기업나라
주메뉴 바로가기 본문 바로가기
글로벌 미국
귀찮은 재고조사 드론에 맡겨!

한 해, 코로나19가 맹위를 떨치고 전자상거래가 폭증하면서 물류창고의 자동화가 중요한 화두로 떠올랐다. 앞으로는 물류창고의 자동화에 자율비행 드론도 투입될 전망이다. 드론이 창고 안을 날아다니며 상품의 재고조사를 담당하는 것이다. 이러한 재고조사용 드론 시스템은 반복적이고 시간 소모가 크며 노동력이 많이 드는 재고조사 임무를 자동화해서 효율을 높이고 비용을 절감하는 데 중요한 역할을 하게 될 것으로 보인다.

물류창고에 드론이 나타났다

재고조사는 물류창고의 운영에 있어 기업 경쟁력과 비용 절감에 큰 영향력을 미치는 중요한 업무다. 부실한 재고관리 때문에 기업들은 매년 수십억 달러의 손실을 입는다고 한다. 매년 2회 또는 분기에 1회씩 재고조사를 목표로 하지만 조사인원이 창고 내에 산적돼 있는 실물을 일일이 스캔해서 기록하는 현재의 재고조사는 까다로운 숙제로 여겨진다. 반복적이고 지루한 임무에 오류가 생길 가능성이 높은 데다 조사 중인 상품의 출입을 제한해야 하는 문제도 있다.
최근 물류창고의 크기가 커지고 있는 것도 재고조사에 장애가 된다. 월마트의 경우 가장 작은 물류창고의 크기가 풋볼경기장 17개를 합한 면적보다도 더 크다고 한다. 천장까지의 높이가 15m 이상에 달하는 곳도 있다. 상품이 쌓여 있는 그 높은 곳까지 리프트를 타고 올라가서 일일이 조사를 해야 하는 것이다. 그러나 이러한 문제점들은 반대로 재고조사를 자동화해야 할 강력한 동기가 된다.

확대보기재고조사 드론웨어가 개발한 재고조사 드론 시스템은 드론이 창고 안을 비행하면서 상품의 시각 데이터를 수집한다.(출처 : Ware/PR Newswire)

그에 대한 해결책으로 개발된 기술이 재고조사용 드론 시스템이다. 드론이 물류창고 안을 비행하면서 탑재된 카메라나 스캐너를 통해 재고 데이터를 수집한 후 정확한 재고 정보를 제공하는 기술이다.
드론을 이용하면 물류창고의 크기에 상관없이, 복잡한 지상에서 직원이나 장비의 이동을 걱정할 필요 없이 공중에서 선반 사이를 날아다니며 데이터를 쉽게 수집할 수 있다. 밤이나 낮이나 정기적으로 비행하면서 조사 빈도를 늘리고 정확도도 높일 수 있다.
이렇게 수집된 데이터는 클라우드 서버에 업로드되고, 시스템의 데이터 처리 과정을 거쳐 쉽게 읽을 수 있는 대시보드 형태로 재고 정보를 제공하거나 창고관리시스템(WMS : Warehouse Management System)에 직접 입력된다. 재고조사 자체를 자동화해서 조사인원을 줄이는 한편, 더 짧은 시간에 더 많은 데이터를 수집하고 비용을 절감하면서 정확한 재고 관리를 가능케 하는 효율적인 방법인 것이다.

