美 베러티, RFID 탑재 드론으로 창고 재고관리 시범사업

 

▲미국 베러티는 온, 머스크와 협력해 창고 재고관리 개선을 위해 RFID 기술이 탑재된 베러티 자율 드론을 배치하는 시범 프로그램을 발표했다. (사진=베러티)

 

미국 시애틀의 베러티(Verity)가 온(On)과 머스크(Maersk)와 협력해 물리적 및 디지털 공급망 환경 간의 격차를 메우는 시범 프로젝트 협업을 발표했다고 로보틱스247이 보도했다.

 

이 시범 프로그램은 베러티의 자율 재고 추적 시스템을 무선 주파수 식별(RFID) 기능으로 증강하는 내용으로 진행됐다.

 

◆RFID와 자율 드론

 

시범사업은 온의 창고 중 하나에서 재고 가시성을 향상시키기 위한 RFID 기술과 자율 드론의 잠재력을 탐구했다.

 

베러티, 온, 머스크는 이 프로젝트에 대한 비전, 즉 공급망의 재고 가시성을 전례없는 수준으로 향상시킨다는 비전을 공유했다. 이는 운영에 대한 모든 것을 안다는 것을 뜻한다.

 

재고추적을 위한 RFID, 인공지능(AI) 및 완전 자율형 내장 AI(embodied AI·체화 AI) 에이전트의 결합은 운영자와 소매 유통업체 모두에게 오랫동안 지속돼 온 재고 가시성 문제에 대처하고 완전히 투명하고 효율적인 운영을 만들어낸다.

 

베러티는 자사의 AI로 작동되는 비전 기반 시스템이 전세계 100개 이상의 창고에서 고부가가치 재고에 대한 통찰력을 제공하며 다양한 창고 운영자와 협력하고 있다고 밝혔다. 베러티는 민첩한 드론, 신뢰성 및 확장성을 통해 재고 방법론을 발전시켰다고 밝혔다.

 

그러나 한 가지 한계는 지금까지 가시선(可視線) 밖의 재고를 추적해 왔다는 점이다. 베러티는 RFID를 통합함으로써 상자 안팎으로 시각을 확장해 창고 수명 주기의 모든 단계에서 제품, 소포와 같은 개별 품목을 정확하게 추적하고 식별토록 함으로써 진정한 창고 디지털 트윈의 가능성을 실현한다.

 

회사 측에 따르면 RFID가 추가된 베러티 드론은 창고 통로를 자율적으로 탐색해 초당 최대 1000개 물품의 RFID 태그를 99.9% 이상의 정확도로 스캔한다.

 

이 시스템은 워크플로우 방향을 바꾸지 않고도 창고 전반에 걸쳐 효율적인 RFID 추적을 가능케 해 기존 방법의 어려움을 극복한다.

 

◆파일럿 프로그램 테스트 이정표

 

지금까지 RFID를 지원하는 내장 AI를 테스트하기 위한 베러티, 온, 머스크의 협업은 몇 가지 중요한 이정표를 달성했다. 테스트들은 대량물품을 보유한 캘리포니아 메르스크의 실제 창고 환경에서 시스템을 평가했다.

 

시스템 성능 검증 테스트는 3개월 동안 진행됐으며 클라이언트 별 성능, 한꺼번에 전체 재고수 계산 방법(Wall-to-Wall Counts) 성능 검증이 이뤄졌다. 테스트 기간 동안 드론은 창고를 1500회 이상 비행했다. 이를 통해 약 125만 개의 개별 태그에서 8000만 건 이상의 RFID 판독이 이뤄졌다.

 

◆지속적인 운영 개선을 위한 새로운 접근 방식

 

이 업체들에 따르면 새로운 RFID로 증강된 베러티 시스템을 조기에 사용해 창고 운영에서 이 기술의 다음과 같은 통합을 발견했다.

 

라파엘로 단드레아 베러티 최고경영자(CEO)는 “AI, 대규모 자율 데이터 수집, RFID를 융합해 디지털과 물리적 세계 간의 격차를 메워 공급망 전반에 걸쳐 완벽한 가시성을 제공하고 있다”고 말했다.

 

이 시스템은 물품에 붙어있는 태그를 초당 최대 1000개까지 판독하는 속도로 빠르게 감지할 수 있다. 이를 통해 99.9%의 성공률로 각 아이템을 정확하게 식별할 수 있다. 또한 이 기술을 통해 베러티는 창고의 각 태그의 정확한 위치를 확인해 창고 수명 주기 전반에 걸쳐 물품 추적을 할 수 있고, 이전에는 들어보지 못했던 가시성 기능을 열 수 있다.

 

베러티는 RFID 기술을 자율 재고 운영에 통합하는 것이 창고를 위한 포괄적이고 데이터에 독립적인 인텔리전스 시스템을 만드는 데 있어 중요한 단계라고 말했다. 이 회사는 최신 기술 발전으로 고객에게 재고 관리에 대한 전체적 시각을 제공함으로써 비교할 수 없는 통찰력과 제어를 할 수 있도록 한다고 말했다.

 

 

 

이재구 robot3@irobotnews.com

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