A new generation of AI-powered robots is taking over warehouses

물류창고를 접수한 차세대 AI 로봇

AI 로봇의 발달로 향후 수년 안에 과거 사람이 창고에서 했던 일들이 부분 내지 전면 자동화될 것으로 예상된다. 혁신적인 딥러닝 기반으로 만들어진 이 로봇은 어떤 물건이든 놀라울 정도로 정확하게 집어 들 수 있어 창고 물품 분류와 포장 같은 작업에 적합하다는 평가다.

코로나19 사태가 최초 보고되기 수개월 전, 노동 현장에 신종 로봇이 투입되었다. 다년간의 딥러닝 혁신 기술을 기반으로 만들어진 이 로봇은 어떤 물건이든 놀라운 정확도로 집어 들 수 있다. 이는 창고 물품 분류 및 포장과 같은 작업에 적합하다.

이전에 상용되던 로봇은 거의 동일한 작업을 수행하는 것만이 가능하였다. 대형 화물을 설정된 경로로 운반하다가, 도중에 장애물을 만나면 경로에서 살짝 벗어나는 정도였다. 반면 신종 로봇은 사물의 모양이나 크기에 상관없이 물건을 계획되지 않은(unpredictable) 방향으로 조작할 수 있다. 이를 통해 이전과 완전히 다른 작업 방식으로 자동화 시대가 열릴 예정이다.

당시만 해도 이 기술은 아직 유용성을 입증하지 못한 상황이었다. 하지만 직후 팬데믹이 전 세계를 강타하면서 기술의 위상이 바뀌었다. 전자상거래 수요가 급증하고 노동력 부족이 심화됨에 따라 AI 로봇은 ‘있으면 좋은’ 물건에서 없어서는 안 될 ‘필수품’이 된 것이다.

이러한 로봇을 제어하기 위한 소프트웨어를 개발하는 스타트업들이 있다. 경쟁 업체인 ‘코베리언트(Covariant)’와 ‘오사로(Osaro)’는 패션, 뷰티, 제약, 식료품과 같은 산업에서 AI 로봇에 대한 수요가 급격히 증가하고 있다고 말한다. AI 로봇을 시범적으로 도입하였던 기업들은 이제 생산 라인에 이를 영구적으로 적용하려고 하고 있다.

2019년 말부터 코베리언트의 기술 시범 프로그램에 참여하기 시작해 첫 고객이 된 창고물류 회사 ‘크냅(Knapp)’은 현재 전 세계적으로 ‘운송의 전 단계에 자동화 시스템(a full pipeline of projects)’을 갖추었다고 말한다. 크냅은 코베리언트의 운반 로봇(picker)이 인간과 함께 작업하는 데 최적화되도록 구형 창고를 개조하고 신식 창고를 설계했다.

기술시장 컨설팅 전문 회사인 ABI 리서치에서 산업용 로봇 시장을 분석하는 라이언 휘튼(Rian Whitton)은, 현재 AI 로봇이 전 세계적으로 대략 2,000대 정도가 배치되어 있으며, 평균적으로 물류 창고당 한 대에서 두 대의 AI 로봇이 배치되어 있을 것으로 추정한다. 그러나 그는 업계가 새로운 변곡점에 도달하였고, 곧 창고마다 로봇이 10대 이상씩 배치되어 향후 몇 년 이내에 수만 대의 로봇이 이 분야에 배치되리라 예측한다. 휘튼은 시장이 “매우 빠르게 확장하고 있다”면서 “팬데믹도 이러한 성장에 기여하였다”고 말했다.

자동화의 새 물결

온라인 소매 및 운송 산업은 지난 10년 동안 지속적해서 더 많은 창고를 자동화 시스템으로 전환해 왔다. 대기업들이 이러한 변화를 주도했다. 2012년 아마존(Amazon)은 매사추세츠주 소재 로봇업체인 ‘키바 시스템즈(Kiva Systems)’를 인수하여, 업계에서 ‘AMR(Autonomous Mobile Robot)’이라고 부르는 자율이동로봇을 생산해 상품 선반을 옮겼다. 2018년 페덱스(FedEx)는 매사추세츠주의 또 다른 스타트업인 ‘베크나 로보틱스(Vecna Robotics)’가 설계한 자체 AMR을 배치하기 시작했다. 같은 해, 영국의 온라인 슈퍼마켓인 ‘오카도(Ocado)’는 영국 앤도버(Andover)에 있는 고도의 자동화 주문처리 센터로 화제가 되기도 했다. 금속 비계(scaffolding)를 따라 로봇들이 윙윙거리며 돌아다니는 거대한 그리드가 이곳의 특징이다.

이러한 자동화 물결이 초기에 주로 AMR 형태로 나타난 데에는 이유가 있다. 기술적인 관점에서 볼 때 로봇에게 가장 쉬운 과제가 바로 물건을 A 지점에서 B 지점으로 옮기는 것이다. 그 다음 단계인 선반이나 통에서 물건을 꺼내어 상자와 가방에 넣어 포장하는 일은 사람에게 그다지 어려운 작업이 아니지만, 기계가 수행하기에는 단순 옮기기에 비해 난이도가 훨씬 높다.

