믈류에 있어서 로봇기술의 현재와 미래

물류산업에 적용되는 로봇기술의 현재와 미래

물류·공급망관리에 있어서 로봇은 자동화와 효율화를 뒷받침하기 위해 필요한 기술이다. 로봇기술과 판매를 위한 비즈니스 모델은 복잡한 소비자의 구매패턴에 적응하기 위해 물류시장 맞춤형으로 발전하고 있다. 세계시장 동향과 기술의 발전 현황을 살펴보고 미래 물류현장에서의 로봇 적용의 전망에 대해서 고찰하여 본다.

물류시장의 성장과 물류로봇

- Logistics 4.0으로 대표되는 AI, 빅데이터, 자율주행 등의 기술은 물류산업 다양한 분야에 적용되고 있으며, 특히 인공지능의 대표 적용산업인 로봇산업에서는 물류로봇이 전문서비스 로봇분야로 구분되어 시장에서의 관심이 높아지고 있음

- 산업용 로봇 중심의 기존 로봇 시장은, 인공지능의 발전과 업계의 기술응용에 따라 전문 서비스 로봇 분야에서 새로운 시장을 창출하고 성장세를 견인하는 역할을 하고 있음

- 최근 Covid-19 시대를 거치면서 오프라인 중심에서 온라인 중심으로 유통시장이 변화함에 따라 전자상거래 시장이 급격하게 성장하며 이와 관련한 물동량이 급증하고 있음

- 생활물류서비스로 대표되는 택배물량은 2021년 총 36억2천만 개로 조사되었으며, '20년(33억7천만개) 대비 7.59% 성장함

- 물동량 증가율은 전년 대비 '19년 9.7%, '20년 20.9%, '21년 7.59%로 지속 증가하고 있음

- 2021년 국민 1인당 연간 택배이용횟수는 70.3회, 국내 경제활동인구* 1인당 128.4회로 조사됨, 이는 2020년에 비해 각각 5.2회, 6.4회 증가한 것임
 * 2021년도 경제활동인구 : 28,277천명(「성별 경제활동인구」, 통계청, ‘21.12) / 2021년도 인구 : 51,638,809명(「주민등록 인구통계」 ‘21.12, 행정안전부)

- 물류기업의 측면에서 물동량의 급증은 인력의 관리 및 충원 문제가 발생되며 물류 프로세스* 전반을 개선하기 위한 방안 중 하나로 인공지능 기반 최적화와 물류 로봇 도입을 추진하게 됨
   * 물류 프로세스 범위 : 입출고, 보관, 피킹, 이송, 포장, 라스트마일 배송 등

- 세계 로봇의 출하량 및 분류체계 등을 관리하는 대표 기관인 국제로봇연맹은 (IFR: International Federation of Robotics) 물류 로봇의 성장세를 주목하고 있으며  단순 상품 이송 및 적재작업만 수행하는 로봇만이 물류로봇이 아닌, 물류센터 등에서 상품의 이송, 핸들링, 포장, 분류, 배송 기능을 하는 자동화 시스템을 모두 물류로봇으로 분류 및 정의하고 있음

국내외 물류로봇 시장 및 기술동향

○ 국내 시장 동향

- 중소벤처기업부 자료에 따르면, 물류로봇 시장은 과거 ‘17년 112억원 규모에서 ‘22년 206억원 대로 규모가 증가할 것으로 기대하고 있음

- 국내 물류 로봇 시장 역시 연평균 증가율(CAGR) 13.8%를 예상하고 있으며 해외의 아마존, 테슬라처럼 선도적 기술을 적극 도입, 개발을 추진 중에 있음

- 특히 국내는 전 세계적으로 전자상거래 주문량이 높고 생활물류서비스망이 잘 갖추어져 있어 증가하는 배송 주문량을 소화하기 위해 인공지능 기반 로봇의 활용과 개발을 시도하고 있음

○ 국외 시장 현황

- 2022년에 발간된 국제로봇연맹(IFR)의 로봇시장 통계에 따르면 21년 글로벌 산업용 로봇의 판매량은 517,385대로 역대 최대를 기록하고 있음

- 특히, 중국, 일본, 미국, 한국, 독일로 대표되는 로봇 판매 상위 5개국의 비중이 78%로 20년 대비 31% 성장률을 나타내고 있음

- 이중에서 전문서비스 로봇은 ‘21년 121,011대를 시장에 판매하였으며 이는, ‘20년 88,144대 대비 약 37% 증가함

- 물류로봇은 전문서비스 로봇 전체 시장에서 약 41% 비중을 차지하는 것으로 판단함

- 물류로봇은 ‘21년 49,502대가 전세계 시장에 판매되어 ‘20년 34,192대 대비 약 45%의 고속 성장을 유지하고 있는 것으로 나타남

- ‘22년 이후에도 ’25년까지는 평균 40%의 성장률을 보일 것으로 예측함

- RaaS (Robot as a Service)는 로봇판매시장의 패러다임을 바꿀 것으로 기대되고 있으며 기존 높은비용의 로봇설치, 유지비용을 구독형 서비스로 전환하고 로봇 제조업체 역시 부가 솔루션으로 이익을 추구할 수 있을 것으로 기대되고 있음

