[HANNOVER MESSE 2022 DEBRIEFING-⑥] 물류 시스템, 자동화에서 자율화로…로봇 기반 자율 운영 위해선 SW 기술 요구

2022.07.24 10:47:30

임근난 기자 fa@hellot.net

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소품종 대량생산에서 다품종 소량생산 시대로 변화함에 따라 물류의 유연성이 중요해졌다. 또한, 공장 규모가 계속 커지면서 복잡하고 많아진 물류는 사람이 감당하기 더욱 어려운 환경으로 만들었다, 따라서 최근 새로 짓는 공장은 무인 물류 시스템을 위해 자동화에서 자율화로 혁신하고 있다. 하지만 해결해야 할 과제도 있다. 움직이는 로봇이 한두 대가 아니라 수백 대가 되면 간섭과 혼잡이 발생할 수 있기 때문이다. 이를 해결하기 위해서는 오케스트라의 지휘자처럼 하드웨어를 잘 관제하는 넓은 범위의 시스템적인 소프트웨어 기술이 필요하다. 2022 독일 하노버메세 Insght Wrap-up 세미나에서 다임리서치 황일회 이사가 ‘제조·물류 IT 혁신’에 대해 발표한 내용을 정리했다.

 

 

첨단 제조 산업은 우리나라 GDP의 30% 이상을 차지하는 중요한 산업이다. 최근 코로나19로 인환 디지털 전환이 가속화되고 있으며 하드웨어 중심 자동화에서 소프트웨어 중심 자동화로 진행 중이다.

 

대표적인 산업인 반도체의 글로벌 시장 추이를 보면 연평균 5.1%씩 성장하며 설비 투자가 확대되고 있다. 그동안 기업들은 값싼 인건비를 좇아 해외 공장을 늘렸지만 코로나 팬데믹으로 공장 가동이 차질을 빚고 글로벌 공급망 악재가 겹치면서 생산기지를 국내로 돌리거나 가까운 나라로 옮기는 니어쇼어링으로 눈길을 돌리고 있다. 삼성전자의 경우 2030년까지 반도체 생산시설 확대에 170조 원을 투자할 계획이라고 밝혔다. 반도체 공장을 짓게 되면 자연히 반도체 장비의 투자로 확대될 것이다. 지난해 반도체 장비의 총 투자액은 전년 대비 약 47% 증가했고 매년 역대 최고치를 경신하고 있다.

 

 

또 하나 주목할 만한 분야는 2차전지 산업이다. 2차전지 산업은 국내 3사를 비롯해 중국 회사들이 본격적으로 설비 투자를 확대하고 있다. 일반적으로 1기가와트 공장을 짓는데 1,000억 원 정도 들어간다. 최근 짓는 공장의 규모가 20기가와트나 30기가와트인 점을 고려하면 2조 원에서 3조 원 정도를 신공장 설비에 투입할 것으로 보인다.

 

그러나 신공장을 짓고 증축하는 과정에서 직면한 문제는 산업 현장에서 일할 사람이 없다는 점이다. 또 공장 규모가 계속 커지면서 복잡하고 많아진 물류를 사람이 감당하기가 더욱 어려워지고 있다. 결국 물류를 자동화, 자율화해야 한다.

 

로봇 기반 물류 자동화

 

시대는 이미 공급자 중심에서 소비자 중심으로 이동했고 소품종 대량생산 시대에서 다품종 소량생산 시대로 변화했다. 또한, 물류 패턴이 지속적으로 변화하는 매스 커스터마이제이션 시대에 접어들면서 물류의 유연성도 중요해졌다. 더 이상 컨베이어 벨트 시스템은 유연성이 중요한 공장에서 물류 시스템으로 채택되기 어려워졌고 로봇 기반의 물류 반송 시스템이 표준이 되어서 적용되고 있다. 최근 새로 짓는 공장에서는 무인 물류 시스템을 위해 자동화에서 자율화로 혁신하고 있다.

