물류산업

로보틱스는 로봇을 활용해 문제를 해결하는 모든 과정을 종합적으로 고려하여 작업 환경을 개선하고 생활 편의성을 증진하기 위한 기술입니다. 대표적으로 상품을 입출고하고 운반하는 컨베이어(Conveyor)와 자동분류기(Automatic Sorting Machine)가 로보틱스 기술에 해당합니다. 이러한 로보틱스 기술은 물류산업에서 주로 반복적인 업무를 대신 수행해 작업자의 피로도를 줄이고 업무 생산성을 높이는 공정자동화의 목적으로 활용되어 왔습니다.

하지만 단순 반복 업무를 지향하는 공정자동화 방식은 말 그대로 간단하고 반복적인 업무를 수행하는 데 최적화되어 일부 작업에는 한계가 있기 마련입니다. 예를 들어, 파손된 물품, 장애 발생 등 복잡한 작업을 처리하거나 예상치 못한 상황에 유연하게 대응할 수 없으며, 한 가지 업무만 수행하는 로봇의 경우 환경 변화에 신속하게 대응하는 것이 불가능합니다. 특히 물류센터는 상품의 변화에 따라 환경 변화가 잦으며, 이에 따라 작업 요구사항이 자주 바뀝니다. 따라서 새로운 작업을 처리하기 위해서는 기존 레거시 장비에 추가적인 프로그램과 시스템 수정이 필요하다는 번거로움도 존재합니다.

그런데 로보틱스에 생성형 AI가 도입되고 진화를 맞이하면서, 물류산업의 공정자동화에도 새로운 변화가 일어나고 있습니다. 정해진 경로에서만 움직일 수 있었던 이동 로봇이 스스로 판단하고 최적화된 경로를 계산하여 자유롭게 움직이기 시작했으며, 수많은 상품의 특징을 인식할 수 있게 되면서 더 안정적이고 정확하게 상품을 분류하는 등, 보다 자율화된 모습을 보여주고 있습니다. 생성형 AI 도입으로 변화한 로보틱스 기술이 물류산업에 제시하는 새로운 솔루션은 다음과 같습니다.

1. 공간 활용을 위한 고밀도 보관 솔루션
고밀도 보관 솔루션은 로보틱스 기반의 큐브 스토리지 솔루션과 멀티 셔틀(Multi Shuttle)이 있으며, 보관 효율 및 물동량 처리 능력을 극대화해 줍니다. 대표적인 사례로 오토스토어(AutoStore) 시스템이 있습니다. 오토스토어 시스템은 로봇 기반 큐브형 자동 창고 시스템으로, 로봇들이 레일을 따라 이동하면서 격자 구조 창고에 보관된 제품들을 저장하고 회수하는 역할을 수행합니다. 이를 통해 화물이 이동하는 경로를 없애고 상품이 보관된 랙(Rack) 상부 또는 하부에서 로봇을 이용해 상품을 신속하게 입고하며, 피킹까지 자동화할 수 있습니다.

지금까지 물류 공정에서 로봇 시스템이 단순히 운송을 자동화하는 정도에 그쳤다면, 생성형 AI가 도입된 이후에는 상품을 판별하고 효율적인 이동 경로를 찾아 업무를 수행하는 등 상품의 입고부터 출고까지 전 과정을 무인으로 운영할 수 있습니다.

Autostore 홈페이지, Autostore 솔루션 이미지

2. AGV(Automated Guided Vehicle), AMR(Autonomous Mobile Robots)을 활용한 이동형 보관 솔루션
수평, 수직으로 이동 가능한 형태의 AGV를 AMR, ACR(Autonomous Case-handling Robot)과 조합한 보관 솔루션이 급속도로 발전하고 있습니다. 기존 운송 로보틱스의 경우 정해진 경로를 따라 단순히 이동하는 경우가 대부분이었지만, 이제는 이동 범위를 자유롭게 넘나드는 로봇으로 진화하고 있습니다. 고정된 경로에서만 움직일 수 있었던 AGV와 비교적 자율적으로 움직일 수 있는 AMR에 AI가 결합되면서 로봇이 더욱 고도화되기 시작한 것입니다. 이처럼 지능형 소프트웨어 솔루션으로 발전한 AGV와 AMR 기반의 이동형 보관 솔루션은 시공이 빠르고, 도입 비용이 상대적으로 저렴해 많은 기업이 선호하는 솔루션 중 하나입니다.

아마존의 경우 이미 AGV와 AMR을 활용해 물류센터를 운영하고 있습니다. 미국 내 위치한 아마존 물류센터는 약 52만 대 이상의 로봇이 활용되고 있으며, 이를 통해 무거운 상품도 직접 옮길 필요 없이 자동으로 운반하여 물류센터의 효율성을 높이고 있습니다.

3. 소분, 합포에 용이한 분류 로봇의 다양화
이커머스 분야의 다품목 소량 합포장 솔루션에 대한 니즈가 증대되면서 소형 AGV, Shuttle을 활용한 분류 솔루션이 확대되고 있습니다. 대표적인 솔루션으로, 소형 셔틀이 오더 단위로 빠르게 상품을 분류하는 로봇 솔루션과 소분 합포의 편의를 높이는 소팅(Sorting) 로봇 솔루션이 이에 해당합니다. 쿠팡의 경우 AGV를 활용해 작업자가 일일이 상품을 찾아다니지 않아도 상품이 사람을 직접 찾아가는 GTP(Goods to Person) 방식으로 피킹 업무를 돕고 있습니다.

4. Vision AI 기반 무인 피킹 솔루션
물류 현장은 다양한 재질 형상의 상품을 취급할 필요가 있습니다. 따라서 안정적으로 상품을 피킹하고 분류하기 위한 상품의 인식 기술, 즉 Vision AI 기반 무인 피킹 솔루션이 매우 중요합니다.

