| LG CNS / 로봇 학습·검증·운영 통합 ‘피지컬웍스’로 물류 로봇 전환 가속 | |||
 
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로봇 학습·검증·운영 통합 ‘피지컬웍스’로 물류 로봇 전환 가속 로봇 현장적용 기간 1~2개월로 단축 ‘컬리와 휴머노이드 물류 실증 착수’  산업 현장에 로봇을 도입하는 방식이 빠르게 진화하고 있다. 단순 반복 작업에 제한적으로 활용되던 산업용 로봇이 이제는 AI 기반 자율 운영 체계와 결합하며 물류·제조 현장의 핵심 인프라로 자리 잡고 있다. 특히 최근에는 로봇 자체의 성능보다도 로봇을 얼마나 빠르게 학습시키고, 실제 현장에 안정적으로 안착시킬 수 있는지가 경쟁력으로 부상하고 있다. LG CNS가 로봇 학습부터 운영·관제까지 전 주기를 통합 관리하는 RX(로봇 전환) 플랫폼 ‘피지컬웍스(PhysicalWorks)’를 공개하며 물류·제조 자동화 시장 공략에 본격 나섰다. 동시에 컬리와 손잡고 물류센터내 휴머노이드 로봇 PoC 사업에도 착수하면서 물류자동화 사업 확대에 속도를 내고 있다. LG CNS는 지난달 7일 ‘RX 미디어데이’를 열고 피지컬웍스를 공개했다. 피지컬웍스는 로봇 데이터 수집, 학습, 검증, 현장 적용, 운영, 관제까지 전 과정을 하나로 통합한 플랫폼 브랜드다. 국내 기업이 로봇 학습부터 운영까지 엔드투엔드(End-to-End) 체계를 자체 브랜드로 선보인 것은 이번이 처음이다. 최근 글로벌 기업들이 산업용 로봇 상용화 경쟁을 본격화하는 가운데, LG CNS는 산업 현장의 RX를 단순한 로봇 장비 공급이 아니라, 지능형 로봇을 실제 업무 환경에 빠르게 적용하고 지속적으로 운영하는 서비스 개념으로 정의하고 있다. 핵심은 로봇 현장 적용 기간을 획기적으로 줄이는데 있다. 기존에는 산업용 로봇을 실제 현장에 적용하기까지 수개월이 걸렸지만, 피지컬웍스를 활용하면 현장 적용 기간을 1~2개월 수준으로 단축할 수 있다. ‘가상 환경에서 학습’ 시행착오 최소화 피지컬웍스는‘피지컬웍스 포지(PhysicalWorks Fo rge)’와 ‘피지컬웍스 바통(PhysicalWorks Baton)’ 두 플랫폼으로 구성된다. 피지컬웍스 포지는 로봇 학습 및 검증 플랫폼이다. 이름 그대로 로봇을 ‘단련(Forge)’해 실제 현장 투입이 가능한 수준까지 고도화하는 역할을 담당한다. 데이터 수집부터 학습, 검증, 현장 적용까지 로봇 도입의 전 과정을 통합 지원한다. 특히 주목되는 부분은 데이터 확보 방식이다. 기존 산업용 로봇 학습은 사람이 반복 수행하는 동작을 수천 번 따라 하는 방식이 일반적이었다. 반면 피지컬웍스 포지는 실제 물류·제조 현장을 3D 가상 환경으로 구현한 뒤 시뮬레이션 데이터를 활용해 학습 효율을 높인다. 향후에는 작업자의 실제 작업 영상을 AI 학습 데이터로 변환하거나 모션캡처 기술을 활용하는 방식도 적용할 계획이다. 데이터 정제 과정 역시 자동화했다. AI가 로봇 학습에 필요한 데이터를 자동 선별·가공해 학습 효율을 높인다. 예를 들어 제품을 집는 작업에서는 성공한 동작만 추출하고, 불필요한 움직임은 제거해 최적의 학습 데이터를 구축하는 방식이다. 학습을 완료한 로봇은 3D 시뮬레이션 환경에서 작업 수행 가능성과 안정성을 검증받는다. 이후 실제 현장 환경에 맞게 최적화 과정을 거쳐 투입된다. 이를 통해 로봇 현장 적용 시간을 크게 줄이고 초기 시행착오를 최소화할 수 있다. ‘AI가 작업 배분·동선 최적화’ 생산성 향상 운영 단계에서는 피지컬웍스 바통이 핵심 역할을 수행한다. 피지컬웍스 바통은 다양한 제조사의 로봇과 여러 형태의 로봇을 하나의 플랫폼에서 통합 제어·관제하는 시스템이다. 이족보행, 사족보행, 휠 타입 로봇은 물론 AMR, AGV까지 통합 운영할 수 있다. 현재 산업 현장에서는 제조사마다 로봇 제어 방식과 운영 시스템이 달라 로봇 종류가 늘어날수록 관리 복잡성이 커지는 문제가 있다. 피지컬웍스 바통은 로봇의 작동 상태와 제어 정보를 표준화해 제조사가 다른 로봇도 하나의 체계에서 운영할 수 있도록 했다. 또한 수학적 최적화 기술을 적용해 로봇별 작업을 자동 배분하고 이동 동선을 최적화함으로써 충돌을 방지한다. 돌발 상황 발생시에도 작업 흐름을 유연하게 조정할 수 있도록 했다. 에이전틱 AI가 작업 진행 상황과 설비 상태 변화를 실시간으로 분석해 작업 흐름을 스스로 조정한다. 