쿠팡과 아마존의 혁신을 이끄는 풀필먼트 물류 자동화 – 비정형 물류 대응 로봇(RBS) 기술

쿠팡과 아마존의 물류 혁신은 풀필먼트 물류 자동화 기술로 시작되고 있다. 풀필먼트 센터는 온라인 판매자가 플랫폼 내 판매 물품을 저장, 주문을 처리하는 시설로 물류 허브로 자리잡고 있다. 쿠팡과 아마존 등 전 세계젓인 온라인 유통이 급성장하면서, 재고 관리부터 피킹, 포장, 출하까지 전 과정을 담당하는 풀필먼트 센터의 효율성이 기업 경쟁력을 좌우하고 있다. 그러나 복잡한 물류 프로세스 상 ‘비정형 박스’와 ‘불규칙한 재고’가 여전히 자동화의 문제로 남아 있다. 

[그림] 아마존과 쿠팡의 풀필먼트 자동화 기술 도입 사례 ※출처: 아마존, 쿠팡 홈페이지

기존 풀필먼트 자동화 시스템은 정형화된 흐름에 최적화되어 있었다. 컨베이어벨트, ASRS(자동창고), 로봇 피커(물건을 집는 로봇) 등 다양한 자동화 기술이 도입되었지만, 대부분은 자동화 기술은 표준 규격과 고정된 레이아웃을 기반으로 작동한다. 그러나 실제 현장은 다양한 크기와 형태의 박스들이 무작위로 쌓이거나 기울어진 채 존재하며, 바코드가 가려지거나 라벨이 손상된 경우도 빈번하다. 이로 인해 입·출고, 재정렬, 팔레타이징 등의 공정은 여전히 작업자에 의존하고 있고, 자동화의 효율성을 저해하는 병목 요소로 작용하고 있다.

[그림] 기존 풀필먼트 자동화 기술의 적재 문제 ※출처: unsplash

이 병목을 타개하기 위해 최근 주목받는 기술이 ‘비정형 물류 대응 로봇(RBS)’이다. RBS(Random Box Stack) 시스템은 경제적인 3D 카메라와 AI 비전 알고리즘을 결합하여, 다양한 크기와 형태의 박스를 실시간 인식하고 로봇이 이를 자동으로 적재(Palletizing) 또는 하역(Depalletizing)하도록 한다. 풀이러한 풀필먼트 환경에서는 로봇의 물건, 판단, 하중 대응 등의 성능이 가장 중요한 경쟁력이고 차별점이 된다.

RBS 기술은 미국을 중심으로 한 글로벌 물류 로봇 기업들의 핵심 성장 전략이 되고 있다. 미국의 Ambi Robotics는 AI 비전 기반의 자동 박스 스태킹 솔루션인 AmbiStack을 개발하였다. 이 시스템은 다양한 형태의 물류 박스를 로봇이 고밀도 적재할 수 있도록 설계되었으며, Sim2Real 기반 강화학습 기술을 적용해 실시간 적응성과 정확성을 확보하였다. Ambi Robotics는 현재 북미 대형 유통사들과 협업 중이며, 다양한 풀필먼트 환경에서 상용화 실적을 확대하고 있다. 또한, 미국의 Dexterity AI는 트레일러 로딩에 특화된 RBS 로봇 기술을 개발해 주목을 받고 있다. DexR 시스템은 AI 기반 이중 로봇팔 구조를 통해 박스를 신속히 인식하고 트럭 내부에 자동으로 적재할 수 있으며, FedEx와의 협력을 통해 현장 적용성과 상용화 능력을 검증받고 있다. FedEx는 기존 수작업 중심의 후방 물류에 자동화 기술을 적용하여, 세계 최초로 실증 중에 있다.

[그림] Ambi Robotics와 Dexterity AI의 RBS 시스템 ※출처: Ambi Robotic, Dexterity AI 홈페이지

국내에서도 (주)오일러로보틱스(대표 김봉성)가 RBS 기술을 통해 글로벌 경쟁에 도전장을 내밀고 있다. (주)오일러로보틱스는 자체 개발한 RBS 시스템을 통해 0.5초 내 판단, 1.8m 적재, 20kg 하중까지 대응 가능한 로봇 솔루션을 개발발하였다. 해당 시스템은 팔레타이징과 디팔레타이징을 모두 수행할 수 있어 범용성이 높으며, API 연동과 모듈형 설계를 통해 중소형 풀필먼트 센터에도 효율적으로 적용할 수 있다. (주)오일러로보틱스는 최근 미국 TDS와 전략적 파트너십을 체결하여 북미 시장 진출의 교두보를 마련하였고, 투자 유치(Seed, 미공개)에도 성공하며 기술 고도화와 해외 진출을 준비 중에 있다.

[그림] (주)오일러로보틱스의 RBS 시스템 개요 및 구성 ※출처: (주)오일러로보틱스 홈페이지

RBS 기술을 개발 시, 지식재산권 보호를 위한 전략적인 접근이 필요하다. 가장 먼저, 핵심 기술을 세분화하여 분할·계속 출원함으로써 강력한 방어벽을 구축해야 한다. AI 비전 알고리즘, 실시간 판단 로직, 하중 분산 제어, 로봇 암 설계 등 기술 요소별로 상세히 특허를 출원하고, 초기 원천 특허 확보 후에는 계속·분할 출원을 통해 포트폴리오를 수직적으로 확장하는 전략이 필요하다. 또한, 특허의 권리범위를 설계할 때는 단순한 장치 기술에 그치지 않고, '구성-동작-효과' 구조를 활용해 비정형 환경 대응력이나 작업 효율 증대와 같은 성능 기반의 효과를 청구항에 반영해야 한다. 예외 상황 인식 및 대체 경로 생성과 같은 AI 처리 흐름 역시 권리화 대상이 될 수 있다.

한편, Ambi Robotics, Dexterity AI와 같은 경쟁사의 공개 특허를 철저히 분석하여 FTO(Freedom To Operate)를 확보하고 회피 설계를 방지하는 견제형 특허 전략을 수립해야 한다. 더불어, 외부 ERP, WMS 등과 연동 가능한 SaaS형 구조를 가지고 있다면, 해당 모듈 연동 기술에 대한 소프트웨어 기반 특허 및 저작권 등록을 병행하는 것이 중요하다고 볼 수 있다.

미래 시장 확장성을 고려한 특허 설계도 중요하다고 할 수 있다. RBS 기술이 향후 항만 하역, 공장 자재 적재, 건설 물류 등으로 확장될 수 있음을 염두에 두고, 초기부터 플랫폼화 및 다기능화를 상정한 범용 특허를 함께 설계해야 시장 진입에 유리하다. 

특허법인 BLT 리서치 센터는 "RBS 관련 기술은 기업들의 새로운 기회가 될 것 같다.” 이를 위한, "RBS 관련 다양한 기술의 권리 확보는 좋은 전략이 될 것으로 전망한다.”고 전했다.

특허법인 BLT는 2025년 현재 2천여개 이상의 혁신 스타트업들이 선택한 파트너로 IP 확보 및 대응전략수립은 물론 투자유치, 기술특례상장 등의 IP를 활용한 비즈니스 지원을 통해 기업의 성장과 성공을 함께 해왔다.

'BLT 테크체크'는 매주 최근 투자유치가 있는 기술분야를 소개합니다.

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