 

여기서 한 가지 생각해 볼 점은, 과연 물류를 자율화하기 위해서 하드웨어 하나만 잘 만드는 것으로 해결되느냐 이다. 예를 들어, 자율이동로봇 AMR의 경우 자재나 제품을 나르며 돌아다니게 되는데 공장 내부의 현실은 깔려 있는 수많은 설비들로 이 로봇들이 사람을 비껴간다든지 서로 피해갈 공간이 없다. AMR이 서로 자기 위치를 인식하고 어떻게 피해갈지 전략을 세우고 실행하는 게 중요하지 않을 수 있다는 의미이다.

 

따라서 중요한 것은 하드웨어가 아니다. 움직이는 로봇이 한두 대가 아니라 수백 대가 되면 큰 혼잡이 발생할 수 있다. 그런 혼잡을 막기 위해서는 오케스트라의 지휘자처럼 하드웨어를 잘 관제하는 넓은 범위의 시스템적인 소프트웨어 기술이 필요하다.

 

하나의 사례를 보겠다. 반도체 공장에서 많이 사용되는 반도체 팹 물류 로봇시스템(OHT)은 규모와 복잡도 증가로 인해 고지능의 물류 로봇 운영 알고리즘 도입을 요구하고 있다. 대규모 반도체 제조사들의 경우 팹 규모가 대형화됨에 따라 OHT 수가 증가하고 차량의 증가로 잦은 장·단기 정체 현상이 발생하고 있다. 특히, 웨이퍼 이송의 순간 집중이나 차량의 고장, 또는 특정 구역으로의 물동량이 집중되면 교통 혼잡을 막을 수 없다. 더욱 어려운 건 물류의 흐름을 관찰하고 물류 흐름에 따라서 최적의 경로를 찾아주는 연결이 필요한데, 물류의 흐름이 시시때때로 변한다는 것이다. 공장은 만들어지는 물건에 따라 설비도 바뀌고 패턴도 달라지기 때문에 혼잡의 양상을 예측하기가 어렵다. 때문에 교통 혼잡이 생길 때마다 문제 해소를 위해 인력을 투입해야 하고 복구를 위한 비용도 발생한다.

 

따라서 정말 필요한 기술은 어느 하드웨어 하나를 정밀하게 제어하는 것도 중요하지만, 하드웨어가 여러 개 있을 때 이들을 잘 운영할 수 있도록 교통 혼잡을 미리 예측하고 대응할 수 있는 AI 기술 도입이 필요하다.

 

제조 물류 시스템 주요 이슈

 

그러면 제조 물류 시스템의 주요 이슈에는 어떤 것들이 있는지 살펴보겠다. 먼저, 반도체, 2차전지, 디스플레이와 같은 첨단 산업 분야의 제조 물류 시스템은 공정 복잡도, 불확실성 증가, 대규모 복합 물류 로봇 운영 난이도 증가에 따라 연구개발 전문 인력 유치에 어려움을 겪고 있다. 이러한 이슈들은 물류 효율을 저해하는 요인이 된다.

 

S 반도체 물류 담당 임원은 인터뷰에서 “다양한 물류 자동화 로봇들을 통합 제어할 수는 없나요? 특히 수백 대의 물류 로봇을 운영할 대 예측하지 못한 돌발 상황에도 자율 대응하는 고도화된 시스템은 없는지요?”라고 말한다. 그러나 국내 대부분 물류 자동화 업체는 하드웨어 기반 업체이다. 복합 물류 로봇 통합 운영 시스템을 도입하고 있는 첨단 제조 산업에는 자율 운영을 위한 고지능의 운영 알고리즘과 소프트웨어 솔루션이 필요하지만, 이러한 경쟁력을 가진 기업을 찾기란 어려운 게 현실이다.

 

또 하나는 대규모의 물류 시스템이 일반 제조 영역으로 확대되고 있다. 예를 들어 AGV 시스템이 자동차·세탁기·냉장고 등 일반 가전제품 조립라인에 활발히 적용되고 있으며, 대형 자동차 제조사 중심으로 AGV 기반 FMS 시스템이 도입되고 있다. 또한, 정부의 스마트 팩토리 정책 지원 자금을 활용해 중소 규모 공장도 AGV 시스템 구축에 열을 올리고 있다.

