| 파스토 / 물류 자동화 성패, 하드웨어 아닌 ‘운영 지능’에 달렸다 | |||
 
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물류 자동화 성패, 하드웨어 아닌 ‘운영 지능’에 달렸다 AMR 운영 ‘WES 기반 실시간 관제·최적화’로 효율 극대화  “물류 자동화의 성패는 하드웨어 스펙이 아니라, 물류 환경의 복잡성을 이해하고 로봇을 얼마나 지능적으로 운영하느냐에 달려 있다” 파스토 임종균 CTO가 지난달 6일 코엑스에서 개최된 ‘AI 자율제조혁신 컨퍼런스’ 스마트물류 세션에서 용인2센터에서 운용중인 AMR 사례를 소개했다. 임종균 CTO는 “물류 자동화의 핵심은 단순한 로봇 도입이 아니라 로봇을 현장에 맞게 실행·관제하는 소프트웨어에 있다”고 강조했다. 최근 풀필먼트센터는 빠른 배송이 일반화되면서 출고 리드타임이 크게 단축됐다. 오전 11시까지 접수된 오늘배송 주문은 오후 1시까지, 자정까지 접수된 내일배송 주문은 새벽 2시까지 출고를 마쳐야 한다. 주문 수집부터 피킹, 검수, 포장, 상차까지 전 공정을 약 2시간안에 끝내야 하는 구조다. 이를 지키지 못할 경우 셀러와 구매자에 대한 보상이 발생할 수 있다. 여기에 출고준수율, 출고 및 배송 리드타임, 구매자 만족도 등 각종 SLA(Service Level Agreement)도 동시에 충족해야 한다. 단순히 빠르게 처리하는 것을 넘어, 정확성과 안정성까지 확보해야 하는 환경이다. 처리 품목 수 역시 방대하다. 파스토는 등록 SKU만 약 60만개에 달하며, 주문 취소·변경, 합포장, 시즌성 수요 변동 등이 시시각각 발생한다. 이 과정에서 가장 큰 병목 구간은 피킹이다. 주문별 상품 위치가 분산돼 있어 작업자의 이동 시간이 길어지고, 이는 전체 출고 과정의 가장 큰 비효율로 이어진다. 이에 따라 파스토는 용인2센터에 AMR을 대거 도입했다. 임종균 CTO는 “다품종 소량 중심의 풀필먼트 환경에서는 고정형 자동화설비보다 유연성이 높은 AMR이 더 적합하다고 판단했다”고 설명했다. 고정형 자동화설비는 특정 구간에 장애가 발생하면 전체 라인이 멈출 수 있고, 레이아웃 변경이 어려우며 물동량 증감에 유연하게 대응하기도 쉽지 않다. 반면 AMR은 레이아웃 변경 없이 재배치가 가능하고, 물동량에 따라 운영 대수를 탄력적으로 조절할 수 있다는 장점이 있다. ‘2시간내 출고’ 피킹 효율이 경쟁력 좌우  용인2센터에는 현재 50대의 AMR이 가동되고 있다. 파스토는 도입에 앞서 1년 이상 다양한 장비를 테스트한 뒤 실제 운영에 들어갔으며, 초기에는 가동률이 65% 수준에 머무르는 등 시행착오를 겪었다. 이후 운영 고도화를 통해 현재는 50대의 로봇으로 약 50명 수준의 작업을 수행하는 단계까지 효율을 끌어올렸다. 이러한 운영 고도화 성과는 생산성과 비용 지표에서도 확인된다. 파스토는 지난 2022년부터 AI 기반 AMR을 선제적으로 도입해 온 결과, 전체 센터 생산성이 약 3배 향상됐으며 ‘출고 건당 작업 인건비’는 61% 감소했다고 밝혔다. 