물류창고 업계는 진화하고 있습니다.
물류창고 업계의 불확실성은 새로운 것이 아니지만, 현재의 시장 압박으로 인해 이러한 불확실성을 헤쳐 나가는 것이 더 어려워졌습니다. 예측할 수 없는 수요, 변화하는 이행 및 유통 요구, 업계 전반의 인력 부족, 프로젝트 납품 일정 단축은 전 세계 물류창고 운영자들이 직면한 도전과제입니다. 이러한 도전과제를 극복하려면 지금 변화해야 합니다. 그리고 장기적인 성공을 보장하기 위해서는 현재 상황을 넘어 미래로 시선을 돌리는 것도 중요합니다. 특수 용도로 설립되던 과거의 물류창고와 달리 현대의 물류창고는 오늘날의 과제 뿐만 아니라 미래의 과제에도 적응할 수 있어야 합니다.
‘현대적인 물류창고’는 지능적이고 데이터에 기반하며 유연하기 때문에 알려진 과제를 해결하고 새로운 과제를 충족할 수 있도록 확장할 수 있습니다. 자동화는 이러한 현대적 접근 방식을 가능하게 하는 데 핵심입니다. 그 외에도, 인사이트와 분석을 위해 데이터를 활용하는 역량과 자재 이동의 최적화라는 두 가지 핵심 중점 영역이 있으며, 이를 통해 물류창고는 현재와 미래의 과제를 효과적으로 해결할 수 있는 위치에 있을 수 있습니다.
데이터를 활용한 인사이트와 분석
데이터를 활용하는 것은 현대적인 물류창고의 성공에 매우 중요합니다. 운영 시스템의 데이터를 통해 물류창고 운영자는 프로세스를 보다 잘 이해하고 언제, 어디서, 어떻게 개선해야 하는지 파악할 수 있습니다. 그러나 데이터를 비즈니스 성과 추진에 도움을 주는 인사이트로 전환하는 것은 말처럼 쉬운 일이 아닙니다. 여러 공급업체의 장비가 사용되기 때문에, 웨어하우징 데이터는 종종 단편화되고 고립되어, 사용 가능한 일관된 정보 흐름으로 변환하기가 어렵습니다. 또한 데이터가 표준화되지 않고 여러 다른 형태로 존재하는 경우가 많기 때문에 집계해 분석하는 것이 거의 불가능합니다.
공통 데이터 전략을 도입하는 것이 운영 데이터의 역량을 활용하는 열쇠입니다. 공통 데이터 모델은 장비가 동일한 ‘언어’(동일한 프로토콜)와 동일한 ‘단어’(동일한 데이터 레이블 지정)를 사용하여 데이터를 식별하도록 해줍니다. 공통 데이터 모델은 데이터를 생성 및 분석하는 데 효과적인 전문 기술과 결합되어 물류창고가 운영 데이터의 활용도를 극대화하고 강력한 인사이트를 얻을 수 있도록 합니다.
공통 데이터 전략이 마련되어 있고 시스템이 연결되었으면 데이터에 대한 고급 분석을 통해 개선을 추진할 수 있습니다. 이는 성능 최적화를 위해 디지털 트윈 소프트웨어를 사용하는 것일 수도 있고, 주문 이행을 간소화하기 위해 물류창고 실행 시스템(WES)을 구현하거나, 가동 시간을 늘리기 위해 AI 기반 예측 유지 관리 솔루션을 도입하는 것일 수 있습니다. 이와 같은 선도적인 기술과 분석을 결합함으로써 물류창고는 오늘날의 예측 불가능한 시장에서 우위를 확보할 수 있습니다.
공통 데이터 전략과 연결된 시스템은 물론 사이버 보안에도 우선순위를 두어야 합니다. 연결성과 자동화가 증가함에 따라 물류창고의 사이버 보안 위험도 증가하고 있습니다. 오늘날의 위협 환경에서 사이버 공격은 만약의 경우가 아니라 언제든 일어날 수 있는 문제입니다. 연결성을 강화하고 사이버 보안에 대한 선제적이고 포괄적인 접근 방식을 취해 취약점을 식별 및 해결하여 잠재적 위험을 완화하는 것이 중요합니다.