- 전문서비스 로봇 중 물류로봇이 Raas의 대다수를 차지하는 것으로 조사됨

○ 로봇의 물류시장 맞춤형 비즈니스 적용 사례 (RaaS)

- 로봇구독서비스 RaaS (Robot as a Service)는  매달 일정금액을 지불하면서 로봇을 사용하는 로봇 구독서비스로 로봇기술 도입시 발생하는 리스크를 분할하고 최소한의 비용으로 필수 기능을 제공하는 장점을 지님

- 특히 물류업계에서는 피킹로봇, 분류로봇, 배송로봇 뿐만 아니라 물류센터 제어 솔루션까지 공정별 맞춤형으로 구독가능하며 늘어나는 물동량에 따라 추가로 구독하여 시장상황에 능동적으로 대응이 가능함

- 대표적인 기업사례로 중국 Geek plus사로 미국 켄터키에 있는 위니트 창고에 Raas형태로 로봇을 도입함

- 2만㎡ 규모의 창고에 긱플러스 사의 P800R 소팅로봇을 300대 설치하였으며 25만개 SKU를 처리함, 이는 소팅효율의 300% 증가와 창고 근무인력을 절반으로 절감하는 효과를 불러옴

- Geek plus사는 세계1위의 AMR(Autonomous Mobile Robot) 업체로 중국 내 30만㎡ 규모의 창고에도 Raas 형태로 로봇을 판매함

- 국내의 경우 LG CNS에서 21년 6월 RaaS 서비스를 런칭함

- 오토스토어사와 LG CNS가 협업하여 MFC(Micro Fulfillment Center)에 최적화 되어있는 큐브 형태의 물류 자동화로봇 오토스토어 시스템이 대표 구독모델이며, 피킹로봇, AGV(Automated Guided Vehicle), AMR (Autonomous Mobile Robot) 또한 구독형 모델의 대상임

○ 로봇의 물류시장 맞춤형 기술 적용 사례 (모듈러 로봇) 

- 물류 업계에서는 온라인 쇼핑의 급성장으로 주문 물량은 날로 급증하고 있으며 소비자의 소비 패턴의 다양화, 취급물품의 다양화로 작업의 복잡성이 높아져가고 있음

- 맞춤형 제품과 물동량을 처리하기 위한 현장의 어려움을 해소하기 위해 인간과 로봇이 협업하는 협동로봇의 활용이 시장에서 검토되고 있으며 맞춤형 모듈러 로봇으로 기술적인 진전을 이루고 있음

- 모듈러 로봇은 기존의 모듈화 된 로봇제품을 사용자 환경에 따라 변형하고 재조합하여 사용되는 로봇을 의미함, 예를들어 협동로봇과 자율이동로봇(AMR)의 조합, AMR에 기타 옵션을 추가로 설치하여 물류센터 상황에 맞게 맞춤형으로 개발되고 있음

- 대표적인 기업사례로 덴마크 모듈러 로봇 MIR(Mobile Industrial Robot)사가 있음

- 적용되는 물류, 생산환경에 맞게 제품의 모듈을 합치거나 분해하여 생산성을 높임

- 대표제품인 MIR100은 단순 AMR 형태이나 상부에 모듈을 결합하여 다양한 작업을 수행함

- 특히 3rd Party사 (옴니오토메이션, Iconsys, Inatech 등)와 협업하여 센터 내에서 자재와 부품을 운반하기 위해 최대 100kg 물품을 적재하고 자동으로 이송할 수 있도록 맞춤형 상부모듈 (빈·랙·리프트·컨베이어)을 결합하여 생산성을 제고하고 제품 생태계를 조성중

- VISTEON사 적용사례 : 전장부품기업인 VISTEON 사는 원자재를 창고에서 생산현장으로 가지고 오는 과정에 근로자가 직접 수작업으로 가지고 오는 프로세스를 AMR에 카트를 결합하여 노동강도를 낮추고 무거운 화물을 운반할 때 생기는 산업재해를 예방하는 효과를 가져다 주고 있음 

- FORD사 적용사례 : 하루에 2000대의 자동차를 생산하는 발렌시아 포드자동차 공장에 모듈러 로봇을 시범 적용하여 자동차 부품의 효율적인 이송을 테스트하며 내부물류의 혁신을 실험함

물류로봇의 미래 및 과제

- 대규모의 물류센터는 5년내 완전자동화 될 것으로 전망됨. 특히, 최근의 인플레이션과 인력난은 이러한 자동화로의 전환을 가속화할 것임.

- 상하차 그리고 피킹 작업이 아직 자동화되고 있지 않고 이로 인해 물류센터내 작업인력의 대부분을 차지하고 있는 현실.

