

공정 레이아웃
본 동영상 정보는 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)기반의 자율주행 물류 이송 Forklift 시스템입니다.
Navigation Scan Lidar를 통한 항법 센싱 및 사물 인식 및 장애물 확인을 위한 Multi-Lidar 그리고 파렛트, 케이지 적재를 위한 2D/3D 카메라를 통한 안전성을 기반으로 물류 이송/적재 작업의 자율주행 무인화 방식을 제공하고 있습니다.
SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)이란?
로봇이 작업장 내의 환경을 주행하며 로봇 자율주행 센서만으로 작업 환경에 대한 정확한 작업 지도를 작성하는 자율주행을 위한 핵심기술입니다.
프로젝트 배경 및 목적
자율주행 로봇의 정확한 반복 물류 작업
구성요소
| 로봇 | 자율주행 무인 지게차: SFL-CDD140;
- Payload 1400kg (타 모델 Max. 2500kg);
- Lifting Height: 1600/3000mm (타 모델 Max. 5755mm);
- Navigation position/angle accuracy: ±10mm / ±0.5º;
- Auto-Charging Unit;
AMR 운영 SW: ;
- RDS: Scenario Builder;
- RoboView(Option): CCTV based Vision AI Solution; |
|---|
작업순서
| STEP 1. | 작업 환경에 따른 이송 및 적재 작업 시나리오 구성 |
|---|---|
| STEP 2. | 현장 시스템 연계 설치 |
| STEP 3. | AMR 자체 SLAM 기능 : 작업 지도 작성 |
| STEP 4. | 현장 적용 |
특장점
운영의 효율성과 안전성
Market Proven AMR 글로벌 시장 점유율 1위, 자율주행 로봇의 안정성 확보
효율적 공간 활용 및 최적의 물류 동선 확보: SLAM 자율 주행 로봇 기반 3D Mapping, Digital Twin CCTV 모니터링 적용
Max 12~ 18개월 ROI
인건비(부대 비용 포함) X 2 Shifts = 90~100백만원/연간(지게차 구입 비용 별도)
일반 판매 시, 12~18개월 ROI 예상
|
Capex (단위: 백만원) |
Driver Driving 전기 밧데리 지게차 |
AMR |
|
|
지게차 |
Payload 1500kg |
30 |
n/a |
|
인건비 |
2명(2 Shifts X 1년) |
90 |
n/a |
|
도입 연차 비용 (유지/보수 비용 별도) |
1년 |
120 |
n/a |
|
2년 |
90 |
- |
|
하자보증(Warranty) 기간 1년 제공
도입효과
| 주요지표 | 운영 손실 감소 + 사고 감소 = 기회 비용 증가 |
|---|---|
| 도입기업 피드백 | 무인지게차의 뛰어난 성능 덕에 안정적이면서도 정확한 물류 시나리오를 구성할 수 있었습니다. |

※ 마로솔 내의 모든 콘텐츠를 무단으로 복사 및 재창작할 경우 부정경쟁방지법 및 저작권법에 위반될 수 있음을 밝힙니다.
추천 솔루션
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공정 간 운반 작업 자동화로 기존 작업 인력은 고부가가치 작업에 집중할 수 있는 환경을 구축하였습니다.
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씨메스(CMES)의 팔레타이징 솔루션은 다양한 크기와 모양의 박스를 자동으로 팔레트에 쌓아 올리는 로봇 자동화 시스템입니다. 이 시스템은 3D 비전 과 AI 기술 을 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.
정형‧비정형 AI 팔레타이징&AMR 운송 자동화 연계 솔루션
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공정 레이아웃
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Navigation Scan Lidar를 통한 항법 센싱 및 사물 인식 및 장애물 확인을 위한 Multi-Lidar 그리고 파렛트, 케이지 적재를 위한 2D/3D 카메라를 통한 안전성을 기반으로 물류 이송/적재 작업의 자율주행 무인화 방식을 제공하고 있습니다.
SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)이란?
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구성요소
| 로봇 | 자율주행 무인 지게차: SFL-CDD140;
- Payload 1400kg (타 모델 Max. 2500kg);
- Lifting Height: 1600/3000mm (타 모델 Max. 5755mm);
- Navigation position/angle accuracy: ±10mm / ±0.5º;
- Auto-Charging Unit;
AMR 운영 SW: ;
- RDS: Scenario Builder;
- RoboView(Option): CCTV based Vision AI Solution; |
|---|
작업순서
| STEP 1. | 작업 환경에 따른 이송 및 적재 작업 시나리오 구성 |
|---|---|
| STEP 2. | 현장 시스템 연계 설치 |
| STEP 3. | AMR 자체 SLAM 기능 : 작업 지도 작성 |
| STEP 4. | 현장 적용 |
특장점
운영의 효율성과 안전성
Market Proven AMR 글로벌 시장 점유율 1위, 자율주행 로봇의 안정성 확보
효율적 공간 활용 및 최적의 물류 동선 확보: SLAM 자율 주행 로봇 기반 3D Mapping, Digital Twin CCTV 모니터링 적용
Max 12~ 18개월 ROI
인건비(부대 비용 포함) X 2 Shifts = 90~100백만원/연간(지게차 구입 비용 별도)
일반 판매 시, 12~18개월 ROI 예상
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Capex (단위: 백만원) |
Driver Driving 전기 밧데리 지게차 |
AMR |
|
|
지게차 |
Payload 1500kg |
30 |
n/a |
|
인건비 |
2명(2 Shifts X 1년) |
90 |
n/a |
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도입 연차 비용 (유지/보수 비용 별도) |
1년 |
120 |
n/a |
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2년 |
90 |
- |
|
하자보증(Warranty) 기간 1년 제공
도입효과
| 주요지표 | 운영 손실 감소 + 사고 감소 = 기회 비용 증가 |
|---|---|
| 도입기업 피드백 | 무인지게차의 뛰어난 성능 덕에 안정적이면서도 정확한 물류 시나리오를 구성할 수 있었습니다. |

※ 마로솔 내의 모든 콘텐츠를 무단으로 복사 및 재창작할 경우 부정경쟁방지법 및 저작권법에 위반될 수 있음을 밝힙니다.
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