2030년까지 전 세계 창고에 50만 대 이상의 모바일 로봇이 공급될 전망
공급망 업계는 전자상거래 붐과 인력 부족을 고려해 창고 자동화에 대한 노력을 강화하고 있다. 사람의 노동을 줄이는 음성 피킹 헤드셋과 외골격 같은 솔루션과 함께, 모바일 로봇은 창고 부문의 생산성을 높이는 가장 널리 쓰이는 방법으로 떠올랐다.
창고 자동화는 재고가 창고 안팎과 고객에게 이동하는 과정을 최소한의 사람 개입으로 자동화하는 것이다. 자동화 프로젝트를 통해 기업은 반복적인 육체 노동과 수동 데이터 입력 및 분석과 관련된 고된 업무를 없앨 수 있다.
예를 들어 창고 직원이 자율 주행 모바일 로봇에 무거운 상자를 실을 수 있다. 로봇은 재고를 창고 한쪽 끝에서 출하 구역으로 옮기고, 소프트웨어는 이 재고의 이동을 기록해 모든 기록을 최신 상태로 유지한다. 이런 로봇은 어떤 작업이든 효율, 속도, 신뢰성과 정확도를 높인다.
창고 자동화의 범주:
- 기본 창고 자동화: 이 유형의 자동화는 그렇지 않으면 더 많은 수작업이 필요했을 작업을 사람이 수행하도록 돕는 단순한 기술에 그친다.
- 창고 시스템 자동화: 이 유형은 소프트웨어, 머신러닝, 로봇공학과 데이터 분석을 사용해 작업과 절차를 자동화한다.
- 기계화 창고 자동화: 이 유형은 사람이 창고 작업과 절차를 수행하도록 돕는 로봇 장비와 시스템을 사용한다.
- 고도화 창고 자동화: 이 유형은 기계화된 창고 로봇공학과 자동화 시스템을 결합해 노동 집약적인 사람의 프로세스를 대체할 수 있다.
글로벌 기술 시장 컨설팅 회사 ABI Research에 따르면, 창고용 모바일 로봇의 전 세계 공급량은 2021년부터 2030년까지 연평균 거의 40%의 성장률을 기록하고, 2030년에는 전 세계 50만 대를 넘어설 것이다.
“생산성 향상 기술은 다른 기술과 올바르게 결합될 때 투자 수익을 훨씬 크게 낼 수 있다. 예를 들어 위치 추적 데이터를 음성 솔루션과 결합하면, 창고 실행 시스템(Warehouse Execution System, WES) 플랫폼을 사용하는 창고는 작업자의 위치에 따라 이동 거리를 최소화해 업무 흐름을 최적화할 수 있다”
모바일 로봇 외에도 자동 보관 및 회수 시스템(AS/RS) 같은 솔루션이 빠르게 성장했다. Swisslog, Bastian Solutions, Körber 같은 선도 기업을 중심으로, 전 세계 AS/RS 산업은 2030년까지 180억 달러 이상으로 평가되며, 2021년부터 2030년까지 연평균 9% 성장할 것으로 예상된다.
AS/RS는 지정된 보관 위치에 화물을 자동으로 놓고 꺼내는 여러 컴퓨터 제어 시스템으로 구성되며, 창고로 들어오고 나가는 대량의 화물에 이상적이다. 이런 추세는 지난해 물류 부문에서 큰 규모의 물량이 나타났다는 사실과 맞물린다. 2020년 전 세계 소포량은 950억 개에 달했다. 2026년에는 이 물량이 두 배로 늘어날 것으로 예상되며, 2020년부터 2026년까지 연평균 성장률은 14%다.
“창고의 로봇화가 더 많은 물량을 처리하는 가운데, 수작업 프로세스가 자동화되거나 전통적으로 고도로 전문화되고 유연하지 않은 기계가 수행하던 작업을 필요에 따라 재배치하고 재교육할 수 있는 로봇이 곧 맡게 될 수 있다”
이 모든 결론은 ABI Research의 스마트 창고 시장 데이터 보고서에서 나왔다. 이 보고서는 회사의 공급망 관리 및 물류 리서치 서비스의 일부로, 리서치, 데이터와 ABI Insights를 포함한다. 시장 데이터 스프레드시트는 기회가 어디에서 열리는지 자세히 이해할 수 있도록 세부 정보, 시장 점유율 분석, 세분화된 서비스별 전망으로 구성된다.
ABI Research는 전 세계 기술 리더, 혁신가와 의사결정자에게 실용적인 연구와 전략적 권고를 제공한다. 당사의 연구는 오늘날 산업, 경제와 노동력을 근본적으로 바꾸고 있는 혁신 기술에 초점을 맞춘다. ABI Research의 글로벌 애널리스트 팀은 다른 기술 컨설팅 기업보다 몇 년 앞선 획기적인 연구를 자주 발표하며, 고객이 시장과 경쟁자보다 앞서 나갈 수 있도록 돕는다.
당연히 위의 모든 내용은 자연스러운 질문을 던진다. 사람을 일자리에서 밀어내고 자동화로 대체하는 과정은 어떻게 끝날까? 인류는 로봇에게 넘겨준 직업을 대신할 새로운 직업을 찾을 수 있을까? 다양한 분야에서 로봇화 속도는 육안으로도 분명히 보이지만, 이런 발전의 결과는 아직 아무도 예측할 수 없다.
