혁신기술기업 CJ대한통운이 알고리즘을 활용한 물류시스템의 잇단 특허 등록을 통해 물류산업 첨단화에 앞장서고 있다.
오더피킹 최적화, 디팔레타이저 시스템, WCS 등 개발로 최첨단 물류센터 구축
CJ대한통운은 TES물류기술연구소에서 자체 개발한 ‘오더피킹 최적화 방법’, ‘이기종 물류 자동화 설비의 통합 관리 방법 및 시스템’, ‘디팔레타이저 시스템 및 그 제어 방법’ 등 최첨단 물류기술에 대한 특허를 연이어 등록했다고 23일 밝혔다. 혁신 기술을 자체 개발하고 보유함으로써 CJ대한통운만의 초격차 기술 경쟁력을 확보했다는 평가다.
오더피킹 최적화 방법은 다양한 상품을 여러 곳에 보관하는 풀필먼트 서비스에서 신속하고 정확한 피킹 작업을 지원하는 알고리즘으로 개발됐다. 오더피킹(Order Picking)이란 창고에서 고객의 주문 단위 별로 물품을 출하하는 과정으로 피킹 카트 또는 로봇이 최적 동선을 찾아 이동할 수 있도록 효율성을 제고하는 게 기술의 핵심이다. 물류 빅데이터에 기반한 알고리즘을 개발하면서 상품을 픽업하기 위해 방문해야하는 지점을 줄여 전체 이동거리를 감소시킨다. 카트나 로봇 등의 이동거리가 짧아짐에 따라 전체 배송 작업 시간도 단축될 수 있다.
또한 오더피킹 최적화를 통해 상품이 보관된 선반 별 혼잡도도 관리한다. 특정 장소에 피킹 카트나 로봇이 몰리는 병목현상을 방지해 대기 시간을 최소화한다. 이 시스템은 현재 곤지암 풀필먼트센터에 적용해 물류 효율성을 향상하며 고객만족도를 높이는 데 기여하고 있다.
알고리즘 개발 통한 시스템 고도화… 물류 프로세스 ‘브레인’ 역할로 생산성 증대
디팔레타이저(팔레트에 적재된 박스를 컨베이어벨트로 옮기는 로봇) 시스템도 AI 알고리즘을 바탕으로 물류 현장에서 맹활약 중이다. 인공지능(AI) 딥러닝 기술을 적용해 박스의 체적을 인식하고, 한번에 여러 상품을 들어올릴 수 있는지를 판단한다. 중복 피킹이 가능한 상품끼리는 AI가 그룹화하고, 각 그룹 간 최적 작업순서를 지정하는 등 알고리즘 기술을 적용해 물류 생산성을 높인다. 작업자들이 기피하는 단순반복 작업을 로봇이 대신함으로써 물류센터 첨단화를 이끌고 있는 것이다.
빅데이터, AI 기반 단순반복 업무 자동화… 작업자 근무 강도 감소로 무인화 기대감 향상
물류센터 내에 자동화 로봇과 설비가 많이 적용될수록 전체 관점에서 작업을 관리하며 운영을 최적화하는 것은 매우 중요하다. CJ대한통운이 특허를 취득한 WCS(Warehouse Control System•물류 자동화 설비 통합관리 시스템)는 입고, 출고, 재고를 관리하는 물류센터 관리 시스템인 WMS(Warehouse Management System)에서 전달받은 정보를 각 기술과 연결하는 중추신경 역할을 한다. ‘서울 중구 A사에 B상품 3개 배송’과 같은 주문 정보가 WMS에서 송출 후 WCS로 보내면 WCS는 데이터를 식별해 물류설비 중 AGV에게 “B상품이 적재된 선반을 작업자가 있는 장소로 이동”이라는 명령을 내리는 방식으로 운영된다. CJ대한통운은 각 설비들과 연결을 잇는 표준 프로토콜도 자체 개발해 물류 설비 간 호환성 유지 및 구축으로 기기 별 연동성도 함께 높이고 있다.
물류 전문가들은 다품종 소량 주문 비중이 높아지며 물류 운영의 복잡도가 증가하는 시대에 첨단 물류 시스템이 풀필먼트 서비스의 출발이자 기술의 총체라고 보고있다. CJ대한통운의 풀필먼트 서비스가 단순히 기술 도입에 머무는 것이 아니라, 빅데이터와 AI를 활용한 첨단 기술 개발에 속도를 내는 이유다.
CJ대한통운 김경훈 TES물류기술연구소장은 “고객 주문 상품이 더욱 다양해지면서 빅데이터, AI를 바탕으로 한 첨단 물류 기술 개발이 더욱 중요해지고 있다”며 “핵심 기술 개발과 확보를 위해 인재 영입과 더불어 지속적 투자를 아끼지 않을 것”이라고 말했다.
