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Nikkei Electronics_2023.11 (p74~79)

Emerging Tech로보틱스
지게차 운전자 부족으로 '무인기' 각광
신흥 기업, 오래된 기업, 중국계 기업 간의 시장 쟁탈전

수도권과 간사이(關西)권을 중심으로 창고·운송 사업 등을 전개하는 야스다창고(安田倉庫)는 10월경, 도쿄 도 고토(江東) 구 히가시모(東雲)에 위치한 창고에 자사로서는 처음으로 무인 반송 지게차(AGF: Automated Guided Forklift)를 도입할 예정이다.

야스다창고는 물류 창고의 성인화(省人化) 및 자동화를 추진하고 있으며, 이미 자율 이동 로봇(AMR: Autonomous Mobile Robot) 등을 도입. AGF도 약 1년 전부터 검토해 왔다.

이번에 야스다창고가 도입을 결정한 가장 큰 요인은 지게차 운전자의 부족이다. “아직 인력 확보에 고전하고 있는 단계는 아니지만, 창고가 밀집된 지역에서는 신규 채용이 어려워지고 있다. 시급 단가도 오르고 있으며 고용인도 정착하지 않고 있다”라고 야스다창고 영업 기획부의 아라이(新井) DX사업추진 실장은 말한다.

구역 내에서 최대 하중 1톤 이상의 지게차를 운전하려면 ‘지게차운전기능강습 수료증’이라는 국가자격증을 취득해야 한다. 후생노동성에 따르면, 이 강습의 신규 수료자 수는 2021년에 약 21만 2,000명으로, 피크였던 2007년보다 21%나 감소했다. 그리고 트럭 운전자 등과 마찬가지로 고령화도 심각하다. 곧 일본 전국에서 지게차 운전자 확보를 위한 경쟁이 치열해질 것으로 예상되고 있다.

그래서 물류창고의 인력 부족, 임금 상승, 그리고 ‘2024년 문제(업무방식 개혁 관련법에 의해 2023년에 트럭 운전자의 시간 외 노동 할증 임금이 인상되고, 2024년부터는 시간 외 노동 시간이 규제 받기 때문에 기존과 같은 거래나 운행을 지속할 수 없게 되는 문제)’ 등의 ‘물류 위기’에 대처하기 위한 디지털 트랜스포메이션(DX)의 일환으로 업계에서는 지금까지 실증 단계에 있던 AGF를 본격적으로 도입하는 단계로 전환하고 있다.

예전에는 AGF 가격이 비싸, 예를 들어, 대당 3,000만엔이면 운전기사 수 명을 고용할 수 있었다. 즉, 비교 대상이 사람이었다. 그러나, 최근에는 운전자 확보가 어려워지고 있어 ‘어느 AGF를 도입할 것인가’로 상황이 바뀌고 있다고 한다.

일본산업차량협회의 조사에 따르면, 2022년 지게차 국내 판매량은 약 8만3,000대. 그 중 AGF의 판매량은 불과 200~300대로 파악되고 있다.

이러한 잠자고 있던 AGF 시장이 이제 막 깨어나려고 하고 있다. 그 배경에는 지게차 운전자 확보 문제와 함께 AGF의 기술 진화 및 저가화가 있다. 2024년 문제도 있어 물류 창고의 DX가 시급한 가운데, 지게차 업계에서도 성인화를 위한 대책을 마련하려는 움직임이 나오고 있다.

-- 업계 2위가 신흥 기업에 차체 제공 --
국내 AGF 시장은 본격적인 시장 조성에 앞서 이미 혼전 양상을 보이고 있다. 유인 지게차의 오래된 기업, AMR등 로봇이나 물류 관련 소프트웨어를 개발하는 스타트업, 그리고 물류의 DX화에서 앞서고 있는 중국 기업 등, 서로 다른 백그라운드를 가진 기업들이 AGF 시장에 참여하고 있다.

