물류&이커머스 트랜드

글로벌 물류 기업들이 협동로봇을 도입하는 이유

2023-09-26

최근 인터랙트 어널리시스 조사에 따르면 2027년 협동 로봇(코봇)이 전체 로봇 시장의 1/3을 차지하고 매출 56억 달러(약 7조 5025억)에 도달할 것이라고 예측했습니다. 현재 협동 로봇은 일본, 중국, 미국, 한국 등 글로벌 물류 기업들에서 도입하며 시장을 빠르게 성장시키고 있습니다.

인간과 함께 작업하는 협동로봇, 코봇

cobot 또는 co-robot이라고도 불리기도 하는 협동로봇은 인간과 협력하여 작업하는 로봇을 지칭합니다. 인간과 같은 작업 공간에서 서로 협력하며 일을 수행하여 작업 효율성을 높이고 안전성을 확보합니다.

코봇은 다양한 형태와 크기로 존재할 수 있으며, 작업의 특성에 따라 다양한 형태로 설계 및 개발됩니다. 보통 센서, 카메라, 로봇 팔, 인터페이스 등을 통해 주변 환경을 감지하고 사람과 상호작용이 가능한 상태에서 작업을 합니다.

협동로봇의 활용 범위는 점점 더 넓어지고 있습니다. 자동차 산업과 의료, 제조업, 물류 및 창고 관리 외에도 서비스 업종에서도 협동로봇의 활용도가 높아지고 있습니다. 과거에는 단순히 사람이 하기 어려운 업무나 위험했던 작업을 대신하는 단편적인 역할을 했지만 최근에는 사람과 함께 작업하면서 효율 자체를 향상시키고 안전성을 높이고 있습니다.

글로벌 물류 기업들이 협동로봇을 선택하는 이유

물류 업계는 급변하는 고객 요구와 빠르게 진화하는 시장 환경에 적응하기 위해 높은 효율성과 정확성이 요구됩니다. 협동로봇은 인공 지능 및 자동화 기술을 기반으로 한다는 점에서 물류 업계에 적합한 솔루션으로 선택되고 있습니다. 사람과 함께 일하며 작업 과정을 보완하고 설비의 종합적인 효율성을 높일 수 있으며, 이는 결국 오류를 줄여 생산성을 높이고 물류 업무의 효율을 극대화할 수 있습니다.

또, 글로벌 물류 기업들이 협동로봇을 선택하는 가장 큰 이유는 물류 업계의 고질적인 문제인 인력난을 해결할 수 있기 때문입니다. 협동로봇은 고비용의 인력을 대체하거나 보조함으로써 인력 효율성을 높일 수 있습니다. 항상 인력난에 시달리는 물류 업계에서는 협동 로봇을 통해서 인력 고용의 문제를 해결하고자 합니다.

물류에서 협동로봇을 활용하는 방법

협동로봇은 물류 작업에서 반복적이고 규칙적인 작업을 자동화하여 작업 효율성을 높입니다. 예를 들어, 높은 위치의 제품을 집어 들거나 창고 내에서 원하는 위치에 제품을 놓는 작업을 수행할 수 있습니다. 또, 주문 처리 과정에서의 제품의 운반, 분류, 포장, 피킹 등과 같은 물류 작업을 시행할 수 있어 사람은 보다 전문적이고 높은 가치 작업에 집중할 수 있습니다.

또, 프로그래밍된 정확한 규칙에 따라 작업을 수행하므로 정확성이 뛰어나며, 예측 가능한 결과를 제공합니다. 즉, 사람에 의해 발생되는 휴먼 오류가 적어져 제품의 오배치, 오출고 등의 오류를 감소시킵니다. 출고 라인에 협동로봇을 배치한다면 고객 만족도를 높이고 비용을 절감하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

또, 협동로봇의 유연함은 물류센터 내에 좁은 작업 공간에서도 높은 활용도를 보입니다. 사람이 들어갈 수 없는 공간이나 사용이 불편한 공간이라면 협동로봇을 활용할 수 있어 물류센터의 탄력적인 운영이 가능해집니다.

계속해서 커지는 협동로봇 시장

협동 로봇은 노동력이 부족하고 효율성 개선이 시급한 곳에서 높은 활용도를 보여줍니다. 미국, 일본, 중국, 한국 등 물류 시장에서의 협동 로봇에 대한 니즈는 계속해서 상승하고 있는 이유 역시 물류 인력 부족 문제가 계속해서 이슈가 되었기 때문입니다.

물류 디지털화가 진행되고 자동화 물류센터가 증가하면서 협동로봇(코봇)의 성장 가능성을 높게 보고 있습니다. 스마트 물류센터 내에서 협동로봇(코봇)의 역할을 정립하고 효율적인 작업 프로세스를 구축한다면 물류 자체의 효율을 향상시킬 수 있습니다.

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최근 물류센터에서 효율을 상승시키기 위해 협동로봇 외에도 자동화 장비, 창고 관리 시스템, 물류 관련 시스템을 도입하는 곳이 많아졌습니다. 하지만 장비나 새로운 시스템을 도입한다고해서 무조건적으로 효율이 상승하는 것은 아닙니다.

협동로봇, 각종 물류 시스템을 도입하기에 앞서 극대화된 효율을 만들기 위해서는 현재 물류 상태에 맞는 맞춤 해결책을 찾는 것이 바람직합니다.

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