자재 이동 최적화
현대적인 물류창고는 유연해야 하며, 이는 자재 이동을 최적화하는 것에서 시작됩니다. 물류창고는 A 지점에서 B 지점으로 자재를 이동하는 최선의 방법을 파악하고, 필요에 따라 그 경로를 변경할 수 있는 유연성을 제공함으로써 병목 현상을 줄이고 다양한 이행 요청에 보다 잘 대응할 수 있습니다. 일부 경우, 유연성을 높이는 것은 전체 물류창고를 모두 자동화하는 것일 수도 있고, 기존 인프라를 현대화하는 것일 수도 있습니다. 어느 쪽이든 고려해야 할 두 가지 측면이 있습니다. 1) 자동화 기술을 통해 유연성을 지원하는 것과 2) 데이터 기반의 최적화를 위해 AI 및 분석을 활용하는 것입니다.
자동화 기술로 유연한 모듈형 자재 이동을 가능하게 하는 것은 변화하는 수요에 적응하는 데 필요한 탄력성을 구축하는 데 핵심 요소입니다. 물류창고는 일상적인 수요의 변화에 적응할 수 있는 능력이 필요합니다. 물류창고 운영자는 유연성을 위해 설계된 시스템과 장비를 사용해 일일 변동에 따라 경로를 동적으로 변경할 수 있습니다. 또한 물류창고는 성수기 급증 같은 이벤트에 맞게 최적화할 수 있도록 능동적으로 조정을 할 수 있어야 합니다. 모듈형 솔루션을 사용하면 대규모 수요 변화에 앞서 레이아웃을 변경하고 운반 시스템을 재구성하는 것이 더 빠르고 쉬워집니다.
당장 기술부터 확보하고 싶은 유혹이 들 수 있지만 한 걸음 물러서서 큰 그림을 그려보는 것이 필요합니다. 어떤 결과를 원하는지 그림이 그려지면, 그 결과를 추진하는 데 가장 적합한 자동화 기술을 결정할 수 있습니다. 예를 들어 피킹 유연성과 효율성을 높이려는 물류창고의 경우 자율 이동 로봇(Autonomous Mobile Robots,AMRs)이 해답이 될 수 있습니다. 지능형 피킹과 내비게이션 기능이 있어 경로를 미리 정해둘 필요가 없기 때문입니다. 컨베이어 유연성을 높이고자 하는 물류창고의 경우 독립형 무빙카트 기술(Independent Cart Technology,ICT)이 솔루션이 될 수 있습니다. ICT는 유휴 시간이 거의 없이 시설 전반에서 지속적으로 동적 라우팅이 가능하기 때문입니다. 이는 자동화 기술 자체에만 국한된 것이 아닙니다. 자재 이동 접근 방식이 특정 요구에 부합하도록 하기 위해서는 종단 간 시스템 최적화가 필요합니다.
자재 이동 최적화에 데이터 중심 접근 방식을 취하는 것이 완전하게 유연한 모듈형 웨어하우징 시스템을 설계하는 데 필수적입니다. 자재 이동 최적화는 A 지점에서 B 지점으로 자재를 이동하는 가장 좋은 방법을 결정하는 것이 중요합니다. 일반적으로, 이를 위해서는 제품을 선별해야 하는 순서와 다양한 제품 믹스와 주문 크기에 맞게 최적화하는 방법을 고려해야 합니다. 그러나 올바른 데이터 없이는 이러한 결정을 내리기가 어렵습니다.
물류창고 운영에서 데이터를 집계하고 공통 데이터 모델을 통해 필터링하면 이러한 결정을 내리는 데 도움이 되는 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 디지털 트윈 소프트웨어 같은 AI 및 분석 솔루션은 공급망을 모델링하고 다양한 설계 시나리오를 시뮬레이션하여 자재 이동 시스템을 더욱 최적화하는 데 도움이 됩니다.
로크웰 오토메이션과의 협력을 통한 현대적인 물류창고 전략 구축
로크웰 오토메이션은 지능적이고 유연하며 데이터 중심적인 최신 물류창고로 고객이 현재와 미래의 요구를 충족할 수 있도록 모든 노력을 기울이고 있습니다. 현대화에 대한 데이터 우선 관점을 바탕으로 방대한 파트너 생태계, 솔루션, 서비스 및 컨설팅 전문 지식을 보유한 로크웰 오토메이션은 고객의 전체 데이터 여정에서 도움을 줍니다. 로크웰 오토메이션의 전문가들은 예방 유지보수 최적화, 디지털 트윈 에뮬레이션 소프트웨어 구현, 또는 전체 물류창고 자동화 구현 지원 등 모든 측면에서 현대적인 물류창고 비전을 실현할 수 있도록 돕고 있습니다. 로크웰 오토메이션은 기업 전체에 엔드-투-엔드 최적화를 구현하여, 기업이 미래의 변화에 대비할 수 있도록 지원합니다.
