CJ대한통운 휴머노이드 로봇이 양지 올리브영 물류센터에서 상품 포장 공정을 수행하고 있다. /사진=CJ대한통운


CJ대한통운이 실제 물류 현장에 휴머노이드 로봇을 투입하며 피지컬 AI 기반 자동화에 속도를 낸다. 현장에서 쌓이는 작업 데이터를 다시 AI에 학습시키는 방식으로 로봇의 작업 능력 활용 범위를 넓힌다는 구상이다.

CJ대한통운은 최근 경기도 용인 양지 올리브영 물류센터에 휴머노이드 양팔 로봇 2대를 배치해 상품 포장 공정에 투입했다고 3일 밝혔다. 휴머노이드 로봇은 포장 라인에서 박스 내부에 완충재를 투입하는 작업을 수행한다.

물류 공정에 휴머노이드 로봇이 적용된 것은 이번이 처음이다. CJ대한통운은 지난해 군포 풀필먼트센터에서 현장 실증을 진행했다. 이번 투입을 통해 실증에서 실제 고객 물류를 처리하는 단계로 적용 범위를 넓혔다.



휴머노이드는 기존 물류 자동화 설비의 한계를 보완할 기술로 꼽힌다. 물류센터는 형태와 크기, 재질이 다른 다양한 상품을 취급해 작업 조건이 수시로 달라진다. 컨베이어나 고정형 로봇 등 기존 자동화 설비는 새로운 작업을 추가하려면 설비와 작업공간을 변경해야 하는 경우가 많지만, 사람과 유사한 형태의 휴머노이드 로봇은 기존 작업공간을 활용하면서 다양한 작업을 수행할 수 있어 유연성과 확장성이 높다.

CJ대한통운은 물류 현장에서 축적한 데이터와 AI 기술을 결합해 휴머노이드의 작업 능력을 높이고 있다. 로봇의 '두뇌' 역할을 하는 로봇 파운데이션 모델(RFM) 고도화에 집중하고 있다. RFM은 시각과 센서 등으로 주변 환경을 인식하고 상황에 맞는 행동을 판단·수행하도록 하는 피지컬 AI의 핵심 기술이다. 시뮬레이션으로 생성한 가상 데이터도 학습시켜 새로운 상품이나 작업환경에서도 대응할 수 있는 능력을 높인다.

휴머노이드 적용 범위는 단계적으로 확대한다. 완충재 투입에서 시작해 상품 피킹과 분류, 검수, 포장 등 복잡한 작업으로 넓혀 궁극적으로 하나의 로봇이 여러 공정을 연속 수행하는 범용 물류 휴머노이드로 발전시킬 계획이다. 외부 전문기업·연구기관과 기술 협력을 진행하고 정부 국책과제에도 참여하고 있다.



업계에서는 이번 투입을 계기로 CJ대한통운의 물류 자동화가 기존 설비 중심에서 AI를 결합하는 방식으로 확장될 것으로 보고 있다. 기존 자동화가 정해진 공정에 맞춰 설비를 구축하는 방식이었다면 휴머노이드는 현장에서 쌓이는 데이터를 학습하며 새로운 상품과 작업환경에 대한 대응력을 높일 수 있다. 하나의 로봇이 수행할 수 있는 공정이 늘어날수록 별도의 설비 투자 부담을 낮추고 활용도를 높여 장기적으로 물류센터의 수익성 개선에도 기여할 수 있다는 분석이다.

김정희 CJ대한통운 TES물류기술연구소장은 "이번 현장 투입은 시연이나 실증을 넘어 휴머노이드가 실제 물류 운영 과정에서 역할을 수행한다는 데 의미가 있다"며 "현장에서 축적되는 물류 데이터와 AI 기술을 결합해 휴머노이드가 다양한 작업을 스스로 판단하고 수행하도록 발전시키고 미래형 풀필먼트를 구현해 나가겠다"고 말했다.