최근 몇 년 사이 물류 운영 환경이 크게 달라지고 있습니다. 소비자 취향이 세분화되고 제품 교체 주기가 짧아지면서, 기업은 같은 제품이라도 색상·용량·포장 형태가 다른 여러 버전을 동시에 관리하고 있습니다. 이러한 변화는 상품 단위를 의미하는 SKU(Stock Keeping Unit, 재고 관리 단위) 수를 폭발적으로 늘렸고, 여기에 글로벌 공급망 확장과 다채널 주문이 더해지면서 기업이 관리해야 할 데이터의 양과 흐름이 복잡해지게 되었습니다.

다루어야 할 데이터가 많아지고 변동이 잦아지면, 단순 자동화만으로는 운영의 일관성을 유지하기 어렵습니다. 기존 물류센터에서 활용하던 피킹(Picking), 소팅(Sorting) 등 자동화 설비들은 정해진 절차에 따라 움직일 뿐, 재고 정보가 달라지거나 주문 패턴이 급변할 경우 스스로 원인을 분석하여 대응하지는 못합니다.

하지만 AI가 비즈니스 전반에 도입되기 시작하면서, 이 같은 한계도 극복하는 단계로 접어들고 있습니다. 특히 스스로 추론하고 목표 달성을 위해 자율적으로 작업을 수행하는 AI 에이전트(AI Agent) 시스템은 물류센터의 데이터를 수집하여 학습·판단·실행·피드백하는 순환 구조를 구축하고 있습니다. AI가 물류 산업을 지능형으로 바꾸고 있는 것입니다.

 

 

AI 에이전트가 바꾼 물류센터 운영의 전환점

AI 에이전트가 물류센터 운영에 도입되면서 가장 크게 달라진 점은 의사결정 주체의 변화입니다. 이전까지는 사람이 정한 규칙에 따라 시스템이 움직이는 구조였다면, 이제는 시스템 스스로 데이터를 기반으로 판단하고 즉시 실행하는 구조로 전환되고 있습니다. 이러한 변화가 가능한 이유는 AI 에이전트의 실시간 데이터 처리와 상황 인식 능력에 있습니다.

물류센터는 하루에도 수천 번의 결정을 내려야 합니다. 어떤 상품을 피킹할지, 어느 통로를 사용할지, 어느 로봇을 투입할지 등 모든 선택이 물류 효율과 정확도에 직접적인 영향을 미칩니다. AI 에이전트는 이러한 변수들을 동시에 분석해 최적의 결정을 내립니다. 주문량이 갑자기 증가하거나 특정 구역의 로봇이 일시적으로 멈추더라도 경로를 즉시 재설정하고, 자원 배분을 조절하는 것이 가능합니다.

이 과정에서 중요한 것은 사람이 미리 설정한 절차가 아니라, AI가 축적한 데이터를 바탕으로 스스로 찾아내는 판단 기준입니다. 예를 들어, 특정 상품군의 피킹 빈도가 높아지면 AI가 해당 데이터를 분석해 상품의 위치를 물류 흐름이 빠른 지점으로 자동 재배치합니다. 이처럼 판단·실행·결과의 순환이 반복되면서 물류센터의 알고리즘은 더 정교해지고 효율적으로 발전합니다.

또한 AI 에이전트는 운영 과정의 불확실성을 줄이는 역할을 합니다. 이전에는 예외 상황이 발생할 경우 사람이 직접 확인하고 조정해야 했지만, 이제는 시스템이 문제의 원인을 스스로 추적해 조치 방안을 실행합니다. 덕분에 작업 중단이나 병목 현상이 줄고, 운영자는 세부 절차 대신 전략적 관리나 정책 조정에 집중할 수 있습니다.

 

 

물류센터의 지능형 운영을 이루는 AI 에이전트 핵심 기술

AI 에이전트가 스스로 판단하고 실행하는 운영 구조는 여러 기술이 긴밀히 결합될 때 비로소 완성됩니다. 물류센터는 수많은 변수가 동시에 발생하는 공간이기 때문에, AI가 안정적으로 의사결정을 내리고 이를 실행하려면 인식, 해석, 실행, 협업을 담당하는 기술들이 하나의 체계 안에서 유기적으로 작동해야 합니다.

대표적으로 Vision AI, Generative RPA, Conversational AI, Robotics + IoT 네 가지 기술이 지능형 운영을 구현하는 기반이 됩니다. 각 기술은 각자의 역할을 수행하면서도 하나의 데이터 루프 안에서 상호작용하며, AI 에이전트의 판단이 실제 운영으로 이어지도록 합니다.

