로지스올 이천물류센터는 로지스올의 CES(Consulting, Engineering, Systems) 역량과 국내·외 로봇·설비 파트너사의 최신기술이 총집결된 스마트물류거점이다. 

연면적 4만1,619㎡(약 1만3,000평), 대지면적 2만5,727㎡(약 7,785평)의 상·저온 복합물류센터로 지상 1층은 자동화설비를 기반으로 효율성과 정확성을 높인 첨단물류솔루션을 구현했으며 로지스올 자체 로봇브랜드인 LOGIQ의 AMR(자율이동로봇), AGF(무인운반차) 및 LOGION(수불 자동화 키오스크) 등 차세대 물류기술을 폭넓게 적용했다. 지하 1층에는 ‘콜드체인 물류센터 에너지통합관리시스템(C-TES)’이 적용됐다. 

최신 자동화시스템과 에너지절감솔루션을 갖춘 풀필먼트거점 ‘로지스올 이천물류센터’의 운영을 담당하고 있는 우재호 로지스올 이천물류센터장을 만났다.

▎ 이천물류센터 차별성은

로지스올 이천물류센터의 가장 큰 기술적 차별성은 ‘C-TES’와 유연한 자동화 솔루션이다.

국내 다른 센터들은 주로 고정식 컨베이어와 냉동기 위주로 운영되지만 이천물류센터는 AMR·AGF기반 자동이송시스템과 MPS(피킹고도화시스템), Q-DAS(자동분류시스템) 등 유연한 모듈형 자동화가 적용됐다. 이를 통해 다품종, 소량주문처리와 층간이동 등 다양한 물류시나리오에 신속하게 대응할 수 있다. 

또한 C-TES를 통한 AI기반 부하제어와 전력피크관리는 국내·외 물류센터에서 보기 드문 높은 수준이다. 단순 냉동기 효율화 수준을 넘어 냉장·냉동설비, ESS(에너지저장장치) 등과 연계한 센터 단위 에너지최적화가 가능하며 실시간 모니터링과 데이터기반 의사결정으로 운영효율성을 높였다.

선진 물류센터와 비교해서도 상당히 높은 수준으로 예를 들어 아마존, 오카도, DHL 등 기업은 로봇기반 자동화와 클라우드 통합운영을 적용하고 있지만 콜드체인 특화 에너지통합관리까지 구현한 사례는 드물다. 이천물류센터는 물류운영과 에너지관리가 하나의 통합플랫폼에서 동시에 이뤄지며 AI기반 부하 예측·제어를 통해 에너지절감과 온도안정성을 동시에 달성하고 있다. 

또한 해외 물류센터는 초대형 투자가 필요한 반면 이천물류센터는 모듈형 자동화솔루션를 통해 중견·중소물류센터에서도 확장이 가능해 비용효율성과 적용유연성 측면에서 경쟁력을 갖추고 있다.

▎ 현장에서 체감하는 C-TES의 혁신요소는

C-TES는 에너지효율, 운영편의성, 품질안정성, ESG성과를 동시에 달성할 수 있는 혁신적인 솔루션으로 센터 운영자 입장에서도 변화를 매우 체감하고 있다.

기존에는 냉동기나 공조기를 개별적으로 운용하며 전력사용을 단순 모니터링하는 수준에 머물렀다면 C-TES는 AI기반 부하예측, ESS연계 등 다양한 기술을 통합해 전력피크를 최소화하며 냉동·냉장설비를 효율적으로 제어한다. 이를 통해 에너지사용량을 절감하면서도 냉장·냉동 제품의 품질을 안정적으로 유지할 수 있다.

현장에서 가장 크게 체감되는 혁신요소는 우선 전력피크관리 자동화다. 과거에는 냉동기 가동을 수동으로 조절했지만 C-TES도입 이후 AI가 자동으로 부하를 조정해 전력비용 절감효과를 즉시 체감할 수 있다.

또한 에너지사용 가시화로 센터 내 각 구역의 에너지사용 현황을 실시간으로 확인할 수 있어 운영자들이 데이터기반으로 빠른 의사결정을 내릴 수 있다. 이를 통해 효과적으로 온도를 예측제어할 수 있으며 온도편차가 최소화돼 신선식품과 의약품 등 냉장·냉동제품의 품질을 일정하게 유지할 수 있다.

이와 함께 탄소저감 성과도 체감할 수 있다. 에너지절감량이 탄소배출 저감으로 환산돼 ESG 보고 및 대외홍보 자료로 활용 가능하며 지속가능한 운영의 실질적인 효과를 느낄 수 있다.

▎ 센터 내 C-TES 솔루션 현장실증 및 운영과정에서 발견한 문제점은

실시간 데이터기반 냉동기 운전과 에너지사용 최적화 등으로 예상보다 빠르게 에너지절감 효과를 체감했지만 반대로 예상과 다른 문제점들도 있었다.

실증과정에서 겪은 문제는 우선 부하예측 정확도다. 초기 AI모델은 날씨, 입·출고패턴 등을 기반으로 설계했지만 실제 입·출고 변동성이나 계절별 냉장수요 변화로 일부 부하예측이 빗나가는 경우가 있었다.

이와 함께 설비연동의 복잡성으로 ESS, 냉동기 등 설비간 통합제어가 설계상으로는 단순해 보였지만 실제 현장에서는 통신지연, 센서오차, 제어충돌 등이 발생해 초기 튜닝과 반복 테스트가 필요했다.

또한 운영자 인터페이스 적응문제로 관리자들이 처음에는 C-TES 대시보드와 알림체계를 익히는 데 시간이 소요됐다. 예상보다 현장운영자 교육과 UI적응이 중요한 요소임을 체감했다.