- 그러나, 대형 물류회사들이 앞다투어서 자동화를 위한 연구개발에 막대한 투자를 하고 있으며, 신개념 차세대 물류창고가 개발중임. 2030년까지는 아래 그림과 같이 거의 모든 노동집약적인 작업을 로봇기술로 대체할 것임 (아래 그림 참조).

- 유니클로의 모기업인 Fast Retailing은 이미 2018년 전자상거래 물류센터의 작업인력 90%를 줄였음. 마찬가지로 2030년경에는 다시 90%의 물류센터내의 인력감축이 성공할 것으로 기대됨.

- 2040년경에는 물류 공급망 자체가 완전히 자동화된 초대형 물류센터를 기반으로 이루어 질 것임. 현재는 특히 중소형 물류창고의 경우 자동화를 위한 공간부족, 그리고 막대한 비용 등의 문제로 자동화의 어려움을 겪고 있음.

- 그러나, 로봇기술은 소형화되고 비용은 획기적으로 개선될 전망임. 그리고, 점차 자동화에 뒤쳐진 중소형 물류창고와 중소형 유통업체는 도태될 것으로 예상됨. 이러한, 전반적인 물류창고와 유통업체의 대형화는 물류센터 자동화를 가속화 할 것임.

- 자동화된 물류센터는 고도화된 효율로 기존 창고들의 물량을 빨아 들일 것이며 결과적으로 거의 모든 물류활동이 대규모 전자동화된 물류센터에서 수행될 것으로 기대됨 (아래 그림 참조).

- 자율주행 기반의 라스트마일 배송은 2030년과 2040년 사이에 전반적으로 상용화될 것으로 기대됨. 이미 라스트마일 배송 로봇이 개발/시험중임. 미국과 일본, 그리고 중국에서는 시범사업이 진행중임. 그러나, 소규모로 대학구내와 도심지역 등에 한정되어 있음.

- 신도시 등에서 2030년내에 자율주행 기반의 라스트마일 배송은 상용화 될 것으로 기대됨. 전세계 자동차 업체들은 Level 5 자율주행 기술과 차량을 개발하는데 전념하고 있음. 이러한 전자동화된 자율주행 차량은 2030년경 상용화 될 것이며, 2040년경까지는 고속도로 화물수송 등 퍼스트마일 미들마일 수송을 자율주행 트럭으로 완전히 대체할 수 있음.

- 라스트마일 배송은 주거지역의 특성상 어린이 보행자, 반려동물 등의 안전을 위해 자율주행 차량의 진입이 어려운 영역임. 완전한 도심 교통체계의 변환이 자율주행 차량으로의 대체를 위해서 필요할 수 있음. 그래서, 2040년경에야 전반적으로 라스트마일에 대한 완전 자율주행/자동화가 가능할 것으로 기대됨 (아래 그림 참조).

- 미래를 위한 도전과 과제를 몇 가지만 제시하면 다음과 같음.

- 미래 완전 자동화된 물류센터 구현을 위해서는 요소기술의 개발뿐 아니라 자동화를 위한 환경 구축이 필요함. 이는 팔렛, 케이지, 달리의 규격화/표준화 등을 의미함. 또한, 빠르게 발전하는 센서기술을 로봇기술과 결합하여 특히 인간과 협업할 수 있는 로봇기술을 구현하는 것이 필요함. 이를테면 로봇이 작동하지 않거나 오류가 생길 경우를 대비한 안전/대체작업 기술이 반드시 제시되어야 함. 

- 라스트마일 배송에 로봇기술이 도입되기 위해서는 법적 제도적 보완이 필요함. 그리고, 도로/인도 등의 교통구분 체계의 전면적인 개편이 요구될 수 있음 (기존의 도로교통은 사람과 차량 2개의 요소를 가정하여 설계되었으나 최근 스마트 모빌리티 그리고 이런 로봇 기술의 수용을 위해서는 전면 개편이 요구됨). 지금의 자전거 전용라인처럼 라스트마일 로봇 전용레인이 요구될 수 있음.

- 성공적인 도입을 위한 가장 중요한 요인은 경제성임. 규격화된 로봇이 대량생산되므로 물류로봇의 가격은 급격히 떨어질 것으로 예상됨. 그러나, 인프라 및 설비환경 구축을 위한 추가적인 비용이 요구될 수 있으며 이는 계속 높은 수준으로 유지될 수 있음. 그러나, 결국 인플레이션과 높은 인건비가 로봇의 도입을 촉진할 것임.

- 로봇을 위한 인프라의 개발, 설비환경 개발 그리고 물류로봇을 위한 (특히 인간과 협업을 위한 협업로봇) 규정과 제도를 정비하는 것은 많은 연구가 필요하나 연구가 미진한 부분임. 또한, 전자동화된 물류센터 기술과 자율주행 기반의 퍼스트마일/미들마일 수송 기술개발은 2030년이면 충분히 고도화 될 것이나 사회적 합의가 필요할 것으로 생각됨.