 

먼저, Vision AI는 물류센터의 눈 역할을 담당합니다. 카메라와 센서를 통해 상품의 위치, 상태, 이동 경로를 실시간으로 인식하며, 단순한 식별을 넘어 라벨 오류, 손상 징후, 누락된 제품까지 판별해 시스템에 전달합니다. 이 과정에서 발생하는 데이터는 즉시 중앙 시스템으로 반영되어 다음 작업 단계의 정확도를 높이는 데 활용됩니다.

Generative RPA는 이러한 데이터를 기반으로 실제 프로세스를 자동으로 생성하고 실행합니다. 기업의 주요 운영 시스템인 ERP(Enterprise Resource Planning, 전사적 자원관리 시스템), 물류창고의 입출고·보관 업무를 관리하는 WMS(Warehouse Management System, 창고관리시스템), 운송 및 배송 일정을 조율하는 TMS(Transportation Management System, 운송관리시스템) 과 연동되어 작동하며, 이를 통해 예기치 못한 주문 증가나 작업 지연 상황에서도 스스로 새로운 절차를 설계할 수 있습니다. 예를 들어 특정 구역의 피킹 작업이 지연되면, AI가 자동으로 다른 구역의 자원을 재배치하고 작업 순서를 조정해 병목을 최소화합니다.

Conversational AI는 사람과 시스템을 연결하는 인터페이스입니다. 운영자는 음성이나 텍스트로 명령을 전달하고, AI는 이를 자연어로 이해해 필요한 데이터를 조회하거나 현황을 보고합니다. 이를 통해 운영자는 복잡한 명령어나 화면 전환 없이도 재고 현황, 작업 진척도, 장애 원인 등을 실시간으로 파악할 수 있습니다. 이는 운영자가 전체 시스템을 ‘제어’하기보다, AI와 함께 협업하는 형태로 전환되고 있음을 의미합니다.

마지막으로 Robotics + IoT는 AI의 판단을 물리적 공간에서 구현합니다. 자율주행 로봇(AMR)과 무인운반차(AGV)가 설비 제어 시스템과 연결되어 작업 동선을 조정하고, 충돌이나 지연이 예상되면 즉시 경로를 수정합니다. 로봇 간 협업을 통해 병목을 최소화하고, 물류 흐름이 끊기지 않도록 유지하는 역할을 수행합니다.

여기서 핵심은 각 기술이 서로 분리된 기능이 아니라 하나의 데이터 흐름 안에서 순환하며 작동한다는 것입니다. Vision AI가 감지한 변화는 Generative RPA를 통해 절차로 전환되고, Conversational AI를 통해 사람이 이해할 수 있는 형태로 전달되며, Robotics + IoT가 이를 실제 공간에서 실행합니다. 그리고 이 모든 과정에서 발생한 결과 데이터는 다시 시스템으로 돌아와 다음 의사결정의 정확도를 높입니다.

이 순환 구조는 일회성 자동화가 아닌 Data Loop(데이터 순환 구조) 형태로 작동합니다. 즉, 센서가 수집한 데이터를 기반으로 AI가 판단하고, 그 결과를 로봇이 실행한 뒤 다시 결과 데이터를 클라우드에 축적해 재학습을 수행하는 방식입니다. 이 반복 루프를 통해 운영 알고리즘은 매일 더 정교해지며, 물류센터는 변화에 즉시 대응할 수 있는 학습형 운영 체계로 발전합니다.

 

 

Amazon Fulfillment Center: AI 에이전트로 지능형 공정을 실현하다

AI 에이전트 기반의 지능형 운영은 이미 글로벌 현장에서 실현되고 있습니다. 대표적으로 아마존 물류센터는 이 구조를 적용해 명령에 따라 움직이던 자동화 단계에서 벗어나 스스로 판단하고 조정하는 운영 방식으로 전환했습니다.

*Amazon 홈페이지

아마존의 Fulfillment Center에서는 여러 기술이 하나의 체계로 작동합니다. 먼저 Vision AI가 카메라와 센서를 통해 상품의 위치와 상태를 실시간으로 인식하고, 이 데이터를 기반으로 Generative RPA가 작업 절차를 자동으로 설계합니다. 이때 운영자는 Conversational AI를 통해 복잡한 명령을 입력하지 않아도 자연어로 “이 구역 재배치가 필요해” 같은 요청을 전달하면, AI가 이를 이해해 즉시 실행 가능한 절차로 전환합니다. 실제 피킹이나 이동 작업은 Robotics + IoT가 담당하며, AI가 내린 판단에 따라 로봇이 스스로 경로를 선택하고 작업을 수행합니다.

