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美 개더AI, 드론 기반 재고 스캐닝 시스템에 신기능 추가컴퓨터비전·AI, 추론 이미지-WMS 정보 대조···수동대비 박스 계수시간 90% ↓
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승인 2024.04.23  15:35:04
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▲미국 개더AI는 물류센터에서 자사 드론 기반의 신기능 스캐닝 시스템 기능을 도입해 수동 집계 시간을 90%까지 단축할 수 있다. (사진=개더AI)

미국 개더AI(gather AI)가 물류 센터에서의 드론기반 재고 스캐닝 시스템에 드론 기반의 2개의 신기능을 추가했다고 모바일로봇가이드가 지난 16일(현지시각) 보도했다.

이에 따라 이 회사는 이제부터 추론된 상자 수와 위치 점유 서비스를 제공할 수 있다고 밝혔다. 또 이를 이용하면 수동으로 박스 수량을 집계(계수·計數))하는 방식에 비해 시간을 90%까지 단축할 수 있다고 말했다.

이 회사는 이러한 기능을 통해 창고가 자동화되고 디지털화된 상자 수와 위치 활용률 보고서를 얻을 수 있으며, 이는 재고 상자수 집계 전용 노동력을 줄이면서도 정시 배송률을 높일 수 있다고 말했다.

창고 운영자는 각 위치의 정확한 재고 수준을 알아야 물건이 제시간에 잘 배송되고 공간이 잘 활용되는지를 확인할 수 있다.

창고 교육 연구 위원회(WERC)의 ‘2023 물류 측정 연간 조사보고서’(2023 DC Measures Annual Survey & Report)에 따르면 평균적인 수준의 창고는 배송 마감 시간을 96%만 충족하고 큐브 활용률은 81%에 달한다.

물류에서 정확한 재고 집계는 필수적이지만, 상자 수를 세고 수작업으로 재고 부정확성을 모니터링하는 것은 느린 데다 이러한 문제를 더욱 악화시킨다. 개더AI는 자사 시스템이 시간 당 최대 900개의 팔레트를 스캔할 수 있다고 주장했다.

카네기 멜론대 출신인 산칼 아로라, 다니엘 마투라나, 기테시 두비가 2017년 피츠버그에 본사를 둔 이 회사를 공동 창업했다. 개더 AI의 드론 기반 시스템은 현재 제3자 물류, 소매 유통, 제조, 식음료 및 항공 화물 창고 등에 배치돼 있다.

대표적인 제3자 물류업체(3PL)인 테일러 로지스틱스(Taylor Logistics Inc.)의 AJ 라커 창고 개발 담당 이사는 “여러 고객들이 주기적 계수 프로그램의 일환으로 자신들의 물품 상자수를 세 줄 것을 요구한다. 개더AI의 드론 재고 모니터링과 추론된 상자 계수 기능을 사용하면 우리 팀이 물리적 사이클 계수하도록 하는 것보다 87% 더 효율적이다. 효율성 향상을 통해 우리 팀은 수익을 창출하는 직접적인 노동 활동에 우선 순위를 둘 수 있다”고 덧붙였다

◆개더AI는 향상된 기능으로 수를 더 정확하게 만들 수 있다고 말한다

개더AI의 드론은 창고에 있는 각 팔레트의 위치 사진을 찍는다. 그런 다음 회사의 AI가 사진을 분석해 여러 바코드와 텍스트를 읽고 빈 위치를 탐지한다.

이날 출시된 개더AI의 시스템은 고객 웹 대시보드에 풀 팔레트와 부분(소형) 팔레트에 대한 추론된 상자 수와 위치 점유율을 보여준다. 개더AI는 이것이 상자 수를 확인하는 데 드는 시간과 노동력을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 창고 내에 있는 재고를 통합할 수 있는 공간을 찾는 데 도움을 줘 창고에 빈 공간이 생기는 것을 피하도록 한다고 말했다.

아로라 최고경영자(CEO)는 “우리의 임무는 창고 운영자들에게 전례 없는 실시간 재고 통찰력을 제공하는 것이다. 우리의 컴퓨터 비전과 AI는 재고 이미지를 분석해 창고 운영자들에게 바코드보다 더 풍부한 정보 소스에 대한 접근을 제공한다. 우리의 새로운 추론 기반 상자 계수 및 위치 점유 기능은 고객들의 오류가 발생하기 쉽고 노동 집약적인 작업을 해결하는 동시에 가능한 기술을 추진한다”고 말했다.

◆드론과 AI가 재고 통합을 지원한다

개더AI는 추론 기반의 상자 계수를 통해 창고 운영자들이 수동 방식 상자 계수에 소요되는 시간을 90% 줄일 수 있다고 말했다.

컴퓨터 비전과 AI는 팔레트의 상자수를 추정하기 위해 시스템이 추론한 이미지로부터 추출된 정보를 창고관리시스템(WMS)에 저장된 정보와 비교한다.

이 시스템은 물품이 소진돼 배송이 누락되기 전에 이를 보충할 수 있도록 상자가 적어진 팔레트에 플래그를 붙인다.

게다가 추론 기능들은 창고 운영자들에게 WMS의 기대와 다른 팔레트들를 세는 데에만 사람들을 우선적으로 투입해 상자 수를 세도록 할 수 있다.

위치 점유를 통해 창고 운영자는 팔레트를 어디에 통합해야 하는지 알 수 있고, 공간 활용도를 높이고, 고정 비용 효율성을 향상시킬 수 있다. 이 기능을 통해 컴퓨터 비전과 AI는 팔레트 위의 사용 가능한 공간을 측정하기 위해 이미지를 읽어낸다. 이어 시스템은 통합 기회를 식별한다.

이달 초 개더AI는 1700만달러(약 233억원)의 자금을 조달하면서 지금까지 총 투자금을 3400만달러(약 467억원)으로 늘렸다. 회사는 풍부한 데이터로 공급망 문제를 해결함으로써 운영을 확장하고 고객을 계속 유치하는 데 투자금을 사용할 계획이라고 말했다.

이성원  robot3@irobotnews.com
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