내부 물류를 최적화하여 인더스트리 4.0 공급망을 간소화하고 속도를 높이는 방법 – 1/2부

작성자: Jeff Shepard

DigiKey 북미 편집자 제공

인트라 로지스틱스(내부 물류)에서는 자율 모바일 로봇(AMR)과 무인 운반차(AGV)을 사용하여 인더스트리 4.0 창고 및 생산 시설에서 자재를 효율적으로 이동합니다. 이 기사에서는 시스템 수준에서 인트라 로지스틱스를 구현하고 필요에 따라 자재를 빠르고 안전하게 이동하기 위해 AMR과 AGV를 사용하는 방법과 관련된 문제에 대해 설명합니다. 이 시리즈의 2부에서는 사용 사례와 AMR 및 AGV가 센서를 사용하여 품목을 식별하고 추적하는 방법, ML 및 AI가 창고 및 생산 시설 전체에서 자재 식별, 이동 및 배송을 지원하는 방법에 중점을 둡니다.

하역장에서 창고의 선적장으로 자재를 옮기거나 제조 시설 내에서 위치를 옮기는 것(내부 물류라고 함)은 인더스트리 4.0에서 공급망을 간소화하고 속도를 높이는 데 있어 매우 중요합니다. 내부 물류에서는 원시 속도보다 더 많은 것을 고려해야 합니다. 효율적이고 정확하며 낭비를 줄여 이익을 극대화해야 합니다. 자율 모바일 로봇(AMR)과 무인 운반차(AGV)는 내부 물류 개선에 중요할 수 있습니다.

AMR과 AGV는 비슷해 보이지만 다르게 작동합니다. 기존 AGV는 최소한의 비용으로 제한된 기능을 수행하도록 사전에 프로그래밍이 되어 있지만 AGV의 새 모델은 AMR과 같은 센서를 사용할 수 있어 AMR과 AGV 사이의 차이를 모호하게 합니다. 안전상의 문제로 인해 기존 AGV는 작업자와 분리된 영역에서 작동하지만 최신 모델에는 충돌 방지를 위한 센서가 포함되어 있고 더 높은 수준의 안전을 보장할 수 있습니다.

이 기사에서는 내부 물류를 검토하고 이를 사용하여 공급망의 속도를 높일 수 있는 방법에 대해 살펴봅니다. 그런 다음 AGV와 AMR의 작동 및 사용을 비교하고 탐색 및 장애물 회피 기능, 유연성, 안정성, 배포 문제, 유지보수, 소유비용 면에서 둘 사이의 차이점을 간단히 생각해 봅니다. 동시에 AMR과 AGV의 모호한 차이를 살펴보고 디지털 트윈을 사용하여 향후 내부 물류 운영을 향상시킬 수 있는 방법을 살펴보면서 마무리합니다. 이 시리즈의 2부에서는 AMR과 AGV에 필요한 광범위한 센서 기술에 대해 심층적으로 다룹니다. Digi-Key는 2가지 경우 모두에서 내부 물류에 대한 전범위 자동화 제품을 제공합니다.

내부 물류 정의

내부 물류는 내부 유통 및 제품 공정을 최적화할 수 있도록 설계된 사이버 물리 시스템을 사용하여 도입됩니다. 최대의 효과를 발휘하려면 내부 물류 시스템은 인터넷 및 현지 운영 공정을 통해 대형 공급망과도 통합해야 합니다.

이러한 시스템에는 창고에서 모든 자재의 시설 내 위치, 미체결 거래를 충족하기 위해 필요한 사항, 주문을 완료하는 데 누락될 수 있는 제품, 더 넓은 공급망에 있는 입고 자재의 위치를 파악하는 작업이 포함됩니다.

공장에서 내부 물류에는 특정 제조 공정에 필요한 자재를 파악하고 현재 시설에 필요한 사항과 추가 자재가 도착하는 시기에 대한 정보를 기계 및 작업자 가용성과 결합하여 최대 예약 효율성을 지원하는 작업이 포함됩니다.

완전히 통합되면 자재 가용성, 인력, 기술과 위치, 기계와 그 가용성에 대한 정보가 재고를 최소화하고 대량 맞춤 설정에 대한 유연성을 증가시키며 품질을 향상시켜 비용을 절감합니다(그림 1).

