10년 전, 미국의 거대 전자상거래 업체인 아마존은 사용자가 주문한 후 창고에서 주문 생산을 추적하는 기관인 주문 처리 센터의 거대한 주문 처리 창고에서 로봇을 사용하기 시작했습니다. 이 로봇 지원 창고에서 아마존 직원은 더 이상 선반 사이를 왔다갔다 할 필요가 없으며 로봇이 상품을 피커에게 직접 가져다 줄 것입니다. 이것의 장점은 노동력을 많이 절약할 수 있을 뿐만 아니라 따기 효율을 높여 한 돌로 두 마리를 죽일 수 있다는 점이다. 현재 Amazon은 전 세계적으로 모든 종류의 350개 이상의{3}} 로봇을 배포하고 있습니다. 그렇다 하더라도 로봇에 대한 아마존의 엄청난 수요가 충족될지는 완전히 확신할 수 없습니다.
영국 "이코노미스트" 잡지는 창고 로봇 기술의 지속적인 발전과 인건비 증가 및 채용 어려움과 함께 물류 산업이 일부 변화를 겪기 시작했다고 믿습니다. 특히 지난 2년 동안 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 유행의 예방과 통제로 인해 글로벌 공급망이 긴장 상태에 빠졌고, 집에 갇힌 소비자들이 상인들에게 택배를 요청하는 거래량이 계속돼야 한다. . 따라서 메이저 이커머스 기업들의 실적은 계속될 전망이다. 단일 센터는 항상 최대 용량으로 운영되고 로봇에 대한 수요는 증가할 것입니다.
시장 수요의 지속적인 성장은 기술의 지속적인 반복을 주도했습니다. 오늘날 물류 산업에 더 나은 서비스를 제공하기 위해 더 많은 기능을 갖춘 차세대 로봇이 등장하고 있습니다. (사진제공=CNSPHOTO)
창고 자동화는 더 이상 케이크의 장식이 아닙니다.
그러나 로봇을 많이 사용하고 있음에도 불구하고 많은 기업은 비즈니스 볼륨 증가에 대처하기 위해 비즈니스 성수기 동안 임시 직원을 고용해야 합니다. 지난 12월 연말연시 쇼핑 시즌을 앞두고 Amazon은 미국에서만 약 150명의{2}} 직원을 추가하고 상당한 급여를 받았습니다. 계절적 임시 직원은 시간당 평균 $18 및 $3의 초봉을 받을 수 있습니다.{{ 5}} 급여. 서명 보너스 및 일부 지역에서는 교대 근무에 따라 임시 직원에 대해 추가로 시간당 $3.
시간 축을 보면 거의 모든 Amazon의 채용 위치가 10,{1}} 단위로 계산됩니다. 2020년 3월, Amazon은 4월에 100명({4}} 75세{6}}, 9월에 100명000)을 고용한다고 발표했습니다. 2020년 한 해 동안 Amazon은 500명 이상의 직원을{11}} 고용했습니다. 이렇게 채용된 직원들은 주로 아마존의 창고 및 특송 업무를 담당합니다.
McKinsey & Company의 새로운 연구에 따르면 물류 및 유통에서 점점 더 부족한 노동력에 대한 높은 의존도가 장기적으로 미치는 영향은 분명합니다. 이는 물류 산업에 이미 사용 중인 로봇을 보다 새롭고 효율적인 로봇으로 교체하고 여전히 인간이 수행하는 대부분의 작업을 고급 로봇으로 교체하는 것을 포함하여 더 많은 로봇이 필요하다는 것을 의미합니다. 따라서 McKinsey는 창고 자동화 시장이 연간 복합 성장률 23%로 확장되고 창고 자동화 시장 규모가 2030년까지 500억 달러를 초과할 것으로 예측합니다.
