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물류로봇 / 눈앞으로 다가온 ‘물류로봇’ 전성시대
     
ㆍ게재년/월 2022/09
눈앞으로 다가온 ‘물류로봇’ 전성시대
‘높은 비용·불확실성’은 넘어야 할 산


물류업계의 만성적인 인력난 심화와 코로나19 이후 급속도로 증가한 물동량의 효율적 처리를 위해 물류로봇을 도입하려는 물류기업이 늘어나면서, 물류로봇 시장이 빠르게 성장하고 있다.
유진투자증권이 발표한 ‘ROBOTICS’ 보고서에 따르면, IFR(국제로봇연맹)은 ‘World Bobotics 2020’에서 전세계 물류로봇 시장이 2019년부터 2023년까지 연평균 36% 성장하면서 2023년 연간 26만대 규모로 성장할 것으로 예상했다.
국내 물류로봇 시장 역시 빠르게 증가하고 있다. 중소벤처기업부가 추정한 수치에 따르면 2022년 기준으로 206억원에 이른다. 그러나 이 수치는 물류로봇이 본격적으로 적용되기 전인 2018년 추정한 자료로 물류로봇 성장속도가 저평가됐다는 점을 고려해, 보고서가 IFR이 제시한 2019~2023년 연평균 증가율을 적용해 추정한 결과 2023년 국내 물류로봇 시장규모는 약 574억원이 될 것으로 전망된다. 
물류로봇 1대당 약 3,000만원이라고 가정할 경우, 대수로 환산하면 2023년 기준 판매대수는 약 2,000대 수준이다.
이를 다시 국내 물류창고 현황 및 국내외 도입사례를 바탕으로 AGV·AMR 등 GTP 로봇 기준 국내 물류창고 로봇 도입 가능 대수를 추정한 결과 약 8만대 도입이 가능하고, 시장규모로는 약 2조 5,000억원에 달할 것으로 보고서는 전망했다. 여기에 배송로봇과 같은 물류로봇 종류를 포함할 경우 시장규모는 더욱 커질 것으로 예상된다.

‘인력난 해소·생산성 향상’ 효과 뛰어나
물류로봇이 수천만원 수준으로 아직 고가인데다 도입시 로봇 운영에 적합한 레이아웃으로 변경할 필요가 있어 추가적인 비용과 시간이 소요된다. 그럼에도 불구하고 물류로봇 시장이 빠르게 성장하는 이유는 비용대비 효과가 크다고 판단하기 때문이다.
물류로봇 도입시 물류현장 인력부족 해소와 생산성 향상, 운영 효율성 증대, 작업자의 신체적 부담 경감, 비용 절감 등 기대효과는 매우 다양하다.
피킹작업에 물류로봇을 도입할 경우 피킹 효율이 4배 증가하고 공간 효율은 30% 늘어나는 효과를 기대할 수 있으며, 투자 회수기간은 2~3년인 것으로 나타났다. 
큐브형 창고시스템의 경우 오카도는 로봇 도입시 피킹효율이 3.5배 향상되고, 오토스토어는 기존 선반식 시스템 대비 동일 면적에서 4배가 늘어난 물량을 운영할 수 있다.
실제로 아마존의 경우 키바 도입 결과 운영비용 20% 절감, 공간활용 50% 향상, 물류 순환 속도를 1/3로 단축했으며, 물류센터당 평균 2,200만달러의 비용을 절감한 것으로 알려졌다. 이외에도 DHL은 출하효율이 40% 향상됐으며, 사가와는 생산성이 2배 증가하고, CJ대한통운은 운영 효율성이 33% 향상되는 등 높은 초기 투자비에도 불구하고 가시적인 도입효과가 나타나고 있다.
실외 배송로봇의 경우 비용절감 효과가 더욱 클 것으로 기대된다. 라스트마일 배송은 물류과정중 가장 많이 비용이 소요되는 구간으로, 전체 비용의 약 50%를 차지하는 것으로 알려져 있다. 또한 배송인력 부족 문제도 해결할 수 있을 것으로 예상된다.
최근 배송로봇 가격이 하락하면서 로봇 배송이 사람이 직접 배송하는 것보다 비용을 절감할 수 있을 것이라는 기대감도 높아지고 있다.
국내 기업 뉴빌리티의 배송로봇 가격은 대당 600만원선이며, 미국 Kiwibot의 경우 2,500~4,000달러인 것으로 알려졌다. 또한 향후 로봇 보급에 따라 로봇배송 비용이 사람 배송 1.6달러/마일보다 훨씬 낮은 0.06달러/마일로 형성될 것이라는 예측 결과도 존재한다.
현재 물류로봇 주요 기업으로는 Amazon Robotics(미국), Boston Dynamics(미국), Geek+(중국), MiR(덴마크), Grey Orange(인도), Starship Technologies(미국) 등이 있다. 국내 기업으로는 유진로봇, 티로보틱스, 로보티즈, 뉴빌리티 등이 물류로봇 개발 및 상용화에 나서고 있다.

