극한 폭염과 싸우는 택배 노동자들을 위한 대안 : 물류 자동화

기록적인 폭염, 가장 큰 피해를 겪고 있는 물류 산업

2025년 여름, 대한민국은 사상 유례없는 폭염을 겪고 있습니다.
기상청에 따르면 7월 상순 기준, 서울의 기온은 최고 37.8도를 기록하며 118년 만의 최고 더위를 보이고 있습니다.

실외에서 장시간 일하는 노동자들과 냉방 환경이 제대로 구축되지 않은 환경에서 일하는 노동자들은 생명을 위협받는 수준의 고온 환경에 노출되고 있는데요.

가장 큰 피해를 겪고 있는 곳은 바로, 물류 산업입니다.

실내 창고와 야외 작업이 많은 택배 분류 및 하역, 배송 등 업무는 단시간에 처리할 수 없는 특성상, 장시간 고온에 노출된 노동자들의 열사병, 탈진, 심장계 질환 등 산업 재해 사례가 급증하고 있습니다.

기후는 변수가 아닌 상수가 되고 있으며, 이제 “폭염에도 멈추지 않는 물류”를 고민해야 할 시기입니다.

반복되는 산업 재해, 구조적 변화가 필요합니다.

고용노동부는 ‘온열질환 예방 가이드’를 제시해 폭염 특보 시, 매시간 10-15분 휴식 시간을 부여할 것을 권장하고 있습니다. 택배사들도 폭염 시 그늘에서의 휴식 권장, 온열질환 의심 증상 시 즉시 업무 중단 등의 임시적 조치를 취하고 있지만, 이러한 방식은 일시적인 대응에 불과하며, 배송 물량과 속도를 준수해야 하는 노동자들은 최소한의 휴식을 취하기도 어려운 환경에 놓여있습니다.

문제의 본질은 물류 산업이 고강도 물리 노동에 지나치게 의존하고 있다는 점입니다. 이로 인해 다음과 같은 구조적 리스크가 누적되고 있습니다 :

• 지속적인 인력 부족 : 청년 기피 업종

• 생산성 저하와 산재 증가 : 작업 환경의 불균형

• 기후 환경 변화에 취약 : 유연한 인력 운영 불가

따라서 물류 현장에는 근본적 시스템 전환, 즉 자동화 기반의 운영 구조 재설계가 필요합니다.

기후 위기 시대, 자동화는 노동 환경의 본질을 바꾸는 전환점

물류 산업에서 자동화는 단순한 인력 대체를 넘어, 다음과 같은 전략적 효과를 제공합니다.

• 기후 리스크 회피: 고온/저온 환경에서 로봇은 균등한 작업 효율을 유지

• 산재 예방: 반복 작업 및 중량물 이송 등의 자동화 구현을 통해 인적 사고 감소

• 운영 효율성 향상 : 작업 정밀도 및 속도 최적화

• 노동자 역할 전환 : 반복 작업 속에서 감독 및 유지 관리 중심으로 역할 전환

이는 단순한 반복 작업을 대신하는 것이 아닌, 노동 환경의 본질을 바꾸는 전환점입니다.

씨메스가 제안하는 현실적 해답 : 지능형 로봇 자동화

기존 물류 산업에 자동화 도입이 어려웠던 이유는 기존 산업 자동화 시스템 대부분이 반복성과 예측 가능성을 기반으로 설계되어, 다품종 소량, 비정형, 불규칙 특징의 물류 산업 공정들을 사전 프로그래밍과 기계 제어 기반 시스템 만으로 운영하기에는 한계가 존재했기 때문입니다.

하지만, 씨메스는 객체 분류 및 위치 인식, 불규칙한 물체의 자세 추정 그리고 동적인 작업 환경에서 실시간 판단 및 경로 생성과 같은 기능을 3D 비전, AI, 로보틱스 기술로 가능하도록 구현했고, 단순 반복을 넘어 ‘인지-판단-행동’을 수행하는 시스템으로 진화하게 만들었습니다.

물류 산업 환경이 고도화되고 고객사들의 요구가 다양화 됨에 따라, 씨메스는 고객 맞춤형 물류 자동화를 핵심 가치로 설정하고 현장 맞춤형 설계와 유연한 확장성을 기반으로 한 자동화 솔루션들을 제공합니다.

실제 물류 현장에 적용되고 있는 주요 물류 자동화 솔루션은 다음과 같습니다.

• 디팔레타이징 : 팔레트 위에 랜덤하게 놓인 다양한 형태의 박스, 포대, 팩을 인식하고 빠르고 효율적으로 지정된 위치로 이송하는 시스템

• 팔레타이징 : 현장 환경에 최적화된 버퍼 시스템과 팔레타이징 AI를 기반으로, 무작위/대규모로 출고되는 박스를 최적의 형태로 팔레트에 적재하는 시스템

• 피스피킹 : AI와 3차원 비전 기술을 활용해, 팔레트나 토트 박스 등에 무작위로 적재된 제품들의 종류, 위치, 피킹 포인트를 정밀하게 인식하고 주문 조건에 맞는 제품과 수량을 자동으로 선택, 분류, 이송하는 고도화된 자동화 시스템

• 보이드 필 : 3차원 비전 기술을 활용하여, 다양한 물품과 수량이 혼재된 포장 박스 내부의 체적과 여유 공간을 정밀하게 측정한 후, 필요한 양만큼의 완충재를 자동 투입하는 패키징 자동화 시스템

• 물류 인스펙션 (AI 이미지 매칭) : AI 기반 비전 카메라 매칭 방식으로 제품 바코드 스캔을 최적화하며, 출고 공정에서의 제품 검증 프로세스를 개선하는 자동화 시스템

주요 솔루션들은 단순히 하드웨어를 도입하거나 기존 프로세스를 기계화하는 수준을 넘어, 고객의 운영 전략, 상품 특성, 출고 유형, 작업 환경을 정밀하게 분석하고 이에 최적화된 ‘엔드-투-엔드(End to end) 자동화 프로세스에 맞춰 설계됩니다.

이를 통해 물류 현장의 불필요한 반복 작업과 비효율을 제거하고, 생산성 향상과 오류 최소화 그리고 효율적인 인력 운영이라는 핵심 목표를 동시에 달성할 수 있습니다.

실제 물류 자동화 솔루션을 도입해 노동자의 업무 환경을 개선하고 물류 효율을 향상시킨 ‘포대 디팔레타이징’ 적용 사례를 아래에서 확인할 수 있습니다.

지속 가능한 물류를 위한 첫걸음, 물류 자동화

지금 이 순간에도 폭염과 혹한은 물류 현장의 사람들을 위협하고 있습니다.

노동자의 안전과 물류의 지속 가능성, 두 마리 토끼를 잡는 방법,
물류 자동화가 대안이 될 수 있습니다.

씨메스와 함께 미래형 물류를 설계해 보세요.