"하루 60만개 분류·포장"…아마존 日지바 물류센터, 미래형 로봇·AI로 혁신

일본 지바시 미나토 아마존 재팬(AMAZON JAPAN) 풀필먼트센터 가보니 아마존 로봇 '헤라클래스', QR코드 따라 자율주행…500kg 넘는 선반도 거뜬히 '랜덤 스토우' 방식 활용해 병목 현상 해소…친환경 시스템까지 구축해

[지바=뉴시스]전병훈 기자 = 지난달 30일 찾은 지바 미나토 아마존 풀필먼트 센터 외관의 모습이다 *재판매 및 DB 금지

[지바=뉴시스]전병훈 기자 = "하루 평균 60만 개의 상품이 로봇과 인공지능(AI)의 도움을 받아 고객에게 전달됩니다."

지난달 30일(현지시각) 찾은 일본 지바시에 위치한 지바 미나토 풀필먼트 센터는 연면적 12만㎡로 축구장 17개를 합쳐놓은 규모를 자랑한다.

지난 2023년 8월 문을 연 지바 미나토 풀필먼트 센터는 약 2000명의 직원이 근무하며 하루 평균 60만 개 상품을 처리하고 있다.

직원 1명당 하루 300개 상품을 처리하는 셈이다.

건물에 들어서자 아마존의 상징인 '배송 박스'를 형상화한 독특한 디자인의 엘리베이터가 가장 먼저 눈길을 끌었다.

◆AI·로봇이 주도하는 '미래형 물류' 현장

[지바=뉴시스]전병훈 기자 = 지난달 30일 찾은 지바시 미나토 아마존 재팬 풀필먼트 센터에서 아마존의 핵심 성장 모델을 담은 '플라이휠(Flywheel)' 다이어그램(왼쪽)과 아마존의 대표 배송 박스를 형상화한 엘리베이터 문 디자인이다 *재판매 및 DB 금지

한국 소비자들에게 '아마존'이라는 기업은 익숙하지만, 실제로 이 기업이 어떤 기술을 통해 빠르고 정확하게 배송을 구현하는지에 대한 구체적인 이해는 부족한 편이다.

더욱이 일상에서 로봇을 접할 기회가 드물기 때문에 로봇이 어떻게 물류 현장에서 실질적으로 활용되는지 상상하기도 쉽지 않다.

하지만 이곳 지바 미나토 풀필먼트 센터에선 로봇이 상품을 실은 선반을 분주히 운반하고, AI는 포장부터 분류까지 전 과정을 제어하고 있었다.

지바 미나토 풀필먼트 센터투어 가이드 페데리카(Federica)는 "이곳은 아마존 로보틱스를 중심으로 최첨단 기술이 투입된 글로벌 물류 혁신의 현장"이라고 설명했다.

◆자율주행 '헤라클래스' 로봇이 끌어올린 물류 효율

[지바=뉴시스]전병훈 기자 = 지난달 30일 찾은 지바 미나토 아마존 풀필먼트 센터에 헤라클래스 드라이브 유닛이 움직일 수 있도록 QR코드가 적혀져 있다. *재판매 및 DB 금지

이곳 FC 내부에는 '헤라클래스 드라이브 유닛(Hercules Drive Unit)'이라는 자율주행 로봇 약 2500대가 활약하고 있다.

최대 560㎏까지 하중을 견딜 수 있는 이 로봇은 시속 5.5㎞의 속도로 바닥의 QR코드를 따라 정확히 이동하며 선반을 작업자 앞으로 운반한다.

이 덕분에 작업자는 상품을 찾기 위해 이동할 필요 없이 그 자리에서 물건을 넣고 꺼내는 일에만 집중하면 된다.

◆'랜덤 스토우'로 병목 현상 없는 보관 방식

아마존은 상품을 여러 포드(Pod·상품 보관 선반)에 무작위로 나눠 보관하는 '랜덤 스토우(Random Stow)' 방식을 활용하고 있다.

동일한 상품을 여러 포드에 나눠 보관하면 특정 상품에 주문이 집중될 경우에도 작업자나 로봇이 쉽게 분류하고 대응할 수 있어 물류 효율성을 높이기 때문이다.

같은 상품을 여러 포드에 분산해 보관하면 작업자가 '피킹(Picking)' 상품을 더 쉽게 시각적으로 구분할 수 있는 이점도 있다.

작업자는 포드의 바코드를 먼저 스캔한 뒤, 상품의 바코드도 스캔해 작은 플라스틱 상자인 '토트(tote)'에 담는다.

이 과정을 통해 아마존 자체 시스템은 어떤 상품이 어떤 선반에서 꺼내졌는지를 자동으로 매칭하고, 재고 데이터에 실시간으로 반영하고 있다.

◆AI로 포장 자동화…친환경 시스템까지 구축

지바 미나토 풀필먼트 센터의 자동 포장 시스템은 AI 기반으로 운영된다.

상품 바코드를 인식해 크기에 적합한 포장재를 자동 선택하고, 상품을 정확히 밀봉한다.

깨지기 쉬운 제품의 경우 AI가 보호 포장의 필요 여부를 판단해 자동으로 적용하며, 배송 경로와 물류 처리 속도를 최적화한다.

자동화 시스템은 단순한 기계 동작 이상이다.

야쿠시지 요시나가(Yoshinaga Yakushiji) 아마존 재팬 커스터머 풀필먼트 솔루션 시니어 매니저는 "소프트웨어 시스템과 생성형 AI가 모든 공정을 정밀하게 제어한다"며 "엔지니어들은 LLM 기반의 생성형 AI를 통해 코딩 속도를 높이고 시스템 효율성을 향상시키고 있다"고 말했다.

이어 "이러한 기술적 혁신 덕분에 상품 주문에서 포장·배송 준비까지 걸리는 평균 소요 시간은 2~3시간에 불과하다"고 덧붙였다.

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