야스다창고가 도입하는 것은 AMR의 국내 최대 스타트업 라퓨타로보틱스(Rapyuta Robotics, 도쿄)가 올 4월에 발매한 ‘라퓨타 자동 지게차’이다. AMR 개발에서 쌓아온 LiDAR 기술을 이용한 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)의 자기 위치 추정 기술과 자율주행 소프트웨어 기술 등을 응용해 개발했다.

야스다창고는 여러 제조사들의 AGF를 평가한 결과, “라퓨타로보틱스의 제품이 가장 생산성이 높고, AMR의 운용 실적도 있어 안심할 수 있다. 라퓨타로보틱스가 가진 군(群) 제어 AI(인공지능) 등의 기술에도 장래성을 기대할 수 있다”(아라이 실장)라고 한다.

라퓨타 자동 지게차의 차체는 미쓰비시중공업의 산하로, 지게차 국내 점유율 2위인 미쓰비시로지스넥스트가 제공하고 있다. “미쓰비시로지스넥스트의 차체를 2022년 6월에 제공받아 그것을 당사에서 자율주행화 했고, 같은 해 9월에 AGF의 실증을 개시했다”(라퓨타로보틱스의 아리모토(有本) 매니저)라고 한다.

이처럼 차체는 실적이 있는 업체로부터 제공받고 이것을 자사의 자율주행 기술을 이용해 AGF로 만드는 스타트업들이 늘고 있다. 올 7월, ‘단 쌓기’, ‘단 해체하기’에 대응하는 AGF ‘CarriRo Fork’의 2개의 신기종 모델 수주를 개시한 로봇 개발업체 ZMP(도쿄)도 그 중 하나이다. ZMP 는 독일의 Linde Material Handling의 차체에 독자적으로 개발한 자율주행 OS ‘IZAC’을 탑재해 무인화했다.

이미 2022년 시점에서 국내 AGF 시장 규모가 약 1만3,000대에 달하는 중국에서 매출 선두는 VisionNav Robotics. 이 회사는 올 5월, 수평 운송에 특화된 저가 AGF 'VNST20'을 출시했다.

“가격은 비공표이지만, 무인 운반차(AGV, Automatic Guided Vehicle)와 같은 정도인 400만~500만 엔의 가격대를 상정하고 있다”(런(任) 제너럴 매니저)라고 한다. AGF의 상당수는 1,500만~2,000만 엔 이상이기 때문에 가격 경쟁력이 높다. 차체는 중국의 다른 제조사로부터 제공받고 있다.

GROUND(도쿄)도 중국의 Standard-Robots및 Multiway Robotics와 제휴해 국내에 복수의 AGF 도입을 추진하고 있다. GROUND는 물류창고 시스템 등 소프트웨어 솔루션에 주력하고 있으며, 로봇에 대해서는 '소유하지 않는 경영'이 기본 방침이다. GROUND는 “중국은 자율주행 기술에서 일본보다 훨씬 앞서 있다. AGF의 가격도 20~30% 저렴하다”라고 말한다.

-- 숙련자에게 배운다 --
한편, 대형 유인 지게차 제조업체들은 지금까지 쌓아온 차체에 관한 기술과 노하우 등을 활용해 AGF 시장에서 승부할 방침이다. 국내 시장 점유율 1위로 1989년, 자사 최초로 AGF를 출시한 도요타자동직기(豊田自動織機)는 차량의 특성과 하역 제어 등을 숙지하고 있어 작업성과 안전성의 균형을 고려한 운용이 가능하다는 점이 강점이다.

미쓰비시로지스넥스트는 라퓨타로보틱스와의 업무 제휴와는 별도로 자체적으로 AGF를 개발 및 판매하고 있다. “당사는 차체를 제공하고 있지만, 라퓨타로보틱스의 개발에는 관여하지 않고 있다. 현재 AGF의 정답이 무엇인지 아직 불투명한 부분이 있기 때문에 선택지를 늘리는 것이 중요하다고 생각한다”(미쓰비시로지스넥스트).

