AI 팔레타이징(AI Palletizing) 하나로, 트럭 하역부터 창고 중노동까지 사람의 손을 완전히 내려놓은 현장

하루에도 수백 번, 20~30kg에 달하는 박스를 들어 올리는 일.

물류 현장에서 가장 힘들고 위험한 작업으로 꼽히는 트럭 하역은 오랫동안 “사람이 직접 해야만 하는 영역”으로 남아 있었어요. 이 고정관념에 정면으로 도전한 기업이 있습니다. 바로 Pickle Robot입니다.

MIT 출신 엔지니어들이 창업한 픽클 로봇은 트럭 하역을 AI 팔레타이징 관점에서 처음부터 다시 설계했어요. 작업자가 일일이 로봇을 가르치거나 공정을 다시 짜야 하는 방식이 아니라, No Teaching, No Reprogramming을 전제로 한 자동화죠. 현장의 박스 크기·형태·적재 상태가 매번 달라도, 로봇이 스스로 인식하고 판단해 최적의 하역 순서를 만들어냅니다. 말 그대로 사람의 판단을 대체하는 적재 AI가 현장에 투입된 셈이에요.

특히 주목할 점은 현장을 바꾸지 않는 AI 자동화라는 점입니다. 트럭 구조나 기존 물류 동선을 크게 손대지 않고도 적용할 수 있도록 설계돼, 사람 대신 로봇이 트럭 안으로 들어가 하역 공정 전체를 맡습니다. 단순 보조가 아니라, 사람 없이도 돌아가는 하역 공정을 실제 운영 환경에서 구현해냈다는 점에서 픽클 로봇은 물류 자동화의 다음 단계를 보여주고 있습니다.

🤔 픽클 로봇, 어떤 로봇일까요?

픽클 로봇은 흔히 떠올리는 고정형 산업로봇과는 조금 달라요.

이동하고, 보고, 판단하고, 집어 올리는 로봇이에요.

▪ 주요 작업 : 트럭 적재함 자동 언로딩

▪ 처리 속도 : 시간당 약 400~1,500개 박스

▪ 대응 크기 : 소형 박스부터 대형 박스까지 혼합 처리

▪ 핵심 기술 : AI 비전 + 모바일 로봇 + 진공 흡착 그리퍼

로봇 팔 끝에는 상자 측면을 붙잡는 진공 흡착 그리퍼가 달려 있어요.

박스를 들어 올린 뒤, 로봇에 연결된 컨베이어 위에 정확하게 내려놓죠.

사람 여러 명이 몇 시간 동안 해야 하던 일을, 로봇 한 대가 쉼 없이 처리합니다.

중노동을 대신하는 로봇, 어떻게 가능했을까요?

픽클 로봇이 주목받는 이유는 단순히 “힘이 세서”가 아니에요. 핵심은 사람처럼 보고, 판단하고, 현장에 맞게 움직이는 구조에 있습니다. 픽클 로봇은 트럭 내부처럼 정형화되지 않은 환경에서도 카메라와 AI 비전 기술로 박스의 크기·형태·적재 상태를 실시간으로 인식해요. 박스가 제각각 섞여 있거나 무작위로 쌓여 있어도 문제없죠. 덕분에 사전 정렬이나 포지셔닝 같은 번거로운 공정을 최소화할 수 있습니다.

이렇게 인식한 정보를 바탕으로 로봇은 AI 적재 알고리즘을 통해 어떤 상자를 어떤 순서로 꺼내야 가장 안전하고 효율적인지 스스로 판단합니다. 박스 규격이나 무게가 달라도 자동으로 작업 패턴을 계산하고, 작업 도중에도 상황에 따라 경로와 순서를 재조정해요. 새로운 제품이 추가되더라도 매번 다시 티칭할 필요 없이 바로 대응할 수 있다는 점도 큰 강점이랍니다.

여기에 KUKA의 산업용 로봇 팔을 모바일 베이스에 결합해, 고정된 설비가 아닌 현장을 따라 움직이는 자동화를 구현했습니다. 특정 로봇이나 라인에 종속되지 않고, 기존 컨베이어나 물류 라인에 모듈 형태로 적용할 수 있어 실제 물류·제조 현장에서도 부담 없이 도입할 수 있도록 설계됐죠.

즉, 픽클 로봇은 힘으로 버티는 자동화가 아니라, 불규칙한 현장을 전제로 설계된 ‘현실적인 자동화’로 중노동을 대신하고 있는 셈입니다.

