창고 협동로봇 전환 전략이 고정 할당↑…네덜란드 연구 결과

네덜란드 에라스무스대학교 로테르담경영대학원 연구진이 발표한 논문에 따르면, 창고 작업자가 단일 전담 로봇과 고정 짝을 이루는 방식보다 여러 협동로봇(AMR) 간 동적으로 전환하며 작업하는 방식이 더 높은 생산성을 기록하는 것으로 나타났다. 연구는 '피킹 더 베스트 봇(Picking the Best Bot)'이라는 제목으로 운송과학(Transportation Science)에 게재됐다.

연구팀은 1만2000개 이상의 창고 시나리오를 대상으로 분석 모델링과 시뮬레이션을 적용해 다양한 인간-로봇 협업 전략을 평가했다. 그 결과, 고정된 1대1 할당 전략이 가장 효율적이라는 기존 가정과 달리, 근무 시간 동안 작업자가 여러 로봇과 협업하는 '스웜(swarm) 정책'이 대부분의 조건에서 더 높은 처리량을 달성한 것으로 확인됐다.

특히 로봇의 속도가 빠르거나 로봇 수가 많을수록 스웜 정책의 이점은 더 커지는 양상을 보였다. 연구 주저자인 마흐디 고라시 칼릴라바디(Mahdi Ghorashi Khalilabadi) 연구원은 "단순히 로봇을 더 많이 도입하는 문제가 아니라 인간과 로봇의 조직 방식이 처리량에 큰 영향을 미친다"고 말했다. 그는 "로봇이 인간 피커보다 빠르거나 많을 경우 유연한 협업이 성능을 크게 향상시킬 수 있다"고 강조했다.

e커머스 시장의 급성장으로 대형 창고 내 효율적인 주문 피킹 시스템 수요가 증가한 가운데, 다수의 시설은 자율이동로봇(AMR)을 도입해 인간 피커를 지원하고 처리 성능을 개선해 왔다. 이번 연구는 작업자가 주문 피킹 중 AMR 간 전환하는 스웜 정책과 하나의 AMR로 주문을 완료하는 시스템 주도 정책을 비교 분석했다.

분석 결과, 스웜 정책은 시스템 주도 정책보다 일반적으로 더 높은 처리량을 제공했으며, 그 격차는 AMR 대비 피커 수 비율과 속도 비율이 증가할수록 확대됐다. 반면, AMR과 피커의 속도가 유사하고 주문 규모가 크며 AMR 수가 제한된 상황에서는 시스템 주도 정책이 더 효과적인 것으로 집계됐다.

글로벌 물류 창고 자동화 시장에서는 이번 연구 결과가 기존 AMR 도입 전략에 새로운 기준을 제시할 것으로 전망된다. 업계 전문가는 로봇 속도와 수량이 지속적으로 증가하는 환경에서 작업자-로봇 간 유연한 전환 전략이 향후 창고 설계의 핵심 변수로 작용할 것이라고 분석했다.

출처: Erasmus University Rotterdam·Transportation Science (INFORMS)