예를 들어 컨베이어가 멈추면 물류 동선을 자동으로 재구성하고, 특정 로봇이 장애를 일으키면 해당 작업을 다른 로봇으로 즉시 전환한다. 또한 기존 제조실행시스템(MES)으로는 관리가 어려웠던 비정형 작업도 공정 중간에서 로봇이 자연스럽게 수행하도록 자동화 범위를 확장했다. AMR·AGV 등 100대 규모 로봇 운영 환경에 피지컬웍스 바통을 적용할 경우, 생산성은 약 15% 이상 향상, 운영비는 최대 18%까지 절감할 수 있을 것으로 기대된다. 특히 다양한 제조사의 로봇이 혼재된 환경일수록 중복 이동과 정체, 수동 개입이 줄어들어 효과가 크게 나타난다. LG CNS는 피지컬웍스 포지와 피지컬웍스 바통을 연계해 학습·검증부터 운영까지 이어지는 선순환 체계를 구축했다. 피지컬웍스 포지에서 학습·검증한 로봇을 피지컬웍스 바통을 통해 운영·관제하고, 이 과정에서 축적된 데이터를 다시 학습에 활용하는 방식이다. ‘이족보행부터 AMR까지’ 자율 협업 로봇 시연  LG CNS는 간담회에서 국내 최초로 이기종 로봇이 사람의 원격 조종 없이 자율 협업하는 모습도 시연했다. 피지컬웍스 포지로 학습을 완료한 이족보행·사족보행·휠 타입·AMR 등 4종의 로봇이 피지컬웍스 바통 기반으로 물류 업무를 수행하는 방식이다. 서로 다른 형태와 제조사의 로봇이 하나의 작업 체계 안에서 유기적으로 협업하는 모습은 향후 물류센터 자동화의 방향성을 보여줬다는 평가다. LG CNS는 이미 실제 사업 적용 사례 확보에도 나서고 있다. 현재 피지컬웍스 포지는 20곳 이상의 고객사와 로봇 PoC 프로젝트를 진행중이며, 피지컬웍스 바통은 부산 스마트시티 국가 시범도시 사업에서 순찰·청소·바리스타·짐캐리 로봇 등을 통합 관제하는데 활용되고 있다. LG CNS 현신균 사장은 “RX의 핵심은 로봇을 단순히 확보하는 것이 아니라 실제 현장에 빠르게 안착시키고 지속적으로 운영할 수 있는지에 달려 있다”며, “고객 현장에 최적화된 로봇 도입 전략 수립부터 산업 특화 로봇 파운데이션 모델(RFM) 확보, 로봇 학습·적용·운영에 이르는 풀스택 역량을 바탕으로 피지컬 AI 상용화의 새로운 표준을 만들고, 궁극적으로 로봇 중심의 자율 운영 체계를 구현해 나갈 것”이라고 강조했다. 컬리 물류센터서 휴머노이드로 물류 혁신 검증  이같은 전략의 연장선에서 LG CNS는 컬리와 ‘스마트 물류센터 고도화를 위한 휴머노이드 PoC 및 물류 자동화 사업 협력 업무협약’을 체결했다. 양사는 컬리 물류센터를 기반으로 휴머노이드 로봇 현장 적용 가능성을 검증하고 물류 지능화 솔루션을 개발하는 등 물류 자동화 협력을 확대할 계획이다. 이번 협력의 핵심은 실제 물류센터 환경에서 진행하는 휴머노이드 로봇 PoC다. 양사는 로봇 적용을 통해 작업자의 업무 부담을 줄이고 안전성을 높일 수 있는 업무 영역을 발굴할 예정이다. 동시에 피지컬웍스 플랫폼의 현장 적합성과 운영 효율성도 함께 검증한다. 검증 항목에는 로봇 작업 정확도와 수행 속도, 기존 작업 방식 대비 생산성 향상 효과 등이 포함된다. 물류센터내 입고·보관·피킹·출고 과정에서 로봇이 어느 수준까지 사람을 대체하거나 협업할 수 있는지가 주요 평가 대상이 될 전망이다. 컬리는 신선식품 새벽배송을 기반으로 성장한 기업으로, 현재 뷰티·패션·리빙 등으로 상품군을 확대하며 물류 경쟁력을 강화하고 있다. 특히 리테일테크 기반 물류 인프라와 대규모 운영 데이터를 확보하고 있다는 점에서 휴머노이드 로봇 실증에 적합한 환경을 갖췄다는 평가다. LG CNS 역시 컬리 김포 복합물류센터와 창원 물류센터 구축 사업을 수행하며 상온·냉장·냉동 통합 운영 기술과 새벽배송 물류 노하우를 축적해왔다. 이번 협력을 통해 양사는 기존 자동화 설비와 로봇 운영 시스템을 통합해 차세대 물류 자동화 모델을 구축한다는 목표다. 컬리 허태영 부사장은 “컬리는 방대한 물류 현장의 데이터를 쌓고 있고, 데이터와 AI를 활용해 효율성을 끌어올리고 있다”며, “LG CNS의 첨단 피지컬 AI 기술력과 현장 데이터를 연결해 물류 현장의 혁신을 이뤄내기를 바란다”고 말했다. LG CNS 통신·유통·서비스사업부장 박상균 전무는 “컬리가 보유한 물류 운영 노하우와 LG CNS의 기술 역량이 결합돼 물류 자동화 분야에서의 의미 있는 시너지를 창출할 수 있을 것”이라며, “이번 협력을 통해 현장 중심의 혁신 기술을 만들어 나가겠다”고 말했다. |
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