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한국하니웰 정연욱 차장 “해외서 검증된 voice picking 기술로 이커머스와 식품 시장 본격 공략할 계획이다”

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헬로티 김진희 기자 |

 

한국하니웰이 Voice solution 전담 인원을 배치하면서 본격적으로 국내에서 voice picking 기술을 통한 시장 공략에 나선다. 글로벌 voice 전문업체인 보콜렉트를 인수한 후 국내에서는 협력사와 함께 몇몇 프로젝트를 통해 voice picking 기술이 선보인 바는 있다.

 

한국하니웰에 따르면, voice picking 기술을 도입한 대부분 업체에서 12개월 이내의 ROI를 달성하였으며, 창고 내 다양한 분야에 적용이 가능하며 고정식 설비에 비해 유연하고 신규 작업자의 트레이닝 시간이 60% 이상 단축됐다.

 

한국하니웰은 현재 보이스 피킹 시스템 도입 논의가 가장 활발한 산업 영역인 이커머스와 식품 시장을 집중 공략할 계획이다. 한국하니웰 정연욱 차장과 진행한 인터뷰를 정리했다.

 

 

질문. 하니웰이 voice 전문업체인 보콜렉트를 인수한 지는 꽤 흐른 것으로 알고 있다. 여전히 voice picking 기술에 대해 단순히 음성인식 기술정도로 인식하는 경우가 많은 것 같다. 정확하게 어떤 기술인가?

답변. 물류창고나 유통센터에서 피킹 작업자의 생산성과 정확성을 높이는 음성 프로세스라고 보면 된다. 작업자는 음성 인식&합성 엔진이 탑재된 모바일 장비와 노이즈 캔슬링 기능이 추가된 산업용 헤드셋을 착용하고 음성 지시에 따라 로케이션 정보, 상품, 수량 등을 듣고 말하면서 작업을 진행한다. 음성 명령어를 통해 간소화된 형태로 현재는 피킹 작업 뿐만 아니라 입고 검수, 적치, 보충, 재고 실사 등 창고 내 거의 대부분의 업무에 도입이 가능하다.

 

질문. 작년 말 개최됐던 스마트리테일위크 전시회에서 새로운 컨셉의 voice picking 애플리에시션을 선보인 것으로 알고 있다. 어떤 컨셉이었나?

답변. 지난 스마트리테일 위크 전시회에서는 요즘 리테일 매장에 기존 종이라벨에서 e-paper 형태의 전자라벨 ESL(Electronic Shelf Lebel)로 바뀌는 추세다. 그래서 Voice와 ESL을 연동하는 형태의 Voice Smart Cart를 소개하게 되었다.

 

Greenframe 형태의 경량화된 Cart와 음성 엔진이 탑재된 모바일 장비로 Voice 앱을 실행해 전자라벨을 종이 주문서 대신으로 활용해 온라인 주문에 대한 실시간 피킹을 진행할 수 있다. 전자라벨은 수만번이상 재사용할 수 있기 때문에 추가적인 라벨이나 종이발행이 필요하지 않다. 다크스토어나 일반 매장에서 온라인 주문에 대한 피킹 솔루션으로 활용할 수 있을 것으로 생각한다.

 

질문. 데이터를 확보할 수 있는 기술들은 많이 나와 있다. 그에 비해 voice picking이 가져다 주는 이점은 무엇인가?

답변. 물류센터의 피킹 작업은 디지털표시기나 키바(Kiva) 같은 로봇이 피킹하는 모습을 많이 보았을 텐데 실제 현장은 대부분 종이나 PDA에 의존해 체크하고 수기로 확인을 하면서 작업을 하고 있다.

 

작업자가 실제 필요한 정보는 로케이션이나 수량, 상품 바코드 같은 단순한 정보들이다. 주문번호나 주문자, 상품코드 등과 같은 부가 정보들은 작업자의 시선을 분산시킬 뿐만 아니라 집중도를 낮추게 된다. 종이나 PDA의 디스플레이 위주의 작업은 작업자의 시선을 분산시키고, 입력하는 과정 등이 만약, 업무과정에서 작업자가 보이스가 말한 내용과 다른 업무를 진행했을 경우, 다시 말해 작업자가 오류를 범했을 경우에는 다음 단계로 넘어가지 않도록 자동으로 멈추게 된다.

 

무엇보다 보이스 피킹은 작업상의 안전도를 높여주는 역할을 할 수 있다. 과거 종이나 PDA를 보면서 작업을 진행하던 때는 작업자의 눈이 한 곳을 바라볼 수 없어 주의력이 분산될 수 밖에 없었고 이는 센터 내 안전사고 발생 위험도를 높이는 요인이었다.

 

하지만 보이스 피킹을 활용하면 작업자의 눈이 자유롭게 돼 주의력 분산없이 듣는 것만으로도 업무를 파악할 수 있어 안전사고 발생 가능성을 대폭 낮추게 된다. 다시 말해 보이스 피킹이 작업자의 또 다른 눈이 되어주는 것이다.

