Process layout
공정개요
씨메스(CMES)의 팔레타이징 솔루션은 다양한 크기와 모양의 박스를 자동으로 팔레트에 쌓아 올리는 로봇 자동화 시스템입니다. 이 시스템은 3D 비전과 AI 기술을 접목하여 물류 작업에서 가장 중요한 작업 중 하나인 팔레타이징을 최적화합니다. 특히, 비정형화된 박스들이 랜덤으로 입고되더라도, AI가 스스로 최적의 쌓기 패턴을 생성해 높은 효율성과 공간 활용성을 제공합니다.
프로젝트 배경 및 목적
대형 물류 센터나 제조업에서는 팔레타이징 작업이 매우 중요하지만, 박스의 크기나 형태가 다양해지면서 수작업으로는 많은 시간과 비용이 소요됩니다. 이를 해결하기 위해 씨메스는 2014년부터 AI 학습 알고리즘을 개발하고, 다양한 실증 단계를 거쳐 자동화 팔레타이징 솔루션을 완성했습니다. 특히, 쿠팡과 같은 대규모 물류센터에서 비정형화된 박스를 빠르고 정확하게 처리할 수 있는 기술적 필요성을 충족하기 위해 이 솔루션이 도입되었습니다.
Components
| Robot | 로봇 팔 : AI의 명령에 따라 팔레타이징 작업을 수행하며, 정교한 동작으로 다양한 크기와 무게의 박스를 안전하게 처리합니다. |
|---|---|
| Peripherals | AI 기반 팔레타이징 패턴 생성 엔진: 랜덤으로 입고되는 다양한 박스에 대해 자동으로 최적의 팔레타이징 패턴을 생성합니다. ; 3D 비전 시스템: 로봇이 박스의 크기와 모양을 실시간으로 인식하여 정밀한 팔레타이징이 가능하도록 돕습니다. ; 버퍼 시스템: 물품을 일시적으로 보관하며 효율적으로 쌓을 수 있도록 최적화된 공간을 제공합니다. |
Workflow
| STEP 1. | 입고 박스 스캔: 3D 비전 시스템이 입고된 박스의 크기와 형태를 실시간으로 스캔합니다. |
|---|---|
| STEP 2. | 팔레타이징 패턴 생성: AI가 박스의 데이터를 분석하여 최적의 팔레타이징 패턴을 자동으로 생성합니다. |
| STEP 3. | 버퍼 시스템 운영: 필요시 버퍼 시스템에 물품을 일시 보관하며, 팔레타이징의 효율성을 극대화합니다. |
| STEP 4. | 팔레타이징 작업 수행: 로봇 암이 AI의 지시에 따라 박스를 팔레트에 차곡차곡 쌓아 작업을 완료합니다. |
Features
- 랜덤 박스 대응: 박스의 크기와 모양이 제각각이라도 AI가 자동으로 최적의 패턴을 생성하여 효율적인 팔레타이징이 가능합니다.
- 고도의 공간 활용: AI와 3D 비전 기술을 통해 팔레트의 공간을 최대로 활용, 물류 작업의 효율성을 극대화합니다.
- 유연한 확장성: 다양한 물류 센터의 요구에 맞춰 시스템을 확장하거나 맞춤형으로 조정할 수 있어 다양한 규모의 작업 환경에 적합합니다.
- 신속성 및 정확성: 3D 비전 시스템과 AI의 결합으로 빠르고 정확하게 물품을 처리하여 물류 작업의 속도를 향상시킵니다.
Results
| Key Benefits | 씨메스의 팔레타이징 솔루션을 도입하면 다음과 같은 효과를 기대할 수 있습니다:
작업 효율성 향상: 비정형화된 박스 처리의 자동화를 통해 작업 속도가 크게 증가하고, 인력 소모가 줄어듭니다.
공간 최적화: 팔레트 공간을 최대한으로 활용하여 물류 비용 절감과 동시에 물류 흐름의 최적화를 달성할 수 있습니다.
비용 절감: 자동화로 인한 인건비 절감과 작업 오류 감소로 전체적인 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
글로벌 경쟁력 강화: 2021년부터 쿠팡과 같은 대형 물류업체에 성공적으로 적용된 이 기술은 글로벌 시장에서도 경쟁력을 인정받고 있습니다. |
|---|
Unauthorized copying or reproduction of any content on Marosol may violate the Unfair Competition Prevention Act and Copyright Act.
