CJ대한통운이 물류 현장의 높은 변동성과 복잡성을 극복하기 위해 인공지능(AI)·로봇·시뮬레이션을 결합한 '피지컬 AI' 전략을 본격화하고 있다.
구성용 CJ대한통운 자동화개발담당은 21일 판교 글로벌비즈센터에서 열린 '로스콘 코리아 2026'에서 "물류는 제조와 달리 매일 환경이 바뀌는 산업으로, 기존 자동화 방식만으로는 한계가 있었다"며 "AI와 로봇 기술이 성숙 단계에 들어서며 물류 자동화가 가능해졌다"고 밝혔다.
구 상무는 물류 산업 특성부터 짚었다. 그는 "물류는 동일 공정을 반복하는 제조업과 달리 수많은 종류의 상품을 시간대별로 처리해야 한다"며 "오전에는 박스가 쌓였다가 오후에는 사라지는 등 공간을 유연하게 써야 수익이 나는 산업"이라고 설명했다.
이 때문에 컨베이어 같은 고정 설비는 오히려 제약이 될 수 있으며, 이동성과 유연성을 갖춘 로봇 기반 자동화가 중요하다고 강조했다.
CJ대한통운은 인천 GDC 등 이커머스 풀필먼트 센터에서 이동형 팔레타이저를 도입해 자동화를 진행 중이다. 해당 센터는 7종류의 박스가 랜덤 순서로 출고되는 환경으로, 기존 룰 기반 자동화로는 대응이 어려웠다.
구 상무는 "시뮬레이션 환경에서 알고리즘을 충분히 검증한 뒤 현장에 적용해, 여러 종류 박스를 동시에 팔레타이징할 수 있게 했다"고 말했다. 현재는 완전 랜덤 박스 조합까지 대응하기 위해 강화학습 기반 시뮬레이션도 진행 중이다.
동탄 '더마켓' 센터에는 랜덤 피스 피킹 로봇이 투입됐다. 이 라인은 약 300종의 상품을 처리하며, 주문에 따라 작업 대상이 매번 달라진다.
구 상무는 "최근 세그멘테이션 AI 모델 성능이 크게 향상돼 300종 상품 95% 이상을 안정적으로 인식할 수 있었다"며 "실제 현장이 아닌 시뮬레이션 환경에서 다양한 상품을 가상으로 테스트하면서 개발 기간을 크게 줄였다"고 설명했다.
구 상무는 물류 자동화에서 개발 속도가 핵심 경쟁력이라고 강조했다. 그는 "물류센터는 고객 계약 후 3개월 안에 라인 구축부터 운영까지 끝내야 한다"며 "시뮬레이션 기반 개발이 없으면 현실적으로 불가능하다"고 말했다.
CJ대한통운은 이러한 이유로 모든 로봇·AI 개발을 ROS 기반으로 진행하고 있다. 내부 개발자 약 50명 중 AI·로봇 소프트웨어 인력 20명 전원을 ROS 교육을 통해 육성했다.
디팔레타이징 로봇 개발에서도 가상 데이터가 핵심이다. 박스 디자인이 수시로 바뀌는 물류 환경 특성상, 매번 실물 데이터를 수집해 학습시키는 방식은 한계가 있었다.
구 상무는 "시뮬레이션 상에서 대표 이미지 한 장만으로 다양한 적재 패턴을 생성해 학습한다"며 "신규 박스가 등장해도 약 4시간 내 대응이 가능하다"고 밝혔다.
CJ대한통운은 로보티즈 등과 협업해 양팔 로봇 기반 시각-언어-행동(VLA) 모델 개발도 진행 중이다. 가상 데이터로 학습한 뒤 실제 현장에 적용해, 일주일 내 자동화 데모를 완성한 사례도 소개했다.
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구 상무는 "AI가 비싸다는 인식이 있지만, 잘 학습된 모델을 활용하면 현장 개발 비용과 시간을 크게 줄일 수 있는 경제적인 방법"이라며 "물류 자동화에서는 이미 충분히 비용 대비 효과를 입증하고 있다"고 말했다.
발표 말미에서 구 상무는 ROS의 의미를 강조했다. 그는 "ROS는 지난 18년간 로봇 기술을 하나로 묶는 역할을 해왔다"며 "앞으로 5~10년간 이 생태계를 기반으로 물류 산업의 변화 속도는 더욱 빨라질 것"이라고 전망했다.
