공정 개요

본 도입사례는 아마존 물류창고에 도입된 '벌컨(Vulcan)' 로봇을 활용해 상품의 자동 피킹 및 수납 작업을 고도화한 사례입니다.

아마존은 반복적이고 정교함이 필요한 수납 작업의 효율과 정밀도를 동시에 확보하고자 촉각 기반 로봇을 도입했습니다.

벌컨은 사람의 손처럼 작동하는 촉각 센서 기반 그리퍼와 AI를 활용하여, 물건의 무게나 재질에 따라 압력을 조절하고, 공간을 효율적으로 활용해 자동으로 상품을 수납합니다. 이를 통해 아마존 물류 자동화의 정확도와 범위를 한층 더 확장했습니다.

프로젝트 배경 및 목적

기존 물류 로봇 시스템(G2P 방식)은 선반 이동 등의 작업 자동화에는 성공했으나, 상품을 선반에 정리하는 작업은 여전히 수작업에 의존하고 있었습니다.

아마존은 이 반복 작업을 줄이고, 공간 활용과 작업자의 안전까지 고려한 고도화된 자동화를 구현하고자 벌컨 로봇을 개발 및 도입했습니다.

이 프로젝트는 다음을 목표로 합니다:

• 상품 수납의 자동화 및 고도화

• 인지 기반 로봇 기술 적용을 통한 작업 정밀도 향상

• 작업자 안전 확보 및 근골격계 부담 감소

• 사람 같은 촉각 인지 능력: 단순 시각 인식이 아닌, 촉각 기반 센서를 통한 정밀 작업 가능

• 공간 활용 최적화: AI로 공간을 계산해 ‘테트리스식’ 수납 구현
  
  

• 다양한 물건 대응 가능: 말랑한 티셔츠부터 무거운 책까지 각각 다르게 다룸

• 작업자 안전 강화: 로봇이 위험 위치 작업을 대신 수행하여 부상 위험 감소