Recommended Solution
AMR과 TM협동로봇을 활용한 자동화
이 적용사례는 AMR과 TM협동로봇을 활용한 CNC 자동화 솔루션입니다. 기존에는 작업자가 작업물을 이동하고 CNC선반에 투입하고 가공할 때까지 기다렸다가 운반했어야 했지만 로봇을 사용함으로 작업자 없이 가공뿐 아니라 가공이 끝나면 운반까지 가능하여 효율이 증가했습니다.
아마존 창고의 75%를 책임지는 AI 물류로봇, 벌컨(Vulcan)! 👏
본 도입사례는 아마존 물류창고에 도입된 '벌컨(Vulcan)' 로봇을 활용해 상품의 자동 피킹 및 수납 작업을 고도화한 사례입니다. 아마존은 반복적이고 정교함이 필요한 수납 작업의 효율과 정밀도를 동시에 확보하고자 촉각 기반 로봇을 도입했습니다. 벌컨은 사람의 손처럼 작동하는 촉각 센서 기반 그리퍼와 AI를 활용하여, 물건의 무게나 재질에 따라 압력을 조절하고, 공간을 효율적으로 활용해 자동으로 상품을 수납합니다. 이를 통해 아마존 물류 자동화의 정확도와 범위를 한층 더 확장했습니다.
야스카와 산업로봇 + 스티로폼 자동 안착까지?! 한국앤컴퍼니 배터리 팔레타이징 자동화 사례🔋🤖
한국앤컴퍼니 팔레타이징 솔루션은 생산량 증가와 작업 인력 감소를 최우선으로 합니다. 기존 1대의 팔레타이저만으로 구성된 라인을 철거한 뒤, 2라인으로 분기 및 2대의 팔레타이저를 구성하여 생산 CAPA를 확보하였고, 기존 수작업으로 진행되던 스티로폼 / 합판 안착을 자동화하여 작업자의 개입 요소를 줄여 2개의 라인을 한명의 작업자가 관리합니다.
Process layout
공정개요
씨메스(CMES)의 팔레타이징 솔루션은 다양한 크기와 모양의 박스를 자동으로 팔레트에 쌓아 올리는 로봇 자동화 시스템입니다. 이 시스템은 3D 비전과 AI 기술을 접목하여 물류 작업에서 가장 중요한 작업 중 하나인 팔레타이징을 최적화합니다. 특히, 비정형화된 박스들이 랜덤으로 입고되더라도, AI가 스스로 최적의 쌓기 패턴을 생성해 높은 효율성과 공간 활용성을 제공합니다.
프로젝트 배경 및 목적
대형 물류 센터나 제조업에서는 팔레타이징 작업이 매우 중요하지만, 박스의 크기나 형태가 다양해지면서 수작업으로는 많은 시간과 비용이 소요됩니다. 이를 해결하기 위해 씨메스는 2014년부터 AI 학습 알고리즘을 개발하고, 다양한 실증 단계를 거쳐 자동화 팔레타이징 솔루션을 완성했습니다. 특히, 쿠팡과 같은 대규모 물류센터에서 비정형화된 박스를 빠르고 정확하게 처리할 수 있는 기술적 필요성을 충족하기 위해 이 솔루션이 도입되었습니다.
Components
| Robot | 로봇 팔 : AI의 명령에 따라 팔레타이징 작업을 수행하며, 정교한 동작으로 다양한 크기와 무게의 박스를 안전하게 처리합니다. |
|---|---|
| Peripherals | AI 기반 팔레타이징 패턴 생성 엔진: 랜덤으로 입고되는 다양한 박스에 대해 자동으로 최적의 팔레타이징 패턴을 생성합니다. ; 3D 비전 시스템: 로봇이 박스의 크기와 모양을 실시간으로 인식하여 정밀한 팔레타이징이 가능하도록 돕습니다. ; 버퍼 시스템: 물품을 일시적으로 보관하며 효율적으로 쌓을 수 있도록 최적화된 공간을 제공합니다. |
Workflow
| STEP 1. | 입고 박스 스캔: 3D 비전 시스템이 입고된 박스의 크기와 형태를 실시간으로 스캔합니다. |
|---|---|
| STEP 2. | 팔레타이징 패턴 생성: AI가 박스의 데이터를 분석하여 최적의 팔레타이징 패턴을 자동으로 생성합니다. |
| STEP 3. | 버퍼 시스템 운영: 필요시 버퍼 시스템에 물품을 일시 보관하며, 팔레타이징의 효율성을 극대화합니다. |
| STEP 4. | 팔레타이징 작업 수행: 로봇 암이 AI의 지시에 따라 박스를 팔레트에 차곡차곡 쌓아 작업을 완료합니다. |
Features
- 랜덤 박스 대응: 박스의 크기와 모양이 제각각이라도 AI가 자동으로 최적의 패턴을 생성하여 효율적인 팔레타이징이 가능합니다.