마지막으로 운영과정에서 애로사항은 설비간 연동안정화와 데이터신뢰성 확보였다. 다양한 제조사장비와 센서가 혼재된 환경에서 통신장애나 데이터누락이 발생할 수 있었다. 이는 에너지최적화 제어성과에 직접적으로 영향을 미쳤다.

또한 예측부하와 실제 물류패턴간 차이로 냉동기 가동최적화가 일부 지연되는 경우도 있었다. 이를 해결하기 위해 현장운영 피드백을 반영한 알고리즘 재학습, 센서 캘리브레이션, UI개선 등의 반복적인 튜닝작업이 필요했다.

이번 실증을 통해 얻은 가장 큰 교훈은 C-TES 같은 통합 에너지관리시스템은 단순 설계보다 현장데이터기반 반복최적화가 매우 중요하다는 점이다. AI예측과 자동제어는 물류센터에서 매우 효과적이지만 현장변동성을 반영한 지속적인 학습과 조정없이는 최적화 성과가 제한된다.

또한 운영자 교육과 UI설계가 실제 성과 달성에 핵심요소라는 점도 확인했다. 이러한 경험은 향후 계열사 확산, 신규 물류센터 적용, 시스템 표준화 전략 수립에도 직접 반영할 계획이다.

▎ 향후 C-TES 관련 보완할 연구 및 운영과제는

C-TES솔루션은 이천물류센터 현장에서 에너지절감 효과와 운영효율성을 입증했지만 더 안정적이고 확장가능한 시스템으로 발전시키기 위해 몇가지 보완 연구와 운영과제가 필요하다.

첫째는 AI기반 예측제어 고도화다. 현재 냉동·냉장설비 운영데이터를 기반으로 최적화제어를 하고 있으나 향후에는 기상예보, 물동량 변화, 피크전력요금제까지 반영해 더욱 정교한 예측제어를 구현하는 연구가 필요하다. 

둘째는 현장운영 안정성 강화다. 현장에서는 에너지최적화가 진행되다 보니 초기에는 운영자들의 적응문제나 예기치 못한 변수들이 발생한다. 이에 따라 운영자교육, 인터페이스 단순화, 장애 대응 프로토콜 강화 등이 운영과제로 판단된다.

▎ 이천물류센터에 도입된 스마트 자동화솔루션 특장점은

로지스올 이천물류센터에 도입된 스마트 자동화솔루션은 물류센터 운영의 유연성과 효율성, 실시간 가시화 측면에서 큰 강점을 가지고 있다.

우선 모듈형구조로 설계를 통한 높은 유연성과 확장성이다. 모듈형구조는 센터확장이나 레이아웃 변경이 용이하며 다품종 소량주문 등 다양한 물류시나리오에도 신속하게 대응할 수 있다.

다음으로 운영효율 최적화다. AMR과 AGF를 기반으로 한 자율이송시스템과 MPS, Q-DAS 등이 연계돼 피킹, 분류, 적재과정을 최적화한다. 이를 통해 물류처리시간이 단축되고 인력효율화가 가능하며 전체 물류프로세스의 병목을 최소화한다.

이와 함께 실시간 가시화다. WMS(창고관리시스템)와 WCS(창고제어시스템)기반으로 재고, 작업, 설비상태를 실시간으로 모니터링할 수 있어 데이터기반 의사결정이 가능하며 운영효율성을 더욱 높일 수 있다.

▎ 정온물류센터 에너지절감을 위한 정책방안은

정온물류센터는 냉장·냉동설비가 상시 가동되기 때문에 전력비용과 에너지 효율성이 매우 중요한 요소다. 이를 위해 고효율냉동기, ESS, 태양광연계설비 등 스마트에너지 장비도입 시 정부보조금 및 저리융자지원이 필요하다.

또한 노후센터 리모델링 지원과 전력피크관리 참여 시 전기요금 인센티브 제공, 냉장·냉동전용 에너지효율지표 개발과 인증제도 마련 등이 정책적으로 뒷받침돼야 한다.

이외에도 탄소중립 관련 세제지원 및 성과연동형 에너지절감계약(ESCO형) 활성화를 통해 센터 운영사들의 초기 투자부담을 줄이고 실질적인 에너지절감을 실현할 수 있는 환경을 만드는 것이 중요하다. 

▎ 향후 스마트 자동화솔루션과 C-TES가 로지스올 계열사 및 기타 물류센터로 확산되기 위한 전략 및 로드맵은

이천물류센터의 스마트 자동화솔루션과 C-TES를 계열사 및 기타 물류센터로 확산하기 위한 전략은 크게 기술검증, 모듈화, 단계적 적용으로 요약할 수 있다.

첫째 이천물류센터에서의 실증데이터를 기반으로 기술검증을 완료한 후 계열사 및 제3자 물류센터에서도 재현가능한 성과를 입증해야 한다.

다음으로 솔루션을 모듈형으로 설계해 AMR·AGF기반 자동화, MPS·Q-DAS 피킹·분류시스템, C-TES연계 에너지관리 등 각 기능을 필요에 따라 선택적으로 적용할 계획이다.

이와 함께 단계적 적용전략으로 초기에는 피킹·분류·이송 일부구역에 에너지 최적화시스템을 적용하고 점차 센터 전체로 확장할 예정이다. 운영프로세스와 데이터표준화를 통해 계열사 전반에서 효율성과 안정성을 유지하면서 신규 물류센터에도 빠르게 확산할 수 있는 기반을 마련할 계획이다. 

이러한 전략을 통해 에너지절감, 운영효율화, ESG성과, 글로벌경쟁력 확보라는 다중효과를 달성할 수 있을 것으로 기대하고 있다.