가용 공간이 제약이 될 때: 모듈형 로보틱스로 기존 창고의 미래를 대비하다
블로그 시리즈 첫 번째 포스트에서는 자동화의 단계적 도입을 다뤘습니다. 하지만 특히 가용 공간이 제약 요인이 되는 경우, 자동화만으로 모든 문제를 해결할 수는 없습니다.
유연한 확장의 기반이 되는 모듈형 시스템 설계
바로 이런 상황에서 SSI SCHAEFER의 RackBot 시스템이 힘을 발휘합니다. 이 시스템은 표준 정적 랙 시스템과 자율 모바일 로봇을 결합한 방식을 기반으로 하며, 복잡한 구조 변경 없이도 기존 창고에 손쉽게 적용할 수 있습니다. 랙과 로봇은 서로 독립적으로 추가할 수 있어 변화하는 상황에 맞춰 조정할 수 있습니다. 이는 시스템 가동을 중단하지 않고도 가능합니다. 이러한 모듈형 방식을 통해 기존 창고 공간을 목적에 맞게 발전시키고 최적으로 활용할 수 있습니다.
또 다른 장점은, 통로 구조 자체는 변경할 수 없더라도 전체 레이아웃은 여전히 유연하게 유지된다는 점입니다. L자형 구성이나 불규칙한 건물 구조에 맞춘 설계와 같은 유연한 디자인 덕분에 까다로운 기존 건물에도 원활하게 통합될 수 있습니다.
높이와 깊이, 지능형 공간 배치를 통한 창고 공간 활용 극대화
RackBot 시스템은 수직 저장 공간을 최대한 활용합니다. 최대 12미터 높이까지 저장 공간으로 활용할 수 있습니다. 또한 2단 또는 3단 깊이 저장을 통해 공간 활용도가 매우 높은 컴팩트한 저장 시스템을 구현합니다.
특정 적용 사례에서는 제곱미터당 최대 43개의 빈(bin)을 저장할 수 있습니다.
동시에 시스템은 유연성을 유지합니다:
제품 수요 패턴이 변화해도 높은 성능 유지
다양한 빈 크기 지원
카톤(재포장 없이 즉시 처리 가능)
트레이
하나의 시스템 내에서 다양한 적재 단위를 혼합하여 사용하는 것도 일반적으로 가능합니다. 또한 빈을 시스템에서 직접 반출하여 후속 처리할 수 있어, 별도의 버퍼 단계 없이 엔드투엔드 프로세스를 구현할 수 있다는 뚜렷한 장점이 있습니다.
고정된 성능 한계를 넘어선 완전 자율 이동형 로보틱스
기존의 통로 기반 자동화 솔루션과 비교했을 때, RackBot 시스템의 핵심 차별점은 완전 자율 이동(Full-Roaming) 기능입니다. 모든 봇이 창고 전체의 모든 빈에 접근할 수 있어, 기존 시스템에서 흔히 발생하는 통로별 처리량과 저장 용량 간의 종속 문제를 해소할 수 있습니다.
그 장점은 명확합니다:
[더 짧은 접근 시간] — 시스템 이용률이 높은 상황에서도
[안정적인 처리량] — 부하 변동이 큰 상황에서도
제품군, 프로필, 프로세스가 변경되더라도 [높은 미래 대응력]
RackBot 시스템은 고정된 ABC 분류에 의존하지 않기 때문에, 품목 프로필이나 회전율, 주문 구조가 변경되더라도 성능이 일정하게 유지됩니다. 구역 의존도가 높은 솔루션과 달리, 이 아키텍처는 항상 유연하고 탄력적인 프로세스 성능을 제공합니다.
지능형 시퀀싱 — 시스템 내에서 직접 구현
주문 시퀀싱은 봇이 직접 지능적으로 수행합니다. 하나의 주문에 포함된 적재 용기는 필요한 순서에 따라 정확하게 워크스테이션으로 전달되므로, 별도의 컨베이어 시스템이 필요하지 않습니다.
이는 프로세스 신뢰성을 높일 뿐만 아니라 사이클 타임도 크게 단축시킵니다.
긴급 주문은 특히 빠르게 처리할 수 있습니다. 성능 최적화 구성(예: RackBot System ELEVATE)에서는 필요한 빈이 2분 이내에 워크스테이션에 제공됩니다.
RackBot 시스템은 운영 중에도 점진적으로 확장할 수 있습니다. 성능 향상은 구조 변경이 아닌 다음과 같은 방식으로 이루어집니다:
로봇 추가
워크스테이션 추가
운영 전략 조정
랙 시스템 자체는 고정되어 있어 레이아웃 변경이 필요하지 않습니다. 이를 통해 기업은 미래 목표를 위해 인프라를 처음부터 새로 설계할 필요 없이, 늘어나는 수요에 맞춰 점진적으로 용량을 조정할 수 있습니다. 이는 투자 안정성을 제공하며 결정적인 경제적 이점으로 이어집니다.
Desigual의 성공 사례는 이 개념이 실제로 어떤 성과를 만들어내는지 잘 보여줍니다:
이 패션 그룹은 25대의 RackBot을 도입해 창고 성능을 크게 향상시켰습니다. 2교대 운영 기준 시간당 최대 650개의 카톤을 처리하고, 주간 15만 개의 유닛을 처리하는 처리량을 달성했습니다. 게다가 계획 수립부터 가동까지 단 7개월 만에 시스템을 구축했습니다. 이러한 성능 향상의 핵심은 효율적인 공간 활용, 지능형 프로세스 로직, 그리고 기존 구조를 목적에 맞게 발전시킬 수 있는 능력의 조합입니다.
저자 소개:
Markus Külken
Johannes Möhrlein