로봇 팔 끝에는 상자 측면을 붙잡는 진공 흡착 방식의 그리퍼가 장착돼 있어요. 작은 박스부터 대형 박스까지 혼재된 상황에서도 안정적으로 집어 올릴 수 있고, 들어 올린 화물은 로봇에 연결된 컨베이어 벨트 위로 정확히 옮겨집니다. 그 결과, 시간당 수백 개에서 많게는 천 개가 넘는 박스를 처리할 수 있을 만큼 작업 속도도 사람을 훨씬 뛰어넘죠.

무엇보다 인상적인 점은 이 로봇이 고정된 설비가 아니라 ‘움직이는 자동화’라는 점이에요. 산업용 로봇 팔을 모바일 베이스에 결합해, 트럭 위치나 작업 동선에 맞춰 스스로 이동하며 작업할 수 있도록 설계됐습니다. 덕분에 물류센터마다 구조가 달라도 비교적 빠르게 적용할 수 있죠.

실험을 넘어, ‘현실적인 대안’이 되다

픽클 로봇은 이미 ‘가능성 있는 시제품’ 단계를 넘어섰어요.

대규모 투자를 유치하며 실제 물류센터에 로봇을 배치하는 단계로 진입했거든요.

▪ 수천억 원 규모의 투자 유치

▪ 미국 내 물류센터에 다수의 로봇 상용 배치 계획

▪ 글로벌 물류 기업들의 실증 테스트 진행 중

글로벌 물류 시장에서도

팔레타이징·디팔레타이징 자동화 수요는 꾸준히 증가하고 있어요.

이 흐름 속에서 픽클 로봇은 “트럭 하역 자동화”라는 가장 고된 구간을 정확히 공략한 사례로 평가받고 있죠.

픽클로봇 AI 팔레타이징 차별점

버튼을 클릭하면 마로솔의 자동화 전문가에게 컨설팅을 받을 수 있어요.

글로벌 흐름이 말해주는 한 가지 메시지

픽클 로봇의 사례가 던지는 메시지는 분명해요.

자동화의 핵심은 “로봇을 들여놓는 것”이 아니라, 사람이 하던 일을 기준으로 공정 자체를 다시 설계하는 것이라는 점입니다.

이 흐름은 이미 한국에도 이어지고 있어요. 물류, 제조, 서비스 현장에서 반복적이고 위험한 작업을 중심으로, 로봇이 사람을 대체하거나 보완하는 사례들이 하나씩 늘어나고 있죠. 중요한 건 기술을 그대로 가져오는 게 아니라, 우리 현장에 맞게 어떻게 적용하느냐입니다.

다음 이야기에서는 이런 글로벌 자동화 흐름이 한국에서는 어떻게 구현되고 있는지, 그리고 마로솔과 함께 만들어진 실제 성공 사례들을 통해 “현장에서 통하는 자동화”가 무엇인지 더 자세히 살펴볼게요.

한국에서도 속속 등장하는 변화

현장에서 증명된 로봇 자동화 성공 사례들

글로벌 물류·제조 현장에서 자동화가 빠르게 확산되는 흐름은 이제 한국에서도 분명하게 감지되고 있어요.😎

특히 로봇 통합 플랫폼 마로솔을 중심으로, 단순한 실험 단계를 넘어 실제 성과로 이어지는 자동화 사례들이 산업 현장 곳곳에서 만들어지고 있습니다.

공통점은 하나예요.

“로봇을 들였다”가 아니라, 사람이 하던 공정을 로봇 중심으로 다시 설계했다는 점이죠.

그 변화를 가장 잘 보여주는 대표 사례 세 가지를 살펴볼게요.

📦 유한킴벌리 : 디팔레타이징과 포장 끈 절단의 완전 자동화

썸네일 이미지를 클릭하시면 도입사례 내용을 자세히 확인하실 수 있어요.

국내 제지·위생용품 산업을 대표하는 유한킴벌리는 충주공장에서 가장 힘들고 반복적인 공정 중 하나였던 팔레트 하역 작업을 과감히 자동화했습니다.

기존에는 팔레트에 적재된 박스를 작업자가 직접 하나씩 내려 포장 끈을 자르고 제거해야 했어요. 무거운 박스를 반복적으로 다루다 보니 허리와 어깨 부담이 클 수밖에 없었죠.

이 문제를 해결하기 위해 유한킴벌리는 산업용 로봇 기반의 디팔레타이징 로봇 셀을 도입했습니다.