이 기술들이 바로 코베리언트, 오사로와 같은 최신 로보틱스 회사의 전문 분야이며, 2019년 말까지 상용화되지 않던 것들이다. 현재 이 로봇들은 물건을 집어 상자에 넣는 것과 같은 조작을 능숙하게 수행하고 있으며, 두 스타트업들은 여기에서 그치지 않고 자동 포장(auto-bagging)을 포함하여 보다 복잡한 일련의 동작을 자동화하기 위해 고객들과 협력하고 있다. 자동 포장 작업을 해내기 위해서는 비닐봉지처럼 쭈글쭈글하고 얇고 반투명한 재료를 다루는 고도의 기술이 필요하다. 이와 같은 추세가 지속될 경우 몇 년 안에 예전에는 손으로 해야만 하던 모든 작업이 부분적으로, 또는 완전히 자동화될 것이다.

일부 기업들은 이미 이러한 새로운 기능을 더 효과적으로 활용할 수 있도록 창고를 재설계하기 시작했다. 예를 들어 크냅은 어떤 작업자 유형(로봇 혹은 인간)이 다양한 상품을 더 잘 다룰 수 있는지 고려하여 상품 이동 경로와 바닥 레이아웃을 바꾸고 있다. 대리석, 섬세한 도자기가 담긴 그물 가방처럼 로봇이 여전히 다루기 어려워하는 물체의 경우, 중앙 경로지정 알고리즘이 이 물건들을 인간 작업자가 있는 작업대로 보낸다. 반면 생활용품이나 학용품 같은 더 일반적인 물품은 로봇이 있는 작업대로 보내진다.

오사로의 공동창업자이자 CEO인 데릭 프라이드모어(Derik Pridmore)는 의류의 경우 상대적으로 로봇이 다루기 쉽기 때문에 의류 업계에서는 2년 이내에 물류 시스템을 완전히 자동화할 수 있을 것이라고 예측했다.

그렇다고 모든 창고가 곧 자동화되는 것은 아니다. 전 세계 창고는 수백만 개라는 사실을 지적한 마이클 추이(Michael Chui)는 맥킨지 글로벌 연구소의 파트너로서 정보기술이 경제에 미치는 영향을 연구하고 있다. 그는 “하룻밤 사이에 모든 시설을 개조할 수 없다.”라고 말한다.

크냅이 창고에서 시범 운영했던 코베리언트의 로봇 팔 사례
독일 베를린

하지만 사람들은 최근의 자동화 추세가 일자리와 근로자에 미치는 영향에 대해 우려한다.

이와 관련해서는 지금까지 진행된 자동화로부터 얻은 자료를 통해 앞으로의 변화를 예측할 수 있다. 최근 발표된 논문에 따르면, 자동화를 선제적으로 도입한 기업은 경쟁력 제고 및 성장 가속화로 인하여 경쟁 기업보다 오히려 더 많은 직원을 고용한 것으로 드러났다. 이 논문을 공동 저술한 와튼(Wharton)의 린 우(Lynn Wu) 교수는 “모든 실직은 로봇을 채택하지 않은 회사로부터 비롯된다”고 말했다. “그런 회사가 경쟁력을 잃고 노동자를 해고한다.”

그러나 아마존과 페덱스에 고용된 근로자의 경우에서 이미 보았듯이, 인간의 역할은 달라질 것이다. 상자와 가방을 포장하는 역할은 기계로 대체되는 한편, 새로운 역할들이 나타나게 된다. 일부는 직접 로봇을 유지 및 감독하는 것과 관련되고, 다른 일부는 물류 및 배송의 확대와 같이 더 많은 주문을 감당하기 위한 수요에서 발생할 것이다. 다시 말해, 우 교수는 새로운 직장 안에서 노동은 저숙련 노동과 고숙련 노동으로 양극화되며 그 사이의 중숙련 노동은 사라질 것이라고 주장한다. “극단적으로 고도의 전문직이나 단순 노동만 남고 그 중간 지대의 안정적인 일자리가 사라지면서 직업 사다리가 무너지고 있다.”

그러나 전문가들은 자동화 추세를 저지하기보다는 노동자들을 대상으로 기술 재교육을 시행하거나 경력 개발의 기회를 제공하여 이들이 새로운 직업 환경에 적응할 수 있도록 하는 것이 더 바람직하다고 말한다. 추이는 “고령화로 인해 세계 많은 나라에서 노동력이 감소하고 있다”라며 “지난 50년간 우리 경제 성장의 절반은 더 많은 사람이 노동 현장에 투입됨으로써 이루어졌지만, 이는 더 이상 가능하지 않을 것이다. 생산성을 향상하는 것이 무엇보다 중요한 시기다. AI 로봇 기술은 이를 도울 수 있을 것이다.”라고 말했다.

“다만 우리는 이러한 생산성 향상의 과실이 근로자들에게도 돌아갈 수 있도록 노력해야 한다.”

미리보기 3회1회

MIT Technology Review 구독을 시작하시면 모든 기사를 제한 없이 이용할 수 있습니다.