Vision AI와 로봇 모션 플래닝이 결합된 혼합 팔레타이징은 알고리즘을 통해 상품의 사이즈와 같은 특성을 구분하고 가장 효율이 좋은 방법으로 화물을 적재해 줍니다.

또한 모바일 주행체에 비전과 로봇 팔을 결합하여 상하차를 자동화하는 것도 가능합니다. 기존의 로봇을 활용한 화물 상하차 솔루션은 화물 취급 안정성에 대한 우려가 있었던 반면, Vision AI가 결합된 상하차 솔루션은 낱개 화물을 인식하여 안정적인 상하차 자동화를 실현할 수 있습니다. 또한 모바일 주행체에 로봇을 결합함으로써 장소의 구분 없이 안정적인 작업이 가능하다는 장점이 있습니다.

이처럼 생성형 AI가 적용된 로보틱스 기술은 물류산업의 지능화를 가속하고 있으며, 점차 자동화를 넘어 무인화(Robotization)를 향해 발전하고 있습니다.

휴머노이드의 등장으로 변화할 스마트 물류의 미래

한편, 로봇 기술의 발전과 함께 인간과 유사한 신체를 가진 휴머노이드 기술이 로보틱스와 결합되면서 물류 산업에 새로운 가능성이 제시되고 있습니다. 한때 전 세계적으로 휴머노이드에 대한 관심을 불러일으켰던 영화, <아이, 로봇>에 등장한 인간형 로봇이 점차 현실로 다가오고 있는 것인데요. 이미 일부 글로벌 기업은 본격적인 휴머노이드 개발 착수에 돌입했으며, 물류산업에서의 적용 가능성을 선보이고 있습니다.

2024년 10월, 포르투갈에서 열린 기술·스타트업 콘퍼런스인 ‘웹 서밋’에서는 어질리티 로보틱스가 휴머노이드 로봇인 디지트(Digit)를 공개했습니다. 행사에서 디지트는 아마존 물류창고에서 인간처럼 팔과 다리를 활용해 물류 작업을 수행하는 모습을 보여주며, 세간에 큰 주목을 받았습니다. 같은 해 12월, 테슬라에서는 비전 시스템과 AI를 활용해 자율주행하는 휴머노이드 로봇인 옵티머스가 비탈길과 오르막길 등 비포장길을 자유롭게 오르내리는 모습을 공개했습니다. 이는 향후 상품 배송 및 운반 등 물류 내부를 넘어 외부에서도 활용할 수 있는 완전 무인 물류의 가능성을 보여준 사례입니다.

Amazon 물류창고의 Digit 로봇

이처럼 기업들이 휴머노이드 로봇 개발에 심혈을 기울이는 대표적인 이유는, 인간과 유사한 수준으로 상황에 대응할 수 있는 유연성 때문입니다. 우리가 살아가는 모든 공간은 당연하게도 인간 맞춤화가 되어 있습니다. 두 발, 두 팔로 생활하는 인간에게 최적화되어 있는 만큼 인간의 모습을 하고 있는 휴머노이드가 일반적인 로봇에 비해 그 기대 가치가 높을 수밖에 없습니다.

실제로 미국과 중국 기업들을 중심으로 휴머노이드 개발 경쟁이 심화되고 있으며, 2족 보행을 안정적으로 수행하는 로봇들이 많아지고 있습니다. 인간의 손과 유사한 손이 휴머노이드에 장착되고 손가락의 미세한 힘과 접촉을 인지하는 제품이 등장하는 등 고도화되는 휴머노이드 손의 진화는 향후 다양한 산업으로의 가능성을 보여주고 있습니다. 중국 휴머노이드 기업인 Unitree의 경우 휴머노이드 로봇인 G1 모델 양산에 돌입했으며, 이를 통해 로봇의 가격을 낮춰 작업의 지능화 수준을 높일 가능성을 보여주었습니다.

Unitree가 공개한 양산형 휴머노이드, G1 모델

현재 스마트 물류는 휴머노이드의 등장으로 자동화를 넘어 완전 자동화(Full Automation)로 나아가는 중이라 할 수 있습니다. 이러한 공정 완전 자동화가 실현된다면 물류산업의 오랜 과제인 인력 문제를 해결할 수 있을 것이며, 24시간 체재를 통해 생산성과 안정성도 확보할 수 있을 것으로 기대됩니다.

여기서 중요한 것은 휴머노이드 로봇을 구동하는 핵심 기술인 AI 모델을 효과적으로 활용하는 것입니다. 이를 위해서는 정교한 알고리즘과 데이터 처리 능력에 기반한 고도화된 기술력이 필수적이며, 안정적인 네트워크와 클라우드 기반 데이터센터 같은 인프라가 뒷받침되어야 합니다. 또한 운영 프로세스 측면에서도 로봇과 AI 시스템이 실시간으로 상호작용하고 환경 변화에 적응할 수 있도록 체계적인 관리와 지속적인 최적화가 요구됩니다.

이처럼 완전 자동화를 위한 휴머노이드 도입 과정은 복잡하고 도전적이지만, 이를 성공적으로 구현한다면 자동화의 패러다임을 근본적으로 변화시키는 혁신적인 전환점이 될 것임이 틀림없습니다. 특히 물류산업은 다양한 산업 중에서도 가장 먼저 휴머노이드가 적용될 분야로 예측되는 만큼 기업 경쟁력 확보를 위해 서둘러 준비가 필요한 시점입니다.

1) 통계청, <온라인쇼핑동향조사: 온라인쇼핑몰 판매매체별/상품군별거래액 2017~2024>

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