정확성과 속도 높일 유일한 대안

미국에서는 2019년 창립된 샌프란시스코의 웨어(Ware)가 이러한 재고조사용 드론 시스템의 상용화를 앞두고 있다. 이들의 시스템은 드론 전문기업인 스카이디오(Skydio)의 스카이디오2(Skydio2) 드론을 데이터 수집에 이용한다. 여섯 대의 4K 카메라와 엔비디아의 테그라 TX2 에지컴퓨팅 칩을 탑재한 이 드론은 360° 사방의 시야를 확보해서 비행 중 장애물을 감지하고 피하는 기능과 함께 고해상도 영상을 연속 촬영하면서 자율비행이 가능한 최신형 드론이다. 물류창고 내 선반 사이를 상하좌우 자율적으로 비행하면서 카메라로 각 팔레트의 위치, 수량, 내용, 바코드 등 재고 관련 영상 데이터를 수집하게 된다.
지정된 비행 경로에 따른 데이터 수집 비행이 끝나면 드론은 창고 내의 특정 위치에 배치된 ‘둥지(Nest)’로 돌아와 자동으로 충전하는 한편, 수집된 데이터를 웨어의 클라우드 서버로 전송한다. 이를 받은 웨어의 시스템 엔진은 기계학습 알고리즘를 통해 영상사진을 분석하고 데이터를 분류해서 처리한 후, 인터액티브 소프트웨어와 WMS의 자동 입력을 통해 팔레트나 빈(bin)의 위치, 내용, 수량 등 정확한 재고 정보를 관리자에게 제공하게 된다.
한편, 둥지에서 충전이 완료된 드론은 다시 둥지를 떠나 데이터 수집 임무를 이어나간다. 이렇게 드론을 통해 재고 조사가 정기적으로 진행되면서 최신의 정확한 최신의 재고 정보를 제공하게 된다.
웨어는 이 시스템에 다수의 드론을 투입해서 기존의 방법보다 6배는 더 잦은 빈도로, 매달 1회의 전수조사가 가능하다고 설명한다. 더 나아가 사진에 기반한 시각 데이터를 통해 창고 내 재고관리에 대한 문제점을 미리 발견할 수 있다는 점도 강조하고 있다. 이들의 시스템은 최근 두 물류업체의 창고에서 시범 운영되었는데, 그 결과 재고조사의 속도를 대폭 향상시킬 수 있었다고 한다. 한 사람이 1시간에 평균 13개의 빈을 스캔하는 데 반해, 드론 한 대가 75개의 빈을 스캔할 수 있다는 것이다. 이는 둥지에서의 재충전 시간을 반영한 것인데, 드론이 방전될 때마다 배터리를 바로 교환해준다면 스캔 수는 300개로 증가할 수 있다고 한다.
결론적으로 웨어 시스템을 도입할 경우 재고조사의 정확도가 높아지는 것은 물론 전수조사 횟수도 13배까지 더 증가할 수 있으며, 조사에 필요한 인력을 반으로 줄일 수 있다는 것이다. 재고오류로 인한 손실액도 시스템 투입 전에 비해 85%까지 감소해서, 모든 비용을 종합해보면 두 업체가 각각 연간 12만6,000달러, 66만6,000달러의 비용을 절감할 수 있었다는 분석을 내놓았다. 이러한 성과에 힘입어 웨어는 최근 250만 달러의 투자를 유치했다. 이들은 이를 기반으로, 앞으로 웨어 시스템의 AI 기능을 강화하고 고객지원 업무를 더욱 확장할 계획이라고 한다.
한편, 샌프란시스코의 플라이트베이스(Flytbase)도 드론 자동화 플랫폼을 개발하고 있다. 이 회사는 드론의 자율비행과 클라우드 연계 서비스를 통해 데이터 수집과 분석, 정보 제공을 목표로 하고 있는 신생기업이다. 이들은 물류창고의 재고조사용으로 ‘플라이트웨어(FlytWare)’ 시스템을 선보였는데, 특정 모델의 드론을 지정하기보다는 다른 브랜드, 같은 브랜드의 다른 모델이라도 시스템의 스펙에 맞으면 모두 사용할 수 있도록 설계되었다.
이 시스템은 올해 초 미국의 물류업체인 로마크 로지스틱스(Romark Logistics)의 물류창고에서 시범 운영을 완료했고, 항공기의 화물 수송을 담당하는 IAG 카고(IAG Cargo)도 스페인 마드리드 소재의 창고에서 2회에 걸친 시범 운영을 마쳤다. 플라이트베이스는 최근 영국의 드론 기업인 로뷰(Rawview)와도 협약을 맺고 유럽으로 드론 재고조사 사업을 확장할 기회를 모색 중이다.