자재, 인력, 기계에 대한 정보를 통합할 수 있는 내부 물류 이미지그림 1: 내부 물류는 자재, 인력, 기계에 대한 정보를 통합하여 인더스트리 4.0 작동을 최적화합니다. (이미지 출처: Getty Images)

내부 물류는 공정 엔지니어링, 시스템 설계, 프로젝트 관리, 자재 요구 사항 계획, 기타 여러 기능에 영향을 미칩니다. 시설 전체에서 자재 이동의 자동화는 내부 물류의 이점에 핵심적인 역할을 합니다.

자재 처리 옵션

AMR과 AGV는 장소 간에 자재를 이동하기 위해 설계되어 내부 물류 운영의 효율성, 정확성, 생산성 및 안전성을 향상시킵니다. 이러한 시스템은 하중 운반 구성을 기반으로 차별화될 수 있습니다. 특정 내부 물류 기능에 적합한 몇 가지 AMR 및 AGV 구성은 다음과 같습니다.

  • 또한 카트는 하부 적재 차량 또는 하부 운반 차량이라고도 불리며 이동할 항목 아래로 들어가 수직으로 들어 올린 뒤 목적지로 운반합니다. 이러한 차량은 1톤 이상을 들어 올리고 운반하도록 설계될 수 있습니다.
  • 견인 트랙터 또는 예인선은 자재를 실은 하나 이상의 자동화 또는 비자동화 카트와 연결하여 이를 장소 간에 이동시킵니다. 대부분은 약 1톤이 정격이지만 모델은 20톤 하중에 대한 정격이 가능합니다. 또한 모델은 자율적으로 작동하거나 작업자가 수동으로 구동할 수 있습니다.
  • 로봇 지게차는 팔레트 이동기, 카운터 밸런스 지게차, 좁은 통로 차량 등 여러 가지 구성으로 사용할 수 있습니다. 설계에 따라 여러 톤을 처리할 수 있으며 하중을 10m 이상 들어 올릴 수 있습니다.
  • 로드 캐리어는 컨베이어 라인의 끝, 로봇 적재 스테이션과 기타 자동화 시스템에서 자재를 들어 올릴 수 있는 자동 모바일 플랫폼입니다. 해당 하중 용량은 AMR 및 AGV의 다른 유형보다 더 낮은 편입니다.

AGV와 AMR의 차이

AGV와 AMR은 구성이 유사할 순 있지만 기능이 동일하지는 않습니다. 기본적인 차이점은 다음과 같습니다.

  • AGV는 자기 스트립, 바닥의 테이프/페인트 또는 바닥의 전선으로 만든 외부 트랙을 사용하여 탐색하고 장소 간에 이동합니다. 이러한 외부 트랙이 없으면 이동할 수 없습니다.
  • AMR은 내부 센서, 무선으로 연결된 외부 센서, 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML)의 조합을 사용하여 가장 효율적인 경로를 계획하고 장애물을 동적으로 회피합니다.

AGV는 인더스트리 4.0의 창고 및 공장이 도입되기 전에 개발되었으며 최근에 인더스트리 4.0 응용 분야를 수용할 수 있도록 어느 정도 진화하여 차이가 예전만큼 뚜렷하지는 않습니다. 유사점과 차이점은 다음과 같습니다.

탐색 및 장애물 회피. 탐색은 가장 차이가 큰 부분입니다. AGV는 사전에 정의된 경로에서만 이동할 수 있지만 AMR은 사전에 정의된 영역이나 환경 전체에 걸쳐 가변 경로로 이동할 수 있습니다. AMR은 자율적으로 이동하므로 이전에는 깨끗했던 통로에 놓인 팔레트와 같은 새로운 장애물을 식별하고 경로에 있는 직원을 감지하고 회피하는 등 광범위한 장애물 회피 기능을 갖추고 있습니다. 초기 AGV 모델은 장애물 회피 기능이 제한적이었으며 사람이 전혀 없도록 설계된 영역에 사용되었습니다. 최신 AGV에는 다양한 센서가 포함되어 있어 사람 주변에서 더욱 안전하게 사용할 수 있습니다. 하지만 AGV는 장애물을 식별할 수 있지만 AMR처럼 주변을 탐색할 수는 없습니다. 대신 AGV는 장애물이 제거될 때까지 정지됩니다. 일부 모델은 장애물이 경로에서 제거되면 자동으로 이동을 재개할 수 있습니다.