또한 물류센터 전체는 디지털 트윈(Digital Twin) 환경에서 시뮬레이션 됩니다. AI는 가상 공간에서 로봇 이동 경로와 작업 밀도를 사전에 계산해 병목 구간을 예측하고, 실시간 데이터를 반영해 설비 운용을 지속적으로 최적화합니다. 이러한 순환 구조 덕분에 센터 운영은 중단 없이 이어지며, AI는 실행 결과를 다시 학습 데이터로 축적해 알고리즘을 고도화합니다.

그 결과 아마존은 평균 피킹 시간 40% 단축, 야간 무인 운영률 33% 향상, 에너지 효율 15% 개선을 달성했습니다. 이는 단순히 자동화 설비를 확대한 것이 아니라, AI 에이전트가 판단·실행·학습을 반복하며 운영 전반을 스스로 최적화한 결과입니다.

 

 

AI 에이전트 기반 물류센터 실현을 위한 단계별 도입 방향

AI 에이전트는 단순 자동화를 넘어, 스스로 판단하고 실행하는 지능형 운영 파트너로 진화하고 있습니다. 아마존의 사례가 보여주듯, 물류센터는 더 이상 사람이 일일이 제어하는 공간이 아니라 AI가 데이터를 기반으로 판단을 제안하고 실행을 주도하는 자율 운영형 환경으로 바뀌고 있습니다. 이러한 변화를 안정적으로 실현하기 위해서는 세 가지 단계를 접근이 필요합니다.

첫 번째는 PoC(Proof of Concept, 개념 검증) 기반 시범 적용 단계입니다. 이 단계에서는 AI 에이전트가 데이터를 어떻게 수집하고 분석하며, 실제 운영 흐름에 어떤 영향을 미치는지를 검증합니다. 피킹 리드타임이나 예외 처리율과 같은 주요 지표를 기준으로 삼아 데이터의 흐름과 AI 적용 효과를 명확히 파악하고, 향후 확장을 위한 기초 데이터를 확보하는 것이 핵심입니다.

두 번째는 데이터 학습 및 운영 피드백 체계화 단계입니다. 이 단계에서는 AI가 실시간 데이터를 지속적으로 학습하고, 예외 상황이 발생할 경우 자동으로 수정·보완하는 피드백 루프를 구축합니다. AI가 스스로 판단을 개선하며 운영의 일관성과 효율성을 높이도록 설계하는 것이 목표이며, 운영자는 단순한 규칙 관리자가 아니라 AI의 판단을 검증하고 방향을 조율하는 역할로 전환됩니다.

세 번째는 전사적 통합 플랫폼화 단계입니다. 기업의 주요 시스템인 ERP, WMS, TMS 등과 AI 에이전트를 통합해, 데이터와 프로세스를 하나의 플랫폼 안에서 관리하는 구조를 완성합니다. 이를 통해 물류센터 간 정보 흐름이 표준화되고, 모델과 정책이 일관된 방식으로 운영되며, 조직 전반의 예측력과 효율성이 강화됩니다.

이러한 단계적 접근은 AI가 운영 전반의 주체로 자리 잡기 위한 필수 과정입니다. 기업은 PoC에서 축적한 데이터를 기반으로 학습과 피드백 체계를 정립하고, 이를 전사 플랫폼으로 확장함으로써 안정적이고 지속 가능한 AI 운영 구조를 완성할 수 있습니다.

 

 

AI와 함께 일하는 시대, SK AX가 제안하는 미래 운영 모델

AI가 직접 사고하고 실행하는 에이전틱 AI 시대가 열리면서, 기업의 운영 방식 역시 빠르게 재편되고 있습니다. SK AX는 이러한 전환의 최전선에서 AI가 사람과 협력하며 스스로 업무를 수행하는 지능형 운영 모델을 제시하고 있습니다. 데이터 인프라부터 모델 오케스트레이션, 그리고 AI가 실시간 의사결정에 참여하는 구조까지 SK AX는 기술과 프로세스, 조직이 유기적으로 작동하는 새로운 운영 패러다임을 현실로 만들고 있습니다. SK AX가 제시하는 AI 기반 운영 혁신 방향과 실제 사례에 대한 인사이트를 아래 링크에서 확인하세요.