[고객사례: 현대무벡스] AI 디팔레타이징, 냉동 물류센터의 해답이 되다

냉동 물류센터에서 '디팔레타이징(하역)'은 가장 기피되면서도 까다로운 공정입니다. 영하10도~25도 환경에서 쏟아지는 박스들을 처리하는 작업은 단순해 보이지만, 자동화하기에는 여러 제약이 복합적으로 얽혀있기 때문입니다.

이번 자동화 도입 사례는 씨메스가 현대무벡스의 파트너사로 참여해, 냉동 물류센터에 지능형 디팔레타이징 솔루션 10대를 구축한 프로젝트입니다. 200개 이상의 SKU를 처리할 수 있는 이 솔루션은 99% 이상의 하역 성공률을 기록하며, 실사용 현장에서의 우수한 성과를 보여주고 있습니다. 본 사례에서는 그 구체적인 구현 내용과 성과를 자세히 소개합니다.

냉동 물류센터, 디팔레타이징 자동화가 시급했던 이유

냉동 물류센터는 단순히 노동 강도가 높아서 자동화를 하는 것은 아닙니다. 일반 환경과 달리, 저온 환경, 작업자 안전, 운영 안정성까지 동시에 요구되는 매우 까다로운 영역입니다. 냉동 물류센터 내 디팔레타이징 자동화는 아래 세 가지 제약 조건을 가지고 있었습니다.

• 저온 환경의 작업 부담
  영하 20도 이하의 냉동 물류센터에서 장시간 반복 작업은 작업자에게 상당한 신체적 부담을 줍니다. 작업 피로도 안전사고 리스크가 매우 높으며, 인력 확보와 교대 운영도 어렵습니다. 저온 환경에서 장시간 노출됨에 따라, 일정한 휴식시간을 보장하거나 교대 인력을 운영하는 방법은 작업 효율과 ROI에도 치명적인 영향을 끼칩니다.

• 랜덤 적재 기술적 요소와 현장 운영 요소의 복합성
  냉동 물류센터는 수십, 수백가지의 다른 제품을 취급합니다. 문제는 제품별로 박스 크기도 다양하고 팔레트에 적재된 규칙도 일정하지 않다는 점 입니다. 기존 고정형 자동화 설비로는 이러한 다품종 혼재 상황을 처리하기엔 기술적 제한이 있었으며, 제품마다 전용 자동화 라인을 구축하기에도 막대한 투자와 공간이 필요해 현실적으로 불가능에 가깝다 판단했습니다.

• 확장 비용의 누적
  기존 자동화 방식은 제품 라인업이 확대될 때마다 컨베이어와 전용 설비를 추가로 구축해야 하는 구조적 한계가 있었습니다. 이러한 방식은 막대한 투자비뿐만 아니라, 설비 증설에 따른 공간 제약과 시스템의 복잡성을 초래하여 전반적인 관리 난이도를 급격히 높이는 원인이 되었습니다. 특히 극대화 된 공간 효율이 필수적인 냉동 창고의 특성을 고려할 때, 단순히 설비를 물리적으로 늘려가는 방식은 운영의 지속 가능성을 담보하기 어려운 해결책이었습니다.

하드웨어의 한계를 넘는 소프트웨어의 혁신: AI 디팔레타이징 솔루션

결국 냉동 물류의 난제를 해결하기 위해서는 물리적 설비를 늘리는 ‘양적 팽창'이 아닌, 단일 설비가 스스로 판단하고 유연하게 대응하는 '지능적 혁신'이 필요합니다. 씨메스는 하드웨어 증설이라는 기존의 문법을 깨고, AI와 3D 비전 기술로 현장의 복잡성을 소프트웨어가 직접 흡수하는 차세대 전략을 제시했습니다.

1️⃣ 3D 비전 & AI 기반 인식 시스템

씨메스는 3D 비전을 통해 팔레트 위 박스들의 크기, 형태, 위치, 자세를 실시간으로 스캔합니다. 단순히 형태를 인식하는 수준을 넘어, 서로 다른 SKU가 혼재된 상황에서도 99% 이상의 정확도로 개별 박스를 구분하고 최적의 파지 지점(Grip Point)을 계산합니다.

• 빠른 인식 : 3D 스캐너를 통해 스캔과 동시에 로봇의 최단 작업 동선 생성

• 높은 유연성: 정렬, 혼재, 틈새 적재 등 불규칙한 모든 패턴에 자동 대응

기존 고정형 설비는 정해진 위치에 정해진 크기의 박스만 처리할 수 있었지만, 씨메스 솔루션은 팔레트 상태가 불규칙해도, 다른 크기가 섞여 있어도 작업을 수행하는 것이 핵심입니다.

2️⃣설비 증설' 없이 'AI 처리 능력'으로 다품종 커버

이번 냉동창고에 도입된 씨메스 디팔레타이징 솔루션은 사이클 당 7초의 수준으로 디팔레타이징 작업을 처리합니다. 이는 작업자 5~7명이 수행하던 작업량을 한 대의 로봇 셀로 대체하는 것 입니다.