유연성. AMR은 더 많은 유연성을 제공할 수 있으며 새로운 환경에 배포할 경우 물리적인 수정 없이 다시 프로그래밍할 수 있습니다. AGV가 새로운 환경에 도입되면 가이드 트랙을 설치하거나 필요한 이동 경로를 지원할 수 있도록 수정해야 합니다. 또한 AGV는 사전에 지정된 지점에서 다른 지점으로 자재를 이동하는 단일 작업에 국한되며 이동 경로를 변경해야 하는 새로운 장비가 추가되는 등 환경이 바뀌면 방해받을 수 있습니다.

안전성. AMR은 장애물을 회피하는 기능이 더 우수하기 때문에 일반적으로 AGV보다 안전한 것으로 간주됩니다. 그러나 이는 간단한 문제가 아닙니다. 2가지 모두 비상 정지 스위치와 센서가 장착되어 있어 장애물을 식별하고 사람을 포함한 장애물과의 충돌을 회피할 수 있습니다. AMR은 사람 주위에서 사용할 수 있도록 설계되었으며 여러 안전 조치가 포함되어 있습니다. 그러나 AGV는 사전에 정의된 경로로 이동하며 직원은 AGV의 경로를 이미 알고 있으므로 AGV와의 접촉을 더욱 쉽게 회피할 수 있습니다. 두 기술 모두 높은 수준의 안전성을 지원합니다.

배포 문제. AGV와 AMR은 배포를 지원할 수 있는 특정 인프라가 필요합니다. 일반적으로 AMR 배포가 AGV보다 더 빠르게 완료될 수 있으며 방해를 덜 받습니다. AGV는 지점 간 탐색을 지원하기 위해 가이드 트랙을 설치해야 합니다. AMR은 시설 전체에 설치된 다양한 센서에 의존하며 상세한 상황 인식 및 탐색 지원을 제공할 수 있습니다. AMR은 더욱 복잡한 환경 및 응용 분야에서 사용하기에 적합합니다. 예를 들어 AMR은 ‘Follow-Me’ 응용 제품의 인간 오더 피커와 협업하여 작업하도록 프로그래밍할 수 있습니다. 이러한 차이로 인해 일반적으로 AMR은 변경이 예상되고 효율적으로 지원되어야 하는 인더스트리 4.0 환경에서 사용하기에 더욱 적합합니다(그림 2).

고정된 경로에서 이동하는 AGV 이미지그림 2: AGV는 고정된 경로에서 이동하므로 여러 인더스트리 4.0 응용 분야에 적합하지 않습니다. (이미지 출처: Getty Images)

유지 보수. 여러 가지 상황이 혼재되어 있습니다. AGV는 센서가 AMR보다 더 적게 장착된 더 단순한 기계로 AMR에 비해 유지 보수 필요성이 더 적을 수 있지만, AGV에 필요한 지원 인프라는 추가 유지 보수가 필요한 손상을 입을 수 있습니다. AMR의 경우 센서 제품군은 유지 보수가 필요할 수 있으며 소프트웨어는 주기적으로 업데이트를 해야할 수 있습니다. AGV가 사람과 분리된 영역에서 이동한다는 요구 사항은 AMR에 비해 더 먼 거리를 이동하여 목적지에 도달한다는 의미입니다. 이동 거리가 더 길면 AGV가 마모되기 쉬워 잠재적으로 유지 보수 비용이 증가합니다. 따라서 AGV와 AMR 중 어느 것이 유지 보수가 더 많이 필요한지는 응용 분야에 따라 다릅니다.

비용. AGV는 AMR보다 더 간단하고 비용이 적게 드는 기계입니다. AGV는 가이드 트랙을 설치해야 하지만 AMR은 외부 센서 제품군과 무선 연결이 필요하므로 설치 비용 차이는 정의하기가 더 복잡합니다. AGV의 경우 AMR을 지원하는 데 필요한 인프라보다 가이드 트랙이 더 많은 유지 보수가 필요하므로 운영 비용이 더 많이 듭니다. 마지막으로 AMR은 보통 더 빠르게 배포될 수 있으므로 시설의 다운타임에 관련된 비용을 절감할 수 있어 인더스트리 4.0 응용 분야에 사용하기에 더욱 적합합니다.

