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美 버크셔 그레이, AI기반 ‘로봇 셔틀 풋월’ 출시

기사승인 2021.09.28  09:49:07

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- 폴리백·튜브까지···고객 주문·분류 처리량 최대 300%↑·업스트림 재고 픽킹률 33%↑

   
▲새로운 로봇 풋월은 인력 부족을 완화하고 급증하는 전자상거래 수요를 충족한다.(사진=버크셔 그레이)

미국의 버크셔 그레이가 전자상거래 주문 이행을 지원하는 새로운 인공지능(AI) 기반 로봇 셔틀 풋월(RSPW) 솔루션을 출시했다고 ‘모바일 로봇 가이드’가 최근 보도했다.

이 새로운 솔루션은 주문 처리 속도를 높이는 동시에 재고 항목을 버퍼링하고 분류하는 데 도움을 준다.

소매업체들은 이 솔루션을 통해 현재 겪고 있는 전자상거래 급증과 대유행으로 인한 수작업 노동력 부족을 충족시키는 동시에 연말연시 휴가 성수기에 대응할 수 있다. RSPW는 기업들에게 고객 주문 처리량을 높이고 높아진 고객 기대치를 충족시키는 기능을 제공한다.

케빈 프라우티 IDC 분석가는 “기업들은 전세계 전자상거래 주문이 계속 증가하면서 올연말까지 매출이 5조 달러(약 5905조 원)에 이를 것으로 예상하고 있다. 노동력 부족과 맞물린 물량 증가는 주문 이행 처리량을 늘리고 광범위한 선택 제품 지원 필요성을 늘리며 공급망 운영에 엄청난 압력을 가하고 있다. 기업은 자동화할 수밖에 없다”고 말했다.

현재 5%에 불과한 기업만이 그들의 창고에 대해 어떤 수준으로든 자동화를 하고 있어 주문 이행 프로세스의 제품 픽킹 단계와 분류 단계 사이에 비용이 많이 드는 병목 현상이 발생하고 있다. 수작업 노동력 부족과 더불어 치솟는 수요와 고객의 기대를 충족시킬 수 있는 인력이 충분치 않다.

   
▲풋월은 부드러운 폴리백과 튜브와 같은 까다로운 아이템을 포함한 일반적인 재고보관단위(SKU) 제품군을 수용한다. (사진=버크셔 그레이)

버크셔 그레이는 자사의 RSPW 솔루션이 노동력 부족 문제를 해결하고 기존 직원의 전문성을 높인다고 말했다.

버크셔 그레이가 밝힌 이 솔루션의 특징은 다음과 같다.

▲의류, 신발, 미용, 잡화 등 다양한 업종에서 부드러운 폴리백, 튜브 등에 이르는 다루기 힘든 아이템까지 포함하면서 전형적 재고보관단위(SKU) 제품군을 최대 100%까지 수용한다.

▲솔루션의 높은 풋월 용량으로 고객 주문 분류 처리량을 최대 300%까지 향상시킨다.

▲작업 중 운영을 중단하지 않고 기존 이행 프로세스와 통합한다.

▲최대 240건의 주문까지 동시에 처리할 수 있는 분류 위치를 제공함으로써 업계의 월평균 수동 월(manual walls)의 80건과 비교해 월등한 처리량을 지원한다.

▲업스트림 재고 픽킹률을 최고 33%까지 향상시킨다.

▲수백만 번의 픽킹 작업을 수행하면서 연중무휴(24x7) 주문 이행을 지원함으로써 동급 최고의 신뢰성을 제공한다.

▲로봇, 컨베이어 및 수동 기반 전송 방식을 포함한 기존 작업과 통합하며 최대한의 유연성을 제공한다.

톰 와그너 버크셔 그레이 설립자이자 최고경영자(CEO)는 “오늘날 기업들은 온라인 주문의 급증에 대처하기 위해 고군분투하고 있으며 경쟁과 확장을 위한 새로운 접근 방식이 필요하다”고 말했다.

그는 “우리의 AI 지원 로봇 셔틀 풋월(RSPW)은 오늘날 고객이 구축한 검증된 기술을 기반으로 구축됐다. 이 새로운 플랫폼은 주문 처리 속도를 높이고, 인력을 최적화하며, 증가하는 소비자 수요를 충족시키기 위해 필요한 규모를 제공한다”고 설명했다.

버크셔 그레이의 인텔리전스 엔터프라이즈 로보틱스(IER)를 사용하는 고객은 전체 공급망에서 주문 이행 요구를 지원하는 솔루션에 액세스할 수 있다.

이 회사의 광범위한 서비스에는 설치, 테스트 및 역할 부여, 예측 유지 보수, 시스템 운영 관리, 분석 및 통합을 제공하는 클라우드 기반 AI 솔루션을 활용하는 지속적 지원이 포함된다.

버크셔 그레이의 자동화 솔루션은 모듈식이며 유연한데다 가입 기반 서비스로봇(Robotics-as-a-Service) 서비스를 이용할 수 있다. 따라서 고객들은 초기 자본 지출 없이도 시장 판도를 바꿀 자동화 기술을 신속하게 채택할 수 있다.

이성원 sungwonly09@gmail.com

<저작권자 © 로봇신문사 모바일 무단전재 및 재배포금지>
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