피지컬 AI와 기존 물류 자동화의 차이점은?

피지컬 AI는 센서와 AI 모델을 결합해 환경을 이해하고 스스로 판단하는 로봇 기술이며, 기존 자동화는 정해진 동작만 반복하는 시스템입니다.
‍

기존 물류 자동화의 특징

기존 물류 자동화는 정해진 작업을 반복하는 구조로 설계되었습니다.
‍

• 컨베이어: 몇 초 간격으로 정해진 속도로만 움직임
• 셔틀: 지정된 위치만 오가는 고정 경로 시스템
• 로봇팔: 프로그래밍된 동작만 수행
• 한계점: 한 번 정해진 흐름을 벗어나지 못하고, 예외 상황에 대응 불가

‍

피지컬 AI의 핵심 차이

피지컬 AI는 상황 기반 판단이 가능한 지능형 자동화입니다.

‍

핵심 기술 구성

• 센서 기술로 주변 환경 인식
• 비전 인식으로 물체 형태와 상태 파악
• 경로 최적화 모델로 실시간 의사결정
• AI 모델로 예외 상황 대응

‍

실제 적용 사례

• 형태가 다른 박스를 자동으로 인식해 적재 위치 조정
• 이동 중 장애물을 감지하고 경로 재설정
• 상품 손상 여부를 판단해 분류 프로세스 변경

‍

물류 현장에서의 실질적 차이

작업 방식의 전환

• 기존: 정해진 움직임만 가능 → 단순 반복 작업에 한정
• 피지컬 AI: 상황 기반 움직임 → 작업자의 판단 영역까지 기술 흡수

‍

운영 효율성 변화

• 기존 자동화는 작업 속도 향상에 집중
• 피지컬 AI는 예외 상황 처리와 적응력 개선에 기여
• 인력 의존도가 높은 판단 업무의 일부를 기술로 대체

‍

피지컬 AI 도입 시 고려사항

현장 데이터 축적 필요

물류 작업은 변수가 많아 각 상황별 기준이 명확해야 합니다. 포장 상태, 예외 상황, 병목 지점 등의 데이터를 지속적으로 수집하고 구조화해야 피지컬 AI가 효과적으로 작동합니다.

‍
투명한 작업 프로세스 관리

피지컬 AI가 잘못 판단한 부분을 확인하고 보정하려면, 전체 작업 흐름이 가시화되어야 합니다. 리얼패킹의 영상 기반 작업 기록 시스템은 320개 이상의 촬영 프로세스로 물류 현장의 모든 작업을 투명하게 기록해, AI 시스템의 판단 근거를 확인하고 개선점을 파악하는 데 활용될 수 있습니다.