• 압도적 효율: 박스당 평균 7초 내외의 빠른 처리 속도 구현

• 다품종 처리 : 200개 이상의 SKU를 설비 변경 없이 단일 셀에서 처리

• 비용 절감: 제품규격 변경 시 하드웨어 교체 없이 소프트웨어 업데이트만으로 즉시 대응 가능

더 중요한 점은 품목별 전용 라인을 늘리지 않고, 한 대의 로봇 셀로 모든 다양성을 소화했다는 점입니다. 제품 종류가 늘어나거나 박스 규격이 변경되어도 소프트웨어 업데이트만으로 대응 가능하며, 추가 설비 투자가 불필요합니다.

3️⃣ 극한의 저온 환경에 최적화된 하드웨어 설계

온도 차로 인한 결로와 서리, 센서 오작동 등 냉동 환경의 변수를 완벽히 차단하는 특화 설계를 적용했습니다.

• 저온 내구성 비전 시스템: 영하 10도에서도 안정적인 3D 스캔 성능 유지

• 온도 보존을 고려한 시스템 설계: 설정 온도 이하로 하강 시, 센서 보호를 위해 온도 유지 장치를 작동

• 저온용 그리퍼: 냉동 박스의 미끄러운 표면에 최적화된 공압식 그리퍼 적용

씨메스는 총 10대의 AI 디팔레타이징 솔루션을 현장에 설치했으며, 테스트 단계부터 실증 단계까지, 불량률이 0%에 가까운 수준을 유지했습니다.

4️⃣ SI 통합 역량으로 '현장 운영 가능한 자동화' 완성

자동화 도입의 핵심은 로봇 솔루션 단품이 아닌, 상·하위 공정과의 유기적인 연계입니다. 팔레트 투입 방식이나 하역된 박스의 배출 동선 등, 현대무벡스의 시스템 통합(SI) 역량과 씨메스의 비전 및 AI 로봇 기술이 결합되어, 현장에서 즉시 작동 가능한 완성형 솔루션을 구현했습니다.

도입 성과 : 냉동 물류센터 AI 디팔레타이징 자동화의 가치

📈 작업 효율성의 혁신적 개선

랜덤 디팔레타이징 솔루션의 최대 장점은 환경에 구애받지 않는 일관된 작업 속도입니다. 일반적으로 시간당 600개 박스를 일관된 속도로 처리하는 것이 특징입니다. 수작업의 경우 시간이 지날수록 피로도가 누적되어 처리 속도가 20~30% 저하되는 반면, 로봇은 동일한 성능을 유지하여 운영 예측 가능성을 극대화합니다.

👥 인력 운영의 구조적 변화

냉동창고 특성상 작업자 확보가 어렵고 높은 이직률은 고질적인 문제였습니다. 자동화 도입 후 현장 작업에 필요했던 작업 인력은 고부가가치 관리 업무로 역할을 전환할 수 있게 되었습니다.

💰설비 투자 효율성 극대화

200개 이상의 SKU를 처리하기 위해 품목별 5-7개가 필요했던 기존 방식과 달리, 단일 로봇 셀로 모든 SKU를 소화하면서 추가 설비 투자비를 줄였습니다.

더 중요한 것은 향후 제품 종류가 추가되거나 박스 규격이 변경되어도 대응이 가능하다는 점입니다. 컨베이어 증설이나 전용 설비 추가 없이 확장할 수 있어, 총 소유비용(TCO) 관점에서 장기적인 경제성을 훨씬 높습니다.

🛡️ 품질 일관성과 안전성 확보

품질 측면에서 99% 이상의 높은 인식률로 작업 품질을 유지하며, 박스 손상률 0%에 가까운 안정성을 달성했습니다. 작업자의 저온 노출 시간을 최소화하여 동상 및 근골격계 질환 등 안전사고 위험을 근본적으로 제거했습니다.

현대무벡스의 프로젝트 담당자들은 이번 AI 디팔레타이징 솔루션 도입의 가치를 아래와 같이 평가했습니다.

"냉동 물류센터 자동화 도입 후 불량률이 거의 없고, 모두 만족할 만한 성과가 나오고 있습니다." - 현대무벡스 이명훈 매니저

"씨메스의 A/S지원도 신속하고 정확합니다. 향후 로봇을 추가로 도입한다면, 씨메스를 우선적으로 고려할 계획입니다." - 현대무벡스 김석우 매니저

마무리:냉동 물류센터 하역 자동화의 새로운 기준

냉동 물류 환경에서의 디팔레타이징 솔루션은 단순히 '로봇 셀을 배치하는 것'을 넘어, 저온 환경 대응, 변동 물동량, 그리고 공정 간 유기적 통합까지 고려해야 하는 복합 과제입니다.

이번 냉동 물류센터 자동화 사례는 씨메스의 지능형 로봇 솔루션을 통해 다품종 대응과 설비 투자 최소화를 동시에 실현함으로써, 실질적인 비용 절감이라는 성과를 입증하며 업계에 새로운 기준을 제시했습니다.

검증된 AI 로봇 기술과 탁월한 현장 대응 역량을 갖춘 씨메스는, 냉동 물류 자동화의 가장 신뢰할 수 있는 파트너입니다. 자동화를 고민하고 계시다면, 씨메스의 솔루션을 통해 그 해답을 직접 확인해보시기 바랍니다.