로봇은 팔레트에 쌓인 박스의 크기와 위치를 자동으로 인식해 하나씩 들어 올리고, 정렬부터 포장 끈 컷팅과 제거, 낱개 배출까지 전 과정을 스스로 수행합니다. 박스 규격이 제각각이어도 문제없고, 포장 끈 위치나 개수가 달라도 안정적으로 대응할 수 있도록 설계됐어요.

무엇보다 인상적인 변화는 현장 분위기 자체였습니다.

기존에는 공정당 2~3명이 투입되던 작업이, 자동화 이후에는 1명이 모니터링만 하면 충분해졌고, 반복적인 중량 작업이 사라지면서 작업자 피로도와 부상 위험도 크게 줄었죠.

유한킴벌리 현장에서는 “로봇이 가장 힘든 일을 맡아주니, 사람은 관리와 품질에 집중할 수 있게 됐다”는 평가가 나옵니다.

🚚 반도체 공정 : AMR로 완성한 고중량 물류 무인화

썸네일 이미지를 클릭하시면 도입사례 내용을 자세히 확인하실 수 있어요.

반도체·전자 소재 공정에서는 수십 kg에 달하는 트레이 운반이 반복적으로 발생합니다.

한 전자 소재 공장에서는 이 고중량 물류 작업에 오므론의 자율이동로봇(AMR)을 도입해 완전 무인화를 구현했어요.

이전에는 작업자가 카트를 밀며 트레이를 옮겼지만, 이제는 AMR이 24시간 자율주행으로 공정 간 물류를 담당합니다. 호출 버튼만 누르면 로봇이 스스로 이동해 트레이를 적재하고, 검사 공정과 창고까지 자동으로 운반하죠.

소형 AMR과 대형 AMR이 역할을 나눠 협업하는 구조라, 트레이 단위 이송부터 대차 통째 이동까지 모두 로봇이 맡습니다.

도입 효과는 매우 명확했습니다.

운반 작업에 투입되던 인력은 절반 이하로 줄었고, 반송 시간 단축으로 전체 공정 흐름도 한층 매끄러워졌어요.

무엇보다 무거운 하중을 사람이 직접 다루지 않게 되면서, 도입 이후 관련 사고가 한 건도 발생하지 않았다는 점이 현장에서 크게 평가받고 있습니다.

맺으며 │ 자동화를 “도입”이 아니라 “성공”으로 만드는 방법

마로솔은 단순히 로봇을 판매하거나 연결해주는 회사가 아니에요.

각 산업 현장이 실제로 겪고 있는 병목, 비용 부담, 인력 문제, 품질 편차를 하나씩 짚어보고, 그 문제를 어떤 구조의 자동화로 풀어야 하는지부터 함께 설계하는 파트너입니다.

이번에 살펴본 국내 자동화 사례들 역시 공통된 메시지를 전하고 있어요.

👉 로봇 자동화는 더 이상 선택지가 아니라, 경쟁력을 유지하기 위한 전제 조건이라는 점이죠.

중요한 건 “로봇을 쓸 것인가”가 아니라, 어디부터, 어떤 방식으로 시작하느냐입니다.

마로솔은

▪ 400개 이상의 로봇 공급사 네트워크,

▪ 2만 건 이상 축적된 자동화 데이터,

▪ 그리고 실제 도입 성과로 검증된 프로젝트 경험을 바탕으로

협동로봇, AMR, 산업용 로봇, AI 관제 등 다양한 선택지 중

우리 현장에 가장 현실적인 조합이 무엇인지를 기술 설명이 아닌 도입 전략 관점에서 정리해드리고 있어요.

특히 지금처럼

2026년 예산 편성이나 자동화 PoC를 고민하고 있는 시점이라면,

“휴머노이드가 필요한지”,

“협동로봇과 AMR 조합이 맞는지”,

“단일 공정부터 시작할지, 물류까지 확장할지”를

현장 기준으로 비교·검토해볼 타이밍입니다.

더불어 2026 로봇활용 제조혁신 지원사업이 공식 오픈된 지금,

마로솔과 함께 준비하면 사업 이해도부터 도입 방향, 서류 구성까지 정리할 수 있어 선정 가능성을 한층 높일 수 있어요.

혹시 지금,

“우리 현장에도 이런 자동화가 가능할까?”라는 생각이 드셨다면

그 질문에 답을 찾기 위한 준비는 이미 시작된 셈입니다. 🚀

아래 간단한 설문에 참여해주시면,

마로솔이 자동화 가능성 검토부터 지원사업 전략까지 함께 도와드릴게요.

현장에 꼭 맞는 자동화, 그 첫 단계를 지금 시작해보세요.👇👇