[부산=뉴스핌] 김정인 기자 = 바둑판처럼 촘촘하게 깔린 레일 위로 최대 초속 4m로 움직이는 로봇 120대가 쉴 새 없이 오갔다. 주문이 들어오자 인공지능(AI)이 상품 위치와 이동 경로를 계산했고, 로봇은 필요한 상품이 담긴 바스켓을 작업자 앞으로 옮겼다. 사람이 창고를 돌아다니며 상품을 찾는 대신 상품이 사람에게 오는 구조다.

상품을 직접 담는 단계에서는 로봇과 사람이 역할을 나눴다. 로봇 팔이 규격화된 상품을 집는 동안 작업자는 달걀 한 판을 들어 깨진 곳이 없는지 살핀 뒤 완충재로 감싸 바스켓에 넣었다. 현재 상품 피킹의 약 40%는 로봇, 60%는 사람이 맡는다.

영하 25도의 냉동 구역에서는 별도 모델의 봇이 아이스크림과 냉동식품을 옮겼다. 입고부터 배송 직전까지 냉동 상태를 유지하는 것도 자동화 시스템의 몫이다.

◆ 120대 봇이 상품 운반…AI가 재고 위치까지 결정

지난 7일 찾은 부산 강서구 '제타 스마트센터 부산'에서 롯데마트는 오프라인 점포 중심이던 온라인 장보기 물류를 AI·로봇 기반 전용 물류 구조로 바꾸고 있었다. 상품 구색은 최대 3만5000개까지 늘리고, 새벽배송을 포함해 하루 최대 13개 배송 구간을 운영한다. 점포 공간과 배송 시간의 제약을 AI 물류로 넘겠다는 전략이다.

센터의 핵심은 격자형 자동화 설비 '하이브'다. 상온 구역은 최대 21단, 냉장 구역은 8단으로 구성됐다. 냉장 구역에는 약 6000개 종류, 13만개 수준의 상품을 보관할 수 있다.

주문이 들어오면 AI는 필요한 상품이 담긴 바구니 위치를 찾아 봇에 이동 경로를 전달한다. 봇은 최대 초속 4m로 하이브 위를 이동해 바구니를 피킹 스테이션까지 옮긴다. 현재 약 120대가 운행 중이며 센터 처리 물량이 늘어나면 최대 300대까지 투입할 수 있다.

작업자가 창고를 돌아다니며 상품을 찾던 방식과는 반대다. 로봇이 상품을 작업자 앞으로 가져오면서 사람은 상품 확인과 피킹에 집중한다.

AI는 상품 보관 위치도 정한다. 계절과 날씨, 주문 빈도를 학습해 출고 가능성이 높은 상품을 꺼내기 쉬운 위치에 배치한다. 먼저 입고한 상품을 먼저 내보내는 선입선출도 시스템이 관리한다.

로봇 팔은 상품의 위치와 형태를 인식해 직접 상품을 집어 주문 바구니에 넣는다. 롯데마트 측은 로봇 피킹 정확도가 약 98%라고 설명했다.

테스트 초기에는 로봇이 상품을 제대로 잡지 못하거나 다른 위치에 떨어뜨리는 사례도 발생했다. 이 과정에서 발생한 오류 데이터를 다시 학습시키면서 정확도를 끌어올렸다.

이 같은 재고·피킹 자동화는 롯데마트가 점포 기반 온라인 장보기에서 벗어나려는 핵심 수단이다. 매장에서는 진열 공간과 고객 동선을 고려해 상품을 배치해야 하지만 온라인 전용 센터에서는 출고 가능성과 처리 효율을 중심으로 상품을 보관할 수 있다. 이를 바탕으로 롯데마트는 기존 점포보다 많은 최대 3만5000개 상품을 취급한다는 계획이다.

◆ 달걀은 사람이 확인…신선식품 자동화의 한계도 보완

자동화 설비가 모든 상품을 대신 처리하지는 않았다. 달걀이 입고되자 작업자는 한 판씩 들어 상태를 확인했다. 깨진 곳이 없는지 살핀 뒤 완충재로 감싸 바구니에 넣었다. 파손 가능성이 높거나 형태가 일정하지 않은 상품도 사람이 직접 다룬다.

반복적인 이동과 운반은 로봇이 맡는다. 봇이 상품 바구니를 피킹 스테이션까지 가져오면 작업자는 제자리에서 상품 상태를 확인해 주문 바구니에 담는다.

작업자 1명이 시간당 처리할 수 있는 상품은 500개 이상이다. 사람이 상품을 찾기 위해 이동하지 않아도 되는 만큼 피킹 자체에 집중하는 구조다.