미쓰비시로지스넥스트는 2021년 8월, AGF 'PLATTER Auto H타입'을 발매했으며, 최근 들어 식품 및 음료 창고 등에서의 도입이 시작되고 있다. 납품 실적은 현시점에서 10대이다.

일반적으로 AGF는 유인 지게차와 비교해 작업 속도가 상당히 느리다는 단점이 있다. 사람은 주위 상황을 살피면서 안전성을 확보할 수 있는 범위에서 능숙하게 작업을 해낼 수 있지만, AGF는 안전성을 위해 속도를 줄일 필요가 있기 때문이다.

미쓰비시로지스넥스트는 “AGF의 동작을 유인 지게차에 가깝게 하기 위해 노력하고 있다. 숙련된 운전자가 조작하는 작업 영상에서 데이터를 수집해 AGF의 제어 프로그램을 개발했다”(미쓰비시로지스넥스트)라고 한다.

예를 들어, 높은 곳에 위치한 랙으로의 입고나 출고 작업에는 차량의 위치 조정이 필요하다. 숙련자는 차량의 접근 속도를 잘 조절하고, 능숙하게 하역 작업을 하는 스킬을 가지고 있다. PLATTER Auto H타입은 이러한 숙련자의 조작 데이터를 학습함으로써 유인 지게차에 가까운 레벨에서 재현이 가능하다.

-- 속도는 느리지만 24시간 일할 수 있어 --
물류 창고에서의 AGF의 활용은 지점간의 화물 운송이나 랙으로의 보관 등의 작업에서부터 추진될 것으로 보인다. 야스다창고는 우선, 화물의 임시 보관소에서 수직반송기로의 이동이라고 하는 수평 반송에 이용할 방침이다.

한편, 수요가 많은 트럭 하역(화물의 하역이나 적재)에 대해서는 트럭의 차종이나 사이즈, 팔레트의 종류, 화물의 형태, 운용 환경 등 현장의 ‘변수’가 많기 때문에 안전하고 안정적인 운용을 실현하기 위해서는 아직 시간이 소요될 것으로 보는 업체들이 많다.

AGF에는 유인 지게차와 비교해 일장일단이 있다. 따라서 도입에 따른 ROIC(투하자본수익률)를 물류 창고 전체를 놓고 고려하는 것이 중요하다.

장점은 24시간 일할 수 있다는 점과 성인화를 통해 비용 절감이 가능하다는 점이다. 반면 단점은 작업 속도가 느리고, 초기 투자가 늘어난다는 점이다.

야스다창고에 따르면, 예를 들어, 임시 집적 공간에서 화물을 실은 팔레트를 픽업해 수직반송기로 가져가는 왕복 60m의 반송 작업에서 사람은 1시간에 40~45개를 처리할 수 있지만, 가장 빠른 라퓨타로보틱스의 AGF로도 30~35개밖에 처리할 수 없다고 한다.

즉, 단순히 '사람이 하는 작업을 로봇으로 대체한다'라는 발상만으로는 AGF 도입 효과를 낼 수 없는 것이다. 로봇의 특성에 맞는 현장 개혁이 필요하다.

라퓨타로보틱스의 아리모토 매니저는 현재, 물류창고에서는 트럭의 반입 및 반출이 없는 야간에 AGF를 가동하는 제안도 나오고 있다고 한다. 예를 들면, 수직반송기를 이용해 위층에 운반한 화물을 야간에 랙에 격납하거나, 다음날 아침 출하에 대비해 야간에 화물을 내리는 작업을 AGF가 담당하는 것이다. 야간 인건비는 주간보다 25% 높고, 야간에는 작업 속도도 요구되지 않아 AGF를 도입하기 쉽다.

AGF 도입의 장점은 물류 창고보다 24시간 라인이 가동되어 자동화가 진행되고 있는 제조업 공장이 더 적합하다는 시각도 있다.

