[안성=뉴시스]김민성 기자 = # 5~6도로 유지되는 냉장 구역에서 작업자가 디지털 피킹 카트(DPC)를 끌고 선반 사이를 빠르게 움직였다.

카트 화면에 다음 상품의 위치와 주문 수량이 표시되자 작업자는 해당 선반으로 이동해 상품의 바코드를 찍었다.

 상품을 카트에 담자 곧바로 다음 작업 위치가 화면에 나타났다.

지난 8일 방문한 경기 안성 CJ대한통운 B2C 저온센터에서 AI를 활용한 피킹 작업이 이뤄지는 모습이다.

안성 B2C 저온센터는 냉장·냉동 상품 입고와 보관부터 피킹·검수·포장·출고까지 저온 상품의 전 과정을 처리한다.

저온센터 내 냉동 구역에 들어서자 공기부터 달라졌다.

28도 안팎의 날씨에도 내부는 영하 18도를 유지했다. 두꺼운 외투를 입었지만 얼굴과 손에는 곧바로 찬 기운이 느껴졌다.

건물 자체도 외부 열기를 차단하는 데 초점을 맞췄다. 이곳 냉동 챔버의 격벽 두께는 60㎝로, 일반적인 냉동 챔버의 40~50㎝보다 두껍게 설계됐다.

약 8.5m 높이의 창고에는 냉동식품 박스가 파렛트랙마다 빼곡하게 쌓여 있었다.

랙 사이에는 CJ대한통운이 자체 개발한 온습도 관제 시스템 '로이스온도' 센서가 설치돼 각 구역의 온도와 습도를 실시간으로 측정하고 있었다.

이를 통해 냉방 설비 이상 등으로 적정 온도 유지가 어려울 경우 상품을 다른 장소로 옮기는 등 실시간 대응이 가능하다.

냉동 챔버를 나와 냉장 구역으로 이동하자 작업자들이 작은 태블릿이 달린 DPC를 끌며 상품을 피킹하고 있었다.

작업자가 어떤 순서로 선반을 돌지는 AI가 미리 결정한다.

하루 1만건이 넘는 주문을 분석해 이동 거리가 가장 짧아지는 주문들을 하나의 카트에 묶어 배정하는 방식이다.

스티로폼박스에 붙어 있는 바코드를 찍자 바로 DPC 왼쪽 상단의 태블릿 화면에 어떤 제품을 담아야 하는지 표시됐다.

이런 식으로 어떤 물건을 어떤 순서로 담아야 하는지 AI가 판단해 가장 효율적인 동선을 작업자에게 안내한다.

윤철주 CJ대한통운 FT본부장은 "과거에는 B2C 물류센터 작업자가 하루 8시간 동안 16~18㎞를 걸어 다니기도 했다"며 "알고리즘 적용 이후 12~13㎞ 수준으로 줄였고 최근 AI 에이전트 기술을 도입해 10㎞ 미만으로 줄여나가고 있다"고 말했다.

이후 상품을 담은 박스는 검수대를 거쳐 컨베이어벨트를 타고 중량검수기로 이동했다.

현장에서 상품이 담긴 박스에 167g짜리 스마트폰을 넣자 곧바로 빨간색 알람이 켜지며, 해당 박스가 정상 출고라인에서 빠져나왔다. 기준 중량과 3%만 달라도 오류를 감지하는 구조다.

검수를 통과한 상품은 냉매재 투입과 자동 테이핑, 운송장 부착 과정을 거친다.

포장 박스를 고르는 데도 AI가 활용된다.

'로이스오팩'은 주문 상품의 가로·세로·높이를 계산해 여러 제품을 '테트리스'처럼 가상으로 쌓은 뒤 빈 공간이 가장 적은 박스를 추천한다.

CJ대한통운에 따르면 로이스오팩 도입 이후 박스 적재율은 평균 10% 개선됐다. 안성센터는 과대포장을 줄이기 위해 스티로폼 박스 규격도 기존 9종에서 14종으로 늘렸다.

포장을 마친 박스가 출고장에 도착하자 컨베이어벨트를 따라 곧바로 대기 중인 냉동차 내부로 옮겨졌다.

차량 접안 도크를 건물 안에 배치해 냉장·냉동 상품이 외부 열기에 노출되는 시간을 최소화한 구조다.

안성센터는 주문 접수부터 피킹·포장·출고까지 전 과정을 30분 이내에 처리한다. CJ대한통운은 자동화 설비를 활용해 약 3초당 박스 1개를 출고하고 있다.

CJ대한통운은 이 같은 운영 역량을 바탕으로 수도권 외 지역까지 저온 물류 인프라를 확대하는 방안을 검토하고 있다.

향후에는 상온·냉장·냉동 B2C 물류를 한 곳에서 처리할 수 있는 복합센터를 중심으로 거점을 늘린다는 구상이다.

윤철주 CJ대한통운 FT본부장은 "콜드체인은 전략적으로 확대하고자 하는 사업 영역"이라며 "수도권 뿐 아니라 영남권과 호남권, 중부권까지 거점 계획을 검토하고 있으며 상온·냉장·냉동을 함께 처리하는 복합센터 위주로 확대할 계획"이라고 말했다.


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