 

 

질문. 그렇다면 voice picking 제품이 산업군에서 차별화 되는 부분은 무엇인가?

답변. 대부분의 도입 업체에서 12개월 이내의 ROI를 달성하였으며, 창고 내 다양한 분야에 적용이 가능하며 고정식 설비에 비해 유연하고 신규 작업자의 트레이닝 시간이 60% 이상 단축되는 부분이 있다.

 

한마디로 가장 단순하고 심플한 형태라고 말씀드릴 수 있다. 태블릿이나 스마트 글라스 등 화면이 있는 경우 터치나 키보드 입력이 필요하다. 하지만 음성은 작업하면서 두손(hand-free)과 양눈(eyes-free)을 자유롭게 쓸 수 있기 때문에 편의성 및 안정성 측면에서도 매우 유리하다.

 

그리고 작업자 훈련 측면에서 1Day 이내에 숙련자의 80% 수준에 도달한다. 피킹 작업이 단순한 형태의 단어로만 이루어져 있기 때문에 암기하거나 기억력에 의존할 필요가 없다. 고령의 작업자나 PDA 같은 장비에 익숙하지 못한 여성 작업자도 빠르고 쉽게 작업이 가능하다.

 

그리고 음성엔진 자체에 34개국의 별도의 패키지가 있어서 외국인이 작업을 할 때도 언어만 변경해서 바로 사용 가능하다. 디스플레이 환경에서는 언어에 따른 별도의 개발 및 커스터 마이징이 필요하다는 단점이 있다.

 

질문. 다양한 산업에서 이 기술을 필요로 할 것 같다. 한국하니웰이 공략하고자하는 voice picking의 주요 타겟층은?

답변. 현재 보이스 피킹 시스템 도입 논의가 가장 활발한 산업 영역은 이커머스와 식품 산업이다. 스타일난다, 문고리닷컴, 펫박스, 헬로네이처, 베이킹몬 등 이커머스 영역에서 도입에 적극적인 이유는 동시에 여러 명의 주문을 처리하는 멀티 오더 피킹이 가능하고, 블루투스 스캐너를 이용해 상품을 검수하는 과정을 피킹과 동시에 작업하기 때문에 오피킹율이 현저히 낮은 것이 특징이다.

 

그리고 주요 타켓층은 풀필먼트(Fulfillment) 와 냉동(영하 25도),냉장 영역이다. 풀필먼트는 이커머스 산업이 2022년에는 187조원 규모로 빠르게 성장하고 발전함에 따라 다양한 SKU와 잦은 로케이션 재고 변동 특성이 있기 때문에 자동화 설비를 도입하기 어려운 영역으로 유연한 보이스 솔루션의 형태가 적합할 것으로 예상하고 있다.

 

영하 25도 이하의 냉동 창고에서 사용할 수 있는 대표적인 피킹 솔루션은 찾기 어려운 상황이다. 현재 PDA나 종이로 작업을 진행하지만, 두꺼운 장갑을 낀 상태에서 화면의 터치나 수기 체크가 매우 어렵기 때문에 대부분 작업자의 기억에 의존하여 피킹을 진행하는 것이 현실이다. 그리고 Voice Picking은 85데시벨 이상의 냉동 창고의 팬 소음 환경에서도 작업이 가능하고, 화면이 없기 때문에 영하 30도에서도 작동이 가능하다.

 

질문. 앞으로의 voice picking 판매 및 사업 전략은 무엇인가?

답변. Voice picking은 모바일 장비에 안드로이드 음성엔진을 탑재하여 기존의 고객사 뿐만 아니라 해외에서는 이미 20년이상 성숙된 기술이다. 한국어에 비해 비교적 인식률이 높은 영어, 유럽, 중국어, 일본어는 물류센터에 도입이 매우 활발하고 기존에 화면 위주의 작업을 음성으로 변경 하는 추세다.

 

국내에서도 20개 이상의 온라인, 대기업 사이트에 적용되어있지만 하니웰의 국내 담당자가 부재했기 때문에 마케팅이나 프로모션, 트레이닝 등을 진행하기 어려운 부분이 있었다. 이번에 Voice solution 전담 인원이 배치되면서 파트너와 분기별 case study 세미나 등 다양한 프로모션을 진행하고 아세테크 이외에 2-3곳을 발굴해서 현재 교육과 Voice picking 프로젝트를 진행하고 있다. 음성엔진의 한국어 버전 개발 및 국산화 문제가 가장 먼저 해소돼야 할 것으로 판단하고 있다.

 

국내 스타트업 업체와 음성엔진을 개발 중에 있으며, 한국어의 인식율을 높일 수 있는 고립된 형태의 알고리즘을 개발 중이다. 시장 환경은 매우 빠르게 변화하고 있으며, 다양한 솔루션을 받아들일 수 있는 준비가 된다고 생각한다. 그리고 음성이 물류 뿐만 아니라 재조, 검수 등 산업 전반에 확장 할 수 있는 영역이기 때문에 컨설팅 및 개발 인력 보충이 시급하다.










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