임종균 CTO는 “로봇 도입 자체가 성과를 보장하지는 않는다”며 “로봇간 교행 정체, 불명확한 작업 지시, 충전 대기, 검수대 병목 등이 누적되면 가동률이 떨어지고 현장 효율도 개선되지 않는다”고 말했다. 파스토는 WMS와 RCS(로봇제어시스템) 사이에 WES(창고실행시스템)를 배치했다. WMS가 ‘무엇을 할지’를 계획하고 RCS가 로봇의 실제 이동을 수행하는 구조에서, WES가 ‘어떻게 할지’를 판단하는 역할을 맡는다. 이를 통해 AMR 운영을 한층 고도화하고 있다. WES는 주문을 어떤 로봇에 배정할지, 어떤 경로로 이동시킬지, 어느 검수대로 직행시킬지, 언제 충전할지, 예외 상황에서는 언제 수동 작업으로 전환할지 등을 실시간으로 조정하는 ‘운영 두뇌’ 역할을 수행한다. AMR 도입 넘어 ‘운영 고도화’ WES로 효율 혁신 파스토가 공개한 WES의 핵심 기능은 5가지이다. 우선 주문별 AMR 매핑이다. WMS가 주문 상품의 부피와 무게를 계산해 최적 박스를 추천하면, WES가 주문 크기와 로봇 적재 슬롯을 고려해 가장 적합한 AMR에 주문을 배정한다. 이를 통해 기존의 고정 박스 기반 운영에서 발생하던 비효율을 줄이고, 주문 크기에 따라 4개에서 최대 8개까지 유연한 처리가 가능하다. 또한 컨베이어를 거치지 않고 AMR이 검수대로 직행하는 프로세스도 적용된다. 기존에는 피킹 이후 컨베이어 적재, 이송·분류, 대기, 검수의 단계를 거쳤지만, 이를 단축해 대기 시간을 줄였다. 검수대별 작업 특성을 반영해 가장 한가한 곳으로 자동 배정하는 지능형 대기열 관리 기능도 포함된다. 이와 함께 혼잡을 고려한 동적 이동 경로 제어 기능도 구현했다. WES는 실시간 히트맵 분석을 통해 로봇 밀집도를 파악하고, 최초 계획 경로 대신 더 빠른 우회 경로를 즉시 지시할 수 있다. 충전 방식 역시 운영 상황에 맞게 최적화했다. 주문이 몰리는 시간대에는 충전 최소 임계값을 낮춰 가동률을 높이고, 물량이 적은 시간에는 충분히 충전하도록 해 전체 운영 효율을 개선한다. 아울러 예외 상황에 대응하는 하이브리드 운영 체계도 구축했다. 로봇 고장, 대형 주문, 시스템 오류 등 상황이 발생하면 AMR 작업을 즉시 PDA 기반 수동 작업으로 전환해 출고 지연을 최소화한다. 자동화만을 고집하기보다 예외를 구조적으로 흡수하는 것이 실제 운영에서는 더 중요하다는 설명이다. 다기종 설비 연결 ‘오픈 플랫폼’ 전략 본격화 파스토는 특정 AMR에 종속되지 않는 오픈 플랫폼을 구축을 추진하고 있다. 현재 베어로보틱스와 차세대 로봇을 개발중이며, 중량물 핸들링이 필요한 현장 적용도 준비하고 있다. 또한 씨메스 및 투모로 로보틱스와의 협력을 통해 파렛타이저·디파렛타이저, 물류용 휴머노이드 등 다양한 자동화 장비와의 연계도 확대할 계획이다. 임종균 CTO는 “특정 제조사에 종속되지 않고 모든 물류 하드웨어를 연결하는 ‘다기종 설비 통합 플랫폼’으로 발전하는 것이 목표”라며, “하드웨어 자체보다 이를 물류 환경에 맞게 통합·운영하는 소프트웨어 역량이 더욱 중요하다”고 강조했다. <저작권자 ⓒ 월간 물류매거진(www.ulogistics.co.kr) 무단전재 및 재배포금지>
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