모바일 로보틱스
셔틀 서비스 - 소스에서 목적지까지
소스부터 목적지, 그리고 사용 현장까지 재료의 흐름을 최적화하는 것은 내부물류의 핵심 작업입니다. 결국 물류의 흐름이 효율적일수록 생산 현장에 쌓아두는 재고 수량이 적어져 묶여 있는 자본금이 줄어들게 됩니다. 당사는 내부물류의 효율을 높이고 재고를 줄이며 임시 저장 공간을 비우기 위하여 ActiveShuttle을 이용해 자율 이동 로봇(AMR)을 개발했습니다.
Victor Robertus가 로봇 웹캐스트에서 ActiveShuttle이 내부물류의 효율을 얼마나 높여주고 사용하기 쉬운지에 대해 설명하고 있습니다.
일반적으로 내부물류에서 운반 작업은 아직도 개인 직원이 담당하거나 정기 코스를 지정하는 등 수동으로 이루어집니다. 대부분의 내부물류 개념에서의 핵심은 작업 스테이션에 필요한 물건을 지속적으로 공급하는 것입니다. 그러므로 중앙 창고가 있음에도 불구하고 대부분의 공장이 생산 현장 가까이에서 금방 가져올 수 있는 창고를 하나 더 마련합니다. 그렇기 때문에 재고가 늘어납니다. Bosch Rexroth가 ActiveShuttle에 개발한 자율 이동 로봇(AMR)는 내부물류의 효율을 높이고 재고를 줄이며 임시 저장 공간을 비워줍니다. 그래서 조립 라인에 보충 재료가 자동으로 적시에 채워집니다.
터거 트레인을 이용한 구성 요소와 조립물의 린 공급은 잘 알려진 개념입니다. 그러나 이 공정에는 단점이 많습니다. 첫째, 터거 트레인의 반자동 또는 수동 하역 방식은 결과적으로 용량 활용이 낮습니다. 둘째, 화물이 움직이면서 인명 사고나 다른 운반 시스템과의 사고가 발생할 위험이 증가합니다. 운반 요건상 수동으로 기록해야 하는 일이 많기 때문에 보충 시간이 길어질 수도 있고 부정확한 부품을 배송하기도 합니다. 이 경우 ERP 시스템에 요청해도 전송되지 않거나 지연됩니다. 조립 라인이 적시에 보충을 받기 위해 꼭 필요한 핵심 사항은 요구 사항을 적시에 창고에 알리는 것입니다.
ActiveShuttle을 사용하는 모습은 다음과 같습니다. 운반 작업을 받아 중앙 창고의 피킹 스테이션으로 이동합니다. 여기에서 소형 캐리어가 달린 짐수레를 픽업하여 슈퍼마켓이나 작업장 같은 목적지로 바로 운반하고 내려놓습니다. 돌아오는 길에는 ActiveShuttle은 빈 컨테이너 또는 처리된 부품으로 채워진 컨테이너를 다음 목적지로 운송합니다.
안정적인 위치와 방향을 보조하는 소프트웨어 구성 요소인 Locator가 장착되어 있어 ActiveShuttle은 모든 자연 환경에서 방향을 잘 찾습니다. 시운전하는 데 인프라 변경이나 전문 지식이 필요하지 않습니다. 수동 제어 상태로 공장을 한 바퀴 투어하면 충분합니다. 첫 주행을 하며 ActiveShuttle이 주변 환경의 지도를 작성하고 차량 또는 서버에 저장합니다. 차량을 여러 대 사용하는 경우 모두 동일한 지도를 사용합니다. 이후에는 사전 지식 없이도 자신의 위치를 즉시 식별합니다. 차량이 환경 변화를 감지한 경우, 예를 들어 저장 공간을 새로 만들었다거나 하는 경우에는 이 정보를 서버와 통신합니다. 그러면 서버에서 자동으로 지도를 업데이트하여 현장에 있는 모든 차량으로 전달합니다. 나중에 통합되는 차량은 Locator를 이용하여 시운전 과정 도중에 서버 데이터를 받아 즉시 작업을 시작할 수 있습니다.
ActiveShuttle의 조율과 라이브 매핑, 개별 운반 작업의 할당 등은 ActiveShuttle 관리 시스템에서 처리합니다. 개방형 표준 방식을 통해 널리 사용되는 재고 관리 시스템 또는 고객사의 소프트웨어와 통신합니다.
ActiveShuttle의 주변 환경 습득과 제어 방법은 꽤 간단합니다. 어떤 단말기를 이용하든 작업자가 웹 기반의 직관적인 인터페이스를 열면 익숙한 메뉴 구조로 되어 있습니다. 시작 메뉴에서 예비 주행을 시작하고 차량을 ActiveShuttle 관리 시스템에 연결합니다. 여기에 프로그래밍 지식은 필요하지 않습니다.
일상적인 작업에서는 모든 것이 자동으로 진행됩니다. 내부물류 작업자는 책상에 앉아서 개별 또는 전체 차량의 평가를 확인합니다. 라이브 매핑 기능이 언제든지 전체 개요를 제공하며, 모든 운반 작업 하나하나를 투명하게 추적할 수 있습니다.
더 자세히 알고 싶으신가요? 시청하기: 로보틱스 웹캐스트