CJ대한통운, 휴머노이드 로봇 실제 물류공정 투입

CJ대한통운이 물류 휴머노이드 로봇을 실제 물류센터 운영 공정에 투입하며 피지컬 인공지능(AI) 기반 물류 자동화에 속도를 낸다. 휴머노이드 로봇을 고객 물류를 처리하는 운영 현장에 적용한 것은 이번이 처음이다.

CJ대한통운은 최근 휴머노이드 양팔 로봇 2대를 경기도 용인 양지 올리브영 물류센터에 배치해 상품 포장 공정에 투입했다고 3일 밝혔다. 로봇은 포장 라인에서 박스 안에 완충재를 넣는 작업을 수행한다. 지난해 군포 풀필먼트센터에서 휴머노이드 로봇의 물류 현장 적용 가능성을 검증한 데 이어 실제 고객 물류를 처리하는 운영 공정까지 적용 범위를 넓혔다.

CJ대한통운은 현장 운영 과정에서 확보하는 작업 데이터를 AI 학습에 활용해 로봇의 작업 정확도와 대응 능력을 높일 계획이다.

휴머노이드 로봇은 기존 물류 자동화 설비의 한계를 보완할 기술로 주목받고 있다. 규격화된 제품을 정해진 공정에 따라 반복 생산하는 제조업과 달리 물류센터는 형태와 크기, 재질이 서로 다른 다양한 상품을 취급하고 상품과 주문에 따라 작업 조건도 계속 달라진다. 

컨베이어나 고정형 로봇 등 기존 자동화 설비는 특정 공정에서 높은 생산성을 낼 수 있지만 새로운 작업을 추가하려면 설비나 작업공간을 변경해야 하는 경우가 많다. 반면 사람과 유사한 형태의 휴머노이드 로봇은 기존 작업공간을 활용하면서 여러 작업을 수행할 수 있어 공정 변화에 유연하게 대응할 수 있다는 장점이 있다.

CJ대한통운은 실제 물류 현장에서 축적한 데이터와 AI 기술을 결합해 휴머노이드의 활용 범위를 확대하고 있다. 특히 로봇의 두뇌 역할을 하는 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 고도화하고 있다. RFM은 시각·센서 등을 통해 주변 환경을 인식하고 상황에 맞는 행동을 판단·수행하도록 하는 피지컬 AI 핵심 기술로, 실제 물류 현장에서 확보한 데이터와 시뮬레이션으로 생성한 가상 데이터를 함께 학습시켜 새로운 상품이나 작업환경에 대응하는 능력을 높인다.

회사 측은 현재 완충재 투입 중심인 적용 공정을 상품 피킹과 분류, 검수, 포장 등 복잡한 작업으로 단계적으로 넓힐 예정이다. 장기적으로는 하나의 로봇이 여러 물류 공정을 연속해 수행할 수 있는 범용 물류 휴머노이드로 발전시킨다는 구상이다. 외부 전문기업·연구기관과 기술 협력도 확대한다. 로보티즈와 하드웨어, 에이딘로보틱스와 로봇핸드, 리얼월드AI와 RFM 분야에서 협력관계를 구축했으며 인간형 로봇핸드 개발 등 다양한 정부 국책과제에도 참여하고 있다.

CJ대한통운 김정희 TES물류기술연구소장은 “기술을 보여주는 시연이나 가능성을 확인하는 실증을 넘어 휴머노이드가 실제 물류 운영 과정에서 역할을 수행하는 단계로 진입했다”며 “현장에서 축적되는 물류 데이터와 AI 기술을 결합해 휴머노이드가 다양한 작업을 스스로 판단하고 수행할 수 있도록 발전시키겠다”고 말했다.
 

< 박한솔 기자 hsolpark@ksg.co.kr >