CJ대한통운, AI 휴머노이드 실제 물류공정 투입…업계 최초

용인 양지 올리브영센터에 2대 배치

완충재 투입 시작으로 피킹·분류·검수까지 확대

ⓒCJ대한통운

CJ대한통운이 AI 휴머노이드 로봇을 실제 물류센터 운영 공정에 투입하며 물류 자동화 고도화에 나선다. 지난해 물류 현장에서 휴머노이드의 활용 가능성을 검증한 데 이어 실제 고객 상품을 처리하는 단계로 적용 범위를 확대한 것이다.

CJ대한통운은 경기도 용인 양지 올리브영 물류센터에 양팔형 휴머노이드 로봇 2대를 배치하고 상품 포장 공정에 투입했다고 3일 밝혔다.

휴머노이드 로봇은 현재 포장 라인에서 박스 안에 완충재를 넣는 작업을 담당한다. 지난해 군포 풀필먼트센터에서 진행한 현장 실증에서 한 단계 더 나아가 실제 물류 운영 공정에 휴머노이드 로봇을 적용한 첫 사례다.

CJ대한통운은 로봇이 실제 작업을 수행하면서 쌓이는 데이터를 AI 학습에 활용해 작업 정확도와 다양한 상황에 대한 대응 능력을 높일 계획이다.

물류업계에서는 휴머노이드가 기존 자동화 설비의 한계를 보완할 수 있는 기술로 주목받고 있다.

규격화된 제품을 정해진 공정에서 반복적으로 생산하는 제조업과 달리 물류센터는 크기와 형태, 재질 등이 제각각인 상품을 취급한다. 주문이나 상품에 따라 필요한 작업 역시 수시로 달라진다.

컨베이어나 고정형 로봇과 같은 기존 자동화 설비는 정해진 공정에서 높은 효율을 낼 수 있지만 새로운 작업을 추가하려면 설비나 작업공간을 변경해야 하는 경우가 있다.

반면 사람과 비슷한 형태로 설계된 휴머노이드는 기존 작업공간을 크게 바꾸지 않고 여러 업무에 투입할 수 있다는 장점이 있다. 물류센터의 작업 환경과 공정 변화에 상대적으로 유연하게 대응할 수 있는 셈이다.

CJ대한통운은 실제 물류 현장에서 확보한 데이터와 AI 기술을 결합해 휴머노이드의 작업 능력을 끌어올리는 데 집중하고 있다.

특히 로봇의 두뇌에 해당하는 '로봇 파운데이션 모델(RFM·Robot Foundation Model)'을 고도화하고 있다. RFM은 로봇이 시각·센서 등을 통해 주변 환경을 파악하고 상황에 따라 필요한 행동을 판단해 수행하도록 하는 피지컬 AI 핵심 기술이다.

실제 물류센터에서 확보한 데이터와 시뮬레이션을 통해 생성한 가상 데이터를 함께 학습시켜 새로운 상품이나 작업 환경에 대한 대응 능력을 높이는 방식이다.

향후 휴머노이드가 담당하는 업무도 확대한다. 현재 완충재 투입처럼 비교적 단순한 작업에서 시작해 상품 피킹과 분류, 검수, 포장 등 보다 복잡한 공정까지 단계적으로 적용할 예정이다.

장기적으로는 하나의 휴머노이드가 여러 물류 공정을 연속적으로 처리할 수 있는 범용 물류 로봇으로 발전시키는 것이 목표다.

관련 기술 확보를 위한 외부 기업 및 연구기관과의 협업도 진행하고 있다. 로봇 하드웨어 분야에서는 로보티즈, 로봇핸드는 에이딘로보틱스, RFM 분야에서는 리얼월드AI 등과 협력 관계를 구축했다. 인간형 로봇핸드 개발을 비롯한 정부 국책과제에도 참여하고 있다.

김정희 CJ대한통운 TES물류기술연구소장은 “이번 현장 투입은 기술을 보여주는 시연이나 가능성을 확인하는 실증을 넘어 휴머노이드가 실제 물류 운영 과정에서 역할을 수행하는 단계로 진입했다는데 의미가 있다”며 “현장에서 축적되는 방대한 물류 데이터와 AI 기술을 결합해 휴머노이드가 다양한 작업을 스스로 판단하고 수행할 수 있도록 발전시키고, 인간과 로봇이 함께 일하는 미래형 풀필먼트를 구현해 나가겠다”고 말했다.

CJ대한통운 관계자는 “CJ대한통운은 물류 업계에서 꾸준히 기술 리더십을 확보해 온 만큼, 이번 휴머노이드 로봇 현장 투입도 자연스러운 다음 단계라고 본다”며 “피지컬 AI의 성패는 실제 현장에서 축적된 양질의 데이터에 달려 있는데, CJ대한통운은 풍부한 물류 인프라와 다양한 물성을 취급하는 현장을 보유하고 있어 휴머노이드 AI의 학습과 고도화에 강점을 갖고 있다”고 밝혔다.