시장 수요의 지속적인 성장은 기술의 지속적인 반복을 주도했습니다. 오늘날 물류 산업에 더 나은 서비스를 제공하기 위해 더 많은 기능을 갖춘 차세대 로봇이 등장하고 있습니다. 영국 '이코노미스트' 매거진에 따르면 영국 최대 온라인 식료품 유통업체 오카도가 개발한 '600 시리즈' 로봇이 대표적이다. 오카도 CEO 팀 스타이너는 로봇이 "모든 것을 바꿨다"고 말했다.
"600 시리즈" 로봇은 현재 오카도에서 사용하는 "500 시리즈" 로봇보다 훨씬 가볍고 유연하며 배터리 전원이 덜 필요합니다. Ocado의 로봇은 주문 처리 센터의 거대한 금속 캐비닛 네트워크에서 작동합니다. 일부 주문 처리 센터는 축구장보다 큽니다. 금속 캐비닛의 각 셀에는 제품이 들어 있는 플라스틱 상자가 들어 있으며 최대 21개 층까지 쌓을 수 있습니다. 주문이 접수되면 로봇이 배송되어 상자를 골라 분류 스테이션으로 배달합니다. 그곳에서 직원이 필요한 물품을 꺼내 하나씩 스캔하여 적절한 가방에 넣습니다. 이것은 슈퍼마켓 계산대에서 하는 것과 유사합니다.
로봇을 선택하기 전에 대량 주문인 경우 창고 주변의 항목을 수동으로 선택하는 데 1시간 정도 걸릴 수 있습니다. 그러나 지금은 여러 대의 로봇이 동시에 금속 캐비닛에서 작업하므로 피킹이 훨씬 빨라졌습니다.
오카도의 새로운 "600 시리즈" 로봇은 성능면에서 "500 시리즈"와 같거나 더 나을 것이지만 에너지 소비는 더 적습니다. "600 시리즈"에는 주문 처리 센터를 더 작게 만드는 추가 이점이 있습니다. 이는 주문 처리 센터를 몇 개월 이상이 아닌 몇 주 만에 설치할 수 있고 설치 비용이 더 저렴하다는 것을 의미합니다.
여러 소매 대기업이 로봇을 사용하기 시작했습니다.
영국의 "이코노미스트" 잡지는 아마존이 더 효율적인 로봇도 개발하고 있다고 밝혔습니다. 키바(Kiva)라고 불리는 최초의 로봇은 사람 높이의 선반 아래로 미끄러져 내려가 상품을 보관한 다음 선반을 들어 올려 분류 스테이션으로 배달하는 가느다란 로봇이었습니다. 2012년 Amazon은 미국 창고 로봇 회사인 Kiva Systems를 7억 7,500만 달러에 인수한 후 Amazon Robotics로 이름을 변경했습니다.
이후 Amazon Robotics는 Kiva의 Pegasus 축소 버전을 포함하여 다양한 로봇을 개발했습니다. 보다 자동화된 미래에 대비하기 위해 이 회사는 최근 생산량을 늘리기 위해 매사추세츠에 새로운 로봇 제조 시설을 열었습니다.
2014년 Kiva 로봇이 Amazon 전용으로 결정된 후 의료 회사의 두 엔지니어는 Exotec이라는 회사를 시작하여 다른 유형의 로봇 창고를 구축하기로 결정했습니다. 프랑스 회사는 Skypod라는 로봇을 사용하여 3차원 시스템을 개발했습니다. Skypod는 Kiva와 약간 비슷하게 생겼으며 창고에서도 자유롭게 이동할 수 있습니다. 그러나 선반을 옮기는 대신 Skypod가 선반 위로 올라갈 수 있습니다. 원하는 높이로 올라가면 크레이트를 들고 크레이트와 함께 랙을 내려와 크레이트를 분류 스테이션으로 보냅니다. Skypod는 최대 12-미터 높이의 선반까지 올라갈 수 있어 창고 공간을 극대화합니다. 시스템이 모듈식으로 설계되었기 때문에 쉽게 확장할 수 있습니다. Skypod는 상자를 선반으로 되돌릴 수 있을 뿐만 아니라 다시 적재해야 하는 곳으로 이동할 수도 있습니다.