디지털 트윈, 디지털 스레드 및 내부 물류

디지털 트윈과 디지털 스레드는 내부 물류 배포에 중요한 도구일 수 있습니다. 디지털 트윈은 내부 물류에 사용되는 시스템과 같이 복잡한 사이버 물리 시스템의 세분화된 가상 모델입니다. 디지털 트윈은 시설의 센서, 시설의 CAD(Computer-Aided Design) 모델, 시설에서 작동 중인 장비에 장착된 센서의 피드백 등 다양한 소스의 데이터를 사용하여 만듭니다. 디지털 트윈은 창고 또는 공장 운영을 실시간으로 시뮬레이션하는 데 사용되어 공정을 최적화하고 문제가 발생하기 전에 잠재적인 문제를 파악하는 데 도움이 됩니다(그림 3). 디지털 스레드는 디지털 트윈과 함께 제공되며 작동 수명 전체 내내 디지털 트윈의 모든 활동에 대한 전체 내역이 포함됩니다.

실시간 시뮬레이션을 제공할 수 있는 디지털 트윈 이미지그림 3: 디지털 트윈(왼쪽)은 실시간 시뮬레이션을 제공하여 인더스트리 4.0 공장에서 더 높은 생산성을 지원할 수 있습니다. (이미지 출처: Getty Images)

내부 물류의 디지털 트윈과 디지털 스레드는 개발 초기 단계입니다. 예측 가능한 운영은 내부 물류 시스템을 효율적으로 운영하는 데 중요합니다. AMR, AGV 및 로봇은 높은 수준의 예측 가능성 및 반복성으로 작동하며 인더스트리 4.0에서 사용하면 디지털 트윈 기술 사용을 간소화할 수 있습니다. 디지털 트윈에 이러한 기능을 포함하면 시설의 기업 차량 관리 및 최적화를 지원하고 운영 효율성에 영향을 최소화하여 예방 유지 보수가 가능합니다.

디지털 트윈은 기계 및 공정 상태에 대한 환경 조건, 기능 데이터와 운영 데이터 등 대량의 실시간 데이터를 통해 지원합니다. 디지털 트윈은 해당 데이터를 사용하여 실제 시스템을 시뮬레이션하고 전체 기계 및 AGV와 AMR의 배터리 팩과 같은 개별 부품의 상태를 예측하여 성능을 최적화합니다.

디지털 트윈이 실제 환경에 가깝게 시뮬레이션할수록 더욱 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 내부 물류 시스템은 일반적으로 자동 시스템을 사람과 통합합니다. 디지털 트윈에 인간 활동을 포함하면 시뮬레이션의 정확성과 내부 물류의 이점을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 내부 물류, 디지털 트윈, 디지털 스레드를 인공 지능 및 머신 러닝과 결합하면 완전히 자동화된 인더스트리 4.0 공장 및 창고의 출현을 지원하는 중요한 요소가 되리라 예상됩니다.

요약

내부 물류는 창고 또는 공장과 같은 산업 시설 내에서 자재를 이동하는 것을 의미합니다. AGV와 AMR은 자재 흐름을 자동화하고 속도를 높이는 데 사용되는 중요한 도구입니다. 2가지 모두 장단점이 있지만 AMR은 인더스트리 4.0 응용 분야에서 사용하는 데 더욱 적합합니다. 디지털 트윈, AI, ML과 결합될 경우 내부 물류는 완전히 자동화된 공장 및 창고 개발을 지원할 수 있습니다.

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Jeff Shepard

Jeff는 30년 이상 전력 전자 제품, 전자 부품 및 기타 기술에 관한 주제로 저술 작업을 해 왔습니다. 처음에는 EETimes에서 수석 편집자로 전력 전자 제품에 대해 글을 쓰기 시작했습니다. 이후 그는 전력 전자 제품 설계 잡지인 Powertechniques를 창간했으며, 그 후 세계적인 전력 전자 제품 연구 및 출판 회사인 Darnell Group을 설립했습니다. Darnell Group의 여러 업적 중 하나로는 PowerPulse.net을 발행하여 전 세계의 전력 전자 제품 엔지니어링 커뮤니티에 매일 뉴스를 제공한 일을 들 수 있습니다. 그는 Prentice Hall의 Reston 부에서 발행한 "Power Supplies"라는 제목의 스위치 모드 전원 공급 장치 교과서의 저자입니다.

또한 고와트 스위칭 전원 공급 장치 제조업체인 Jeta Power Systems를 공동 설립했으며, 이 회사는 Computer Products에 인수되었습니다. Jeff는 또한 발명가로서 열 에너지 수확 및 광학 메타소재 분야에서 미국 특허 17개를 보유하고 있으며, 전력 전자 분야의 글로벌 트렌드에 정통하고 강연도 자주 진행합니다. 그는 캘리포니아 주립대학(University of California)에서 양적 방법론 및 수학 석사 학위를 취득했습니다.

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DigiKey 북미 편집자