각종 규제가 실외 배송로봇 성장 발목잡아
이처럼 물류로봇이 실제 물류현장에 적용되면서 테스트 단계는 넘어섰지만, 여전히 상용화가 되기에는 넘어야 할 산이 많다. 가장 큰 이유는 높은 비용과 불확실성에 대한 부담이라고 보고서는 지적했다.
가장 널리 사용되는 AGV의 경우 창고 레이아웃을 로봇 도입에 적합하게 변경해야 하며, 마커나 QR코드 등의 유도체 및 보관설비 등을 추가로 설치할 필요가 있다. 로봇 가격도 대당 수천만원을 호가하는데다 로봇 관제시스템을 구축하고 운용 인력 또한 갖춰야 한다.
막대한 비용을 들여 설비에 투자하더라도 재고 또는 취급 물량 증감에 따른 공간 부족 또는 낭비 리스크가 존재한다. 또한 물류센터의 일부 공간을 임차하는 경우에는 임차계약 종료라는 불확실성도 존재한다.
실외 배송로봇의 경우는 각종 법적인 규제로 인해 아직 시범 도입 단계에 그치고 있는 실정이다. 일부 규제 샌드박스를 통한 실증 테스트가 이뤄지고는 있지만, 본격적인 배송로봇 확대를 위해서는 규제완화가 반드시 필요하다.
기술적으로도 실외 자율주행은 실내 대비 난이도가 더 높아, 아직 발전해야 할 부분이 더 많다는 지적이다. 자율주행은 주변환경 인식과 자기 위치 파악이 핵심 요소인데, 실외 환경은 실내와는 다르게 변화가 많고 고층빌딩에 가려 GPS 성능 저하로 정확한 위치 측정이 어려운 문제점이 있다. 또한 SLAM 기술을 사용하기에는 로봇 지도 인프라가 조성되지 않아 제한적인 상황이다.
따라서 현재는 자율주행과 원격제어를 혼용하고 있는 경우가 많으며, 본격적인 무인 자율주행이 실현되기까지는 아직 시간이 걸릴 것으로 예상된다.

물류로봇 상용화 위해 구독서비스 활성화돼야
이에 보고서는 물류로봇이 활성화되기 위해서는 RaaS와 AMR에 주목할 필요가 있다고 강조했다.
물류로봇이 본격적으로 상용화되기 위해서는 도입 비용이 낮아져야 하고 물량 변화에도 유연하게 대응할 수 있어야 하는데, 이를 가능하게 하는 것이 구독서비스이다. 1개월 단위로 로봇 렌탈이 가능한 구독서비스와 작업량에 따른 월별 요금부과 등 다양한 형태의 RaaS가 가능하면, 물류로봇 가격 장벽이 점차 낮아지는 것은 물론이고 물류로봇을 이용하는 기업 수요에 맞는 유연한 활용도 가능해질 것으로 기대된다.
또한 실외 자율주행 로봇과 달리 실내 자율주행 로봇인 AMR은 이미 상용화 단계에 접어든 것으로 평가되고 있다. AMR은 AGV와 달리 별도의 유도체 등 고정 인프라가 필요없기 때문에, 1~3개월내에 빠른 설치가 가능하고 물류환경 변화에 따른 유연한 운영이 가능하다. 
이외에 AMR에 로봇팔을 적용할 경우 물건 이송부터 포장, 하역 등 다양한 물류작업을 수행할 수 있을 것으로도 기대된다.
ARM 외에 추종로봇도 많은 관심을 받고 있다. 국내 트위니의 따르고 시리즈와 일본 ZMP의 Carriro FD와 같은 추종로봇은 작업자를 인식해 따라다니며 고중량 화물을 옮기는 업무 부담을 줄이고 AGV처럼 별도 인프라를 갖출 필요없이 사용이 가능해 간편하다는 장점이 있다.  

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