입고 작업도 로봇 피킹에 맞춰 달라졌다. 작업자는 로봇 팔이 상품을 정확하게 인식할 수 있도록 특정 면을 정해 적재한다. 주문이 들어오면 시스템이 상품 특성에 따라 담는 순서도 조정한다.

롯데마트가 자동화를 확대하면서도 사람의 판단을 남겨둔 이유는 신선식품 특성 때문이다. 규격이 일정한 공산품과 달리 식품은 크기와 모양이 다양하고 파손 가능성도 높다. 로봇이 잘하는 반복 작업과 사람이 잘하는 품질 판단을 나누는 방식으로 자동화 범위를 넓히고 있다.

◆ 영하 25도에서도 봇 이동…신선 경쟁력 온라인으로

냉동 구역에서는 별도 모델의 봇이 영하 25도의 하이브 위를 오가며 상품을 옮겼다. 냉동 환경은 일반 로봇이 장시간 움직이기 어려워 별도의 장비가 투입된다. 작업자가 직접 냉동창고 안을 돌아다니며 상품을 찾는 대신 봇이 주문 상품이 담긴 바스켓을 출고 지점까지 운반한다.

아이스크림은 이 시스템의 성능을 쉽게 확인할 수 있는 상품이다. 한여름 배송 과정에서 상품이 녹으면 앞단의 자동화 효율도 의미가 줄어든다.

센터는 상품이 입고된 이후 배송 직전까지 냉동 상태를 유지한다. 출하 이후에는 냉장·냉동 상품에 별도의 배송 패키지를 적용한다. 롯데마트 측은 최근 폭염에도 아이스크림이 단단하게 얼어 있는 상태로 도착했다는 고객 반응이 있었다고 설명했다.

상온과 냉장 상품도 하나의 주문으로 이어진다. 상온 구역에서 상품을 담은 바스켓이 냉장 구역으로 넘어오면 작업자와 로봇이 냉장 상품을 추가한다. 서로 다른 온도대의 상품을 한 주문으로 묶는 과정도 시스템이 통제한다.

롯데마트가 냉장·냉동 자동화에 공을 들인 것은 오프라인에서 확보한 신선식품 경쟁력을 온라인으로 옮기기 위해서다. 산지에서 들여온 상품의 품질을 배송 단계까지 유지하지 못하면 온라인에서는 기존 강점을 살리기 어렵다.

AI와 자동화 설비를 상품 소싱 이후의 물류 과정까지 연결해 신선도 유지와 배송 정확도를 함께 끌어올리겠다는 전략이다.

◆ AI가 출하·배송까지 연결…점포 기반 장보기 한계 넘는다

AI는 센터 안에서 상품을 옮기는 데서 역할이 끝나지 않는다. 수요를 예측해 재고를 배치하고 주문 이후 피킹 순서를 정한 뒤 출하와 배송 경로까지 데이터를 기반으로 계산한다. 상품이 고객 주문에 맞춰 피킹된 뒤 배송 차량으로 출하되기까지 걸리는 시간은 약 3시간이다.

롯데마트는 이 물류 구조를 기반으로 배송 시간 선택 폭도 넓혔다. 오전 8시부터 자정까지 2시간 단위로 배송 시간을 고를 수 있고, 새벽배송을 포함하면 하루 최대 13개 배송 구간을 운영한다.

취급 가능한 상품도 최대 3만5000개로 늘어난다. 기존 점포에서는 약 2만5000개 수준의 상품을 운영하지만 전용 물류센터에서는 매장 진열 공간을 고려하지 않고 온라인 수요를 중심으로 상품 구색을 구성할 수 있다.

롯데마트가 제타 스마트센터에서 실험하는 것은 로봇 자체가 아니다. AI로 주문과 재고를 묶고 로봇으로 물류 흐름을 바꿔, 점포에 묶여 있던 상품 구색과 배송 시간의 한계를 얼마나 걷어낼 수 있는지가 핵심이다. 여기에 오프라인에서 축적한 신선식품 소싱 경쟁력을 결합해 온라인에서도 같은 품질을 구현하는 것이 롯데마트가 제타 스마트센터를 통해 노리는 전략이다.

차우철 롯데마트·슈퍼 대표는 "배송 체계에 있어서는 고객의 선택지를 크게 늘렸다고 생각한다"며 "좋은 상품의 품온을 유지한 채 고객에게 전달할 수 있다는 것이 제타 스마트센터의 가장 큰 차별점"이라고 말했다.

kji01@newspim.com