-- 요구되는 정확도는 수십mm 이내 --
AGF는 자기(自己) 위치를 추정하면서 창고 내부 등을 자율적으로 이동하고, 화물을 실은 팔레트를 검출해 정확하게 포크를 삽입해 들어올려 반송한다. 이를 실현하기 위해 다른 자율주행 로봇과 마찬가지로 대량의 센서가 장착되어 있다.

이전에는 미리 창고에 자기(磁氣)테이프 등 유도체를 매립해 자기(磁氣) 정보로 위치를 파악했지만, 최근 AGF는 차체 지붕에 LiDAR을 올려 SLAM, 혹은 창고 내에 장착된 복수의 반사판을 통해 자기 위치를 추정하는 것이 일반적이다. 창고의 대규모 공사가 불필요하기 때문이다.

물류 창고에서는 레이아웃 변경을 빈번하게 실시할 수 있는 자유도가 요구되기 때문에, LiDAR+SLAM을 채택하는 기종이 증가하고 있다. LiDAR는 2차원(2D)이 주류이지만, VisionNav Robotics는 3차원(3D)을 채택. 올해부터 3D LiDAR에 의한 SLAM을 중심으로 하고 있다. 3D이기 때문에 수평과 수직 방향의 정보를 얻을 수 있다. 또한 환경 변화에 강해 AGF가 길을 잃지 않는다.

중요한 것은 AGF의 정지 정밀도와 팔레트에 포크를 삽입할 때의 위치 정밀도이다. 포크의 위치가 어긋나면 팔레트에 잘 들어가지 않고, 화물이 낙하하기도 해 위험하기 때문이다. 야스다창고에 의하면, “작업 공정에서 허용도는 다르지만, 요구 정밀도는 대략 수십 mm 이내’(아라이 실장)라고 한다.

제조사에 따라 공표하고 있는 정밀도의 값은 다르지만, VisionNav Robotics 등 중국 업체들은LiDAR+SLAM에서 ±10mm를 실현하고 있다고 주장한다. 미쓰비시로지스넥스트도 같은 정밀도를 실현했지만, 이를 위해 반사판을 사용하고 있다. 이 점은 자율주행에 관한 소프트웨어 기술에서 중국 업체에 선행(先行)을 허용하고 있다는 증거 중 하나이다.

-- 도요타자동직조기가 목표로 하는 트럭 하역 --
도요타자동직기의 도요타L&F컴퍼니는 2022년 9월, 트럭 하역에 대응하는 AGF를 발표. AI 탑재를 통해 트럭이나 적재물의 위치 및 자세를 자동으로 인식하고, 자율적으로 주행 경로를 생성해 하역 작업을 하는 기술을 도입했다고 한다. 실용화 시기 등은 밝히지 않고 있지 않지만, “특정 고객 사의 실증실험을 거쳐, 실제 도입 국면에 들어가고 있다”(도요타자동직조기)라고 한다.

도요다자동직조기에 따르면, 2024년 문제로 인해 발생할 것으로 상정되는 현상 중에 물류의 ‘화물 환적(Transhipment) 장소의 증가’가 있다고 한다. 트럭 운전사의 장시간 노동의 원인이 되는 장거리 수송의 재검토에 따른 조치이다. 이로 인해 하역 작업의 총량이 증가할 것이기 때문에 도요다자동직조기 AGF를 통해 대응하는 것을 목표로 하고 있다.

도요다자동직조기가 개발한 AGF는 지붕에 3D LiDAR가 탑재되어 있어, SLAM을 통해 자기 위치를 추정할 뿐 아니라, 트럭의 위치와 적재함의 빈 공간 등도 식별이 가능하다. 또한, 지게차 업체만의 주행과 제어의 노하우를 활용해 인식한 팔레트에 항상 정확하게 대응하기 위한 최적의 주행 경로를 자동으로 생성하는 알고리즘을 개발했다. 이것은 업계에서 세계 최초의 기술이라고 한다.

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