
소설 속 로봇의 인기에도 불구하고 인간의 형태에 동작을 복제한다는 것은 상상하는 것 이상으로 훨씬 어려운 일이다. 그러나 아랍에미리트, 카타르, 바레인, 사우디아라비아 지역 등에서 사람 기수 대신 로봇을 태우거나 중국 하얼빈의 로봇 레스토랑에서 어린 아이들을 대신해 로봇이 웨이터나 주방 직원으로 사용되는 등 몇 가지 흥미로운 발전들이 있었다.
1973년 스웨덴에서는 세계 최초로 상업적으로 이용 가능한 전자 마이크로프로세서 제어 로봇이 파이프를 구부리거나 연마하는 데 사용됐으며, 같은 해에 6개의 전자·기계의 축을 지닌 첫 번째 관절 로봇도 만들어졌다. 이런 로봇 팔은 2005년쯤 완성도를 지니게 됐으며, 가까운 미래에는 치과와 같은 작업대 위에서 사용할 수 있을 정도의 작은 크기와 건축 등에서 필요로 하는 정밀성과 속도를 인간과 같은 수준까지 가능한 로봇을 만들 수 있을 것이라고 기대하고 있다.
유통 센터의 성장
유통 센터는 상품을 검사, 납품, 보관 등을 행하며 일반 고객 또는 소매점이나 대리점 등으로 선별, 포장 및 배송하는 대규모의 창고를 뜻한다. 상품은 기저귀부터 책, 약국 용품, 의류, 오피스용품, 식품, 음료, 신발, 생활용품, 애완용품 등 다양한 종류로 돼 있으며, 그 수량은 1~2개의 낱개에서부터 20~100개의 묶음까지 다양하다.
유통 센터가 변화하고 확대되도록 이끌어 준 것은 몇 가지가 있는데, 온라인 판매를 통한 빠른 납품, 향상된 데이터 조작 기능과 다차원적인 제조 과정, 자재 관리와 최첨단 모바일 로봇의 결합, Goods-To-Man 방식을 통한 비용 감소, 노동력 절감, 생산성 향상, 그리고 지금보다 더 비용효율적인 센터 개발의 필요성 등이다.
전자상거래 판매는 창고형 마켓, 클럽, 달러 상점 등에서 연간 8.5%의 복합 성장률을 보여주고 있다. 슈퍼마켓과 편의점에서도 마찬가지다. 매일 유통 센터를 통해 운송되는 상품의 수량은 어마어마해서 데이터와 알고리즘 분석을 통한 흐름을 분석해야 하는 것이 필수적이다.
산업 자동화 로봇의 변화 및 성장
아마존이 세계 최대의 전자상거래 유통업체라는 것을 부인하는 사람은 없을 것이다. 아마존은 사용자가 창고에서 필요한 물건을 카트에 담고 이것을 컨베이어 벨트로 이동시키는 Pick-To-Cart(일명, Man-To-Goods) 방식을 개척해왔다. 반면에, 키바 시스템(Kiva System)은 이러한 과정을 역으로 하는 Goods-To-Man 방식이다. 이 시스템은 사용자는 같은 자리에 있고 로봇이 상품을 가져다주는 형태다. 아마존이 새로운 창고에 키바 시스템을 구축한 이후로, 대략 2,000명에서 1,000명 정도의 인력 감소가 예상됐다.
전 세계적으로 키바가 이러한 방식을 제공하는 유일한 회사는 아니며, 정교한 소프트웨어를 사용하지 않는 회사는 어디에도 없을 것이다. 어떤 제품이 어떤 카트로 들어가야 하는지, 어떤 순서를 통해 제품이 어떤 위치로 가야 하는지, 각각의 로봇들이 어떤 역할을 해야 하는지 등 자원 배분과 관련된 알고리즘을 고려했을 때 SAP, IBM, Oracle, Manhattan Associates나 Red Prairie 등과 같은 주문 처리 시스템을 해당 솔루션과 연동시켜야 하는 문제들이 있다. 그런 다음 이 시스템을 여러분이 가지고 있는 복잡한 소프트웨어 패키지와 합쳐서 고객 맞춤 배달 서비스를 위한 최적의 솔루션을 완성시켜야 한다. 이것은 인공지능 기술과 제어 시스템, 기계 학습, 운영 연구 및 기타 소프트웨어와 엔지니어링 분야의 기술과 모바일 로봇 플랫폼과의 조화이며 결합물이다. 앞선 모든 것들을 통해 Goods-To-Man 방식을 실현시킬 수 있다.
그렇기 때문에 이것이 가장 ‘매력적인’ 유형의 로봇임은 부정할 수 없다. 산업 자동화 로봇은 그 어느 때보다 가장 적은 오류를 지니고 우리가 주문한 상품을 우리에게 안전하고 정확하게 전달해주는 방식으로 변화 및 성장하고 있다.
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