 

그렇다면 일반 제조 물류 시스템은 어떤가. 전자기판 제조 M사 대표는 “최근 고 인건비와 노동환경 개선요구로 물류 자동화는 필수인데, 투자비용보다는 오히려 운영할 조직과 부서가 없다”고 하소연한다. 첨단 제조 산업은 규모가 너무 커서 자율화가 문제였다면 일반 제조업에서는 AGV가 몇 대 필요한지 시험해보고 싶지만 시뮬레이터가 없어 확인해볼 길이 없다. 그렇다고 상용 소프트웨어를 쓰자니 상용은 현실과 많이 다르다. 결국 운영 인프라 미비와 정확한 ROI 산출이 어려워 투자를 유보하게 된다. 따라서 일반 제조에서의 물류 시스템은 정확한 투자 ROI를 산출하기 위한 솔루션(디지털 트윈)과 자율 운영 알고리즘 및 소프트웨어가 요구되고 있다.

 

또한, 물류 로봇 시스템 서비스화에 따라 유지보수 비용을 최소화하는 지능적·자율적 예지보전 소프트웨어 솔루션도 필요하다. 현행 물류 로봇 시스템은 일정 기간마다 주기적으로 점검하고 주요 부품을 교체해야 하는 한계가 있으며, 때문에 예방 정비에 인적 자원과 물적 자원이 필요 이상으로 투입된다. 그러나 최근 IoT 기술 발전에 따라 물류 로봇과 트랙의 상태 정보를 실시간으로 획득할 수 있고 설비 데이터와 인공지능 기술을 이용한 실시간 예지보전 기술 적용을 통해 제품 생산성을 높이고 유지비용을 줄일 수 있게 되었다.

 

글로벌 주요 IT 기업 물류 로봇 솔루션 현황

 

이번 하노버메세에서도 제조 물류의 관점에서 AI, IoT, 디지털 트윈 혁신 사례를 찾아볼 수 있었다. 먼저, AWS는 플랫폼 기업답게 제조 현장에서 사용되는 AGV를 클라우드로 제어할 수 있고, 또 다수의 로봇이 협업할 때 발생할 수 있는 혼잡이나 간섭을 해결할 수 있는 알고리즘과 사람이 직접 커스터마이즈할 수 있는 플랫폼을 소개했다.

 

작년 12월에 출시한 AWS의 ‘RoboRunner’는 다수 물류 로봇(AGV/AMR) 운영 관리를 위한 IoT 플랫폼으로, 클라우드를 기반으로 다수 물류 로봇 제어 서비스를 제공한다. 향후 중소형 규모의 자율·무인 물류 시스템 혁신에 기여할 것으로 기대하고 있다. 그러나 인터넷 환경이 제한되어 있는 제조 기업으로의 확산을 위해서는 데이터 보안 솔루션이 필요해 보인다. 또 올해 4월에 출시한 AWS의 ‘TwinMaker’는 다수의 설비 데이터를 손쉽게 수집·분석 가능한 IoT 서비스와 클라우드 기반의 분석 서비스를 제공 중이다.

 

인큐브드 IT는 자율주행 하드웨어 기술과 다수 로봇 제어를 위한 Fleet Management(차량 관리) 소프트웨어 기술을 보유한 기업으로, 다품종 소량생산 공장 및 물류 창고용 로봇의 클라우드 솔루션을 소개했다.

 

지멘스는 플랜트 시뮬레이션 소프트웨어를 통한 공장 설비 중심의 디지털 트윈 플랫폼을 제공하고 있는데, 물류에서는 컨베이어 중심의 시뮬레이션을 시연해보였다. 보다 유연성이 높은 AGV나 AMR 시스템 구현 사례는 아직 볼 수 없었으며 꾸준히 업데이트 중이라고 한다.

 

헬로티 임근난 기자 |

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