확대보기드론과 지상 로봇으로 구성된 드론 재고조사 시스템독일의 독스는 드론과 지상 로봇으로 구성된 드론 재고조사 시스템을 선보였다. 드론의 전력을 제공하고 자동 내비게이션과 데이터 처리를 담당하는 지상 로봇 덕분에 이 드론은 5시간 동안 연속 비행하면서 장시간 데이터를 수집할 수 있다.(출처 : doks.innovation GMBH)

코로나 이후 물류 드론 도입 가속

재고조사용 드론 시스템에 대한 관심은 유럽에서도 높아지고 있다. 우선 프랑스의 하디스 그룹(Hardis Group)이 ‘아이시(EyeSee)’라는 재고관리용 드론을 개발해 상용화 단계에 들어섰다. 이 자율비행 드론은 센서를 통해 사방 360°에서 장애물을 탐지하고 피할 수 있으며, 문제가 생기면 바로 착륙하는 기능을 가지고 있다. WMS의 재고 정보를 받아 비행 경로를 선정하고 태블릿의 버튼을 누르면 바로 이륙해서 탑재된 카메라와 자체 개발한 IoT 시각 AI를 통해 선반 사이를 누비면서 바코드, 사진, 빈 공간 등의 데이터를 수집한다.
이렇게 수집된 데이터는 AI와 기계학습, 영상처리 기술을 통해 실시간 처리되어 팔레트와 색상, 상품의 포장 손상 상태, 팔레트의 적재율과 높이 등의 결과를 WMS로 자동 입력하게 된다. 이 시스템은 2018년 로레알 그룹의 일부 물류창고에서 시범 운영을 성공적으로 마친 후, 6배 이상 효율이 향상되는 결과에 힘입어 2019년부터 전수조사의 일환으로 정기적으로 투입되고 있다고 한다.
한편, 독일의 독스(doks.innovation GmbH)도 ‘인벤트에어리(inventAIRy) XL’이라는 재고조사 시스템을 선보였다. 이 시스템은 20MP 카메라와 센서, 스캐너를 탑재한 드론과 지상 로봇이 함께 이동하며 운영된다는 점이 특이하다. 자동 내비게이션 기능을 가진 이 지상 로봇은 드론에 전력을 제공하면서 AI 알고리즘에 기반한 데이터 처리를 담당하는데, 덕분에 드론은 5시간 동안 연속 비행하면서 데이터를 수집할 수 있다. 독스에 따르면 이 시스템이 시간당 360개의 팔레트 위치를 스캔할 수 있고, 90%의 시간을 절약하며, 70%의 비용 절감 혜택을 제공할 것으로 추정하고 있다.
이러한 재고관리용 드론 시스템은 코로나19의 확산에 따라 앞으로 현장 투입에 더욱 동력을 받을 것이라는 전망이다. 통계조사 업체인 리서치앤마켓의 최신 보고서에 따르면, 물류창고 자동화 시장의 규모가 코로나19가 발생한 2020년 이후 매년 14% 증가해 2026년에는 300억 달러에 달할 것으로 예측하고 있다. 코로나19의 창궐로 인한 이동의 제한, 록다운 때문에 전자상거래가 식품, 의약품 등 더 다양한 분야로 크게 확산됐고, 배송 속도의 단축을 위해 소비자들이 밀집되어 있는 도시 근처의 물류창고와 자동냉장창고까지 증가하는 추세라는 것이다.
이러한 상황에서 노동력의 부족을 보완하고 비용을 절감하기 위해 물류창고 자동화에 대한 수요가 증가할 것은 자명한 일이다. 덕분에 그 자동화의 일환으로 개발된 재고관리용 드론 시스템의 도입도 앞으로 가속화될 것으로 보인다.

고병희 미국 현지 객원기자

조회수 : 3,522기사작성일 : 2020-12-02
기사 만족도 평가
별 개수를 클릭하여 기사에 대한 만족도를 평가해 주세요.
이 기사의 별점
평균 5점 / 2
  • 매우 불만족
  • 불만족
  • 보통
  • 만족
  • 매우 만족
별 5개 / 매우 만족

의견글 작성
  • (삭제 시 필요)
* 불건전한 내용이나 기사와 관련 없는 의견은 관리자 임의로 삭제될 수 있습니다.
메뉴 열기
맨위로