프랑스 대형마트 그룹 까르푸, 미국 의류업체 갭, 일본 의류 브랜드 유니클로 등 일부 유통업체는 이미 스카이팟을 사용하고 있다.
더 많은 로봇이 생산 및 생활 분야에 진출할 것입니다.
물론 로봇은 너무 빨리 움직이고(Skypod의 속도는 4m/s) 사람을 다칠 가능성이 있기 때문에 종종 밀폐된 공간에서 작동하도록 지정됩니다. 현재 Amazon 직원은 로봇 작업 영역에 들어가야 하는 경우 특수 안전 조끼를 착용합니다. 안전 조끼에는 누군가가 있다는 것을 근처 로봇에 알리는 전자 장치가 포함되어 있습니다. 신호를 수신한 후 로봇은 작동을 멈추거나 다른 경로를 취합니다.
또한 로봇이 인간과 함께 작업하려면 카메라, 레이더 및 기타 센서와 같은 추가 안전 시스템을 갖추어 인간과 충돌하지 않아야 합니다. 따라서 그들은 조심스럽게 천천히 움직이는 경향이 있어 로봇이 자주 멈추고 느리게 작동합니다. 이제 더 강력하고 주변 환경을 더 잘 인식하는 로봇이 등장하고 있습니다. 예를 들어, Nippon Electric Company(NEC)는 고위험 투자를 피하기 위해 금융에서 사용되는 절차와 유사한 "위험에 민감한 확률론적 제어 기술"을 사용하기 시작했습니다. 창고 시나리오에서 로봇은 작업을 시작하기 전에 창고를 통과하는 가장 안전하고 빠른 경로를 선택하는 것과 같은 위험을 평가할 수 있습니다. NEC는 테스트 중에 이 기술이 안전성을 손상시키지 않으면서 로봇의 평균 피킹 속도를 두 배로 늘렸다고 말했습니다.
영국 '이코노미스트' 매거진은 관련 보고서에서 주문 처리 센터가 자동화하기 가장 어려운 작업은 분류와 포장이기 때문에 성수기에는 인력을 늘려야 한다고 전했다. 그리고 주문 처리 센터에는 다양한 모양, 크기, 무게의 무수히 많은 종류의 상품이 보관되어 있기 때문에 로봇으로 이러한 작업을 수행하는 것은 쉽지 않습니다. 그러나 Amazon, Ocado 및 수많은 회사는 일부 분류 스테이션에 로봇 팔을 설치하여 분류를 자동화하기 시작했습니다. 이러한 로봇 팔은 일반적으로 카메라를 사용하고 바코드를 판독하여 품목을 식별합니다. 인공 지능은 로봇에게 달걀 위에 감자를 올려놓지 않는 것과 같이 특정 상품을 다루는 방법을 가르치는 데 사용되고 있습니다.
Ocado는 또한 분류 스테이션을 거치지 않고 주문 처리 센터 상자에서 직접 품목을 픽업하는 로봇 팔을 개발하고 있습니다. 주문 처리 센터에서 마음대로 움직일 수 있는 로봇 팔을 개발한 실리콘 밸리 기반 물류 로봇 제조업체 페치 로보틱스(Fetch Robotics)는 지난해 미국 자동차 서명 회사 지브라 테크놀로지스(Zebra Technologies)에 인수됐다.
매사추세츠에 본사를 둔 또 다른 로봇 제조업체인 Boston Dynamics는 운전자가 지정된 위치에 상자를 내리고 배치하는 데 도움이 되는 Stretch라는 견고한 모바일 로봇을 출시했습니다. 1월에 미국 물류 대기업 DHL은 향후 3년 동안 북미 창고에서 로봇을 사용하기 위해 첫 스트레치 주문을 했습니다.
미래에는 다양한 유형의 로봇이 다양한 생산 및 생활 분야에 진출할 것이지만 동시에 인간에게 다양한 유형의 직업을 가져다 줄 것이라고 예측할 수 있습니다.