- 고도의 공간 활용: AI와 3D 비전 기술을 통해 팔레트의 공간을 최대로 활용, 물류 작업의 효율성을 극대화합니다.
- 유연한 확장성: 다양한 물류 센터의 요구에 맞춰 시스템을 확장하거나 맞춤형으로 조정할 수 있어 다양한 규모의 작업 환경에 적합합니다.
- 신속성 및 정확성: 3D 비전 시스템과 AI의 결합으로 빠르고 정확하게 물품을 처리하여 물류 작업의 속도를 향상시킵니다.
Results
| Key Benefits | 씨메스의 팔레타이징 솔루션을 도입하면 다음과 같은 효과를 기대할 수 있습니다:
작업 효율성 향상: 비정형화된 박스 처리의 자동화를 통해 작업 속도가 크게 증가하고, 인력 소모가 줄어듭니다.
공간 최적화: 팔레트 공간을 최대한으로 활용하여 물류 비용 절감과 동시에 물류 흐름의 최적화를 달성할 수 있습니다.
비용 절감: 자동화로 인한 인건비 절감과 작업 오류 감소로 전체적인 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
글로벌 경쟁력 강화: 2021년부터 쿠팡과 같은 대형 물류업체에 성공적으로 적용된 이 기술은 글로벌 시장에서도 경쟁력을 인정받고 있습니다. |
|---|
Unauthorized copying or reproduction of any content on Marosol may violate the Unfair Competition Prevention Act and Copyright Act.
Recommended Solution
AMR과 TM협동로봇을 활용한 자동화
이 적용사례는 AMR과 TM협동로봇을 활용한 CNC 자동화 솔루션입니다. 기존에는 작업자가 작업물을 이동하고 CNC선반에 투입하고 가공할 때까지 기다렸다가 운반했어야 했지만 로봇을 사용함으로 작업자 없이 가공뿐 아니라 가공이 끝나면 운반까지 가능하여 효율이 증가했습니다.
아마존 창고의 75%를 책임지는 AI 물류로봇, 벌컨(Vulcan)! 👏
본 도입사례는 아마존 물류창고에 도입된 '벌컨(Vulcan)' 로봇을 활용해 상품의 자동 피킹 및 수납 작업을 고도화한 사례입니다. 아마존은 반복적이고 정교함이 필요한 수납 작업의 효율과 정밀도를 동시에 확보하고자 촉각 기반 로봇을 도입했습니다. 벌컨은 사람의 손처럼 작동하는 촉각 센서 기반 그리퍼와 AI를 활용하여, 물건의 무게나 재질에 따라 압력을 조절하고, 공간을 효율적으로 활용해 자동으로 상품을 수납합니다. 이를 통해 아마존 물류 자동화의 정확도와 범위를 한층 더 확장했습니다.
야스카와 산업로봇 + 스티로폼 자동 안착까지?! 한국앤컴퍼니 배터리 팔레타이징 자동화 사례🔋🤖
한국앤컴퍼니 팔레타이징 솔루션은 생산량 증가와 작업 인력 감소를 최우선으로 합니다. 기존 1대의 팔레타이저만으로 구성된 라인을 철거한 뒤, 2라인으로 분기 및 2대의 팔레타이저를 구성하여 생산 CAPA를 확보하였고, 기존 수작업으로 진행되던 스티로폼 / 합판 안착을 자동화하여 작업자의 개입 요소를 줄여 2개의 라인을 한명의 작업자가 관리합니다.