미래의 물류는 혁신, 디지털화 및 지속 가능성에 점점 더 의존하게 될 것이며, 완전히 구축된 네트워크화 된 공급망, 자율 운송 로봇 및 운송 프로세스에 기존 차량 정보를 이용하면 물류는 보다 유연하고 효율적으로 이루어질 수 있을 것으로 전망된다. 특히, 생산 네트워크에서 물류는 생산 시스템의 핵심으로 각종 첨단 기술 적용과 디지털 기술의 융합은 복잡한 물류 프로세스의 핵심 요소가 될 것이다.

독일의 BMW는 전세계 31개 생산 지역에서 매일 약 9,000대의 차량을 생산한다. 또 매일 3천만 개의 부품을 적시적소에 공급해야 된다. 현재, 증강현실(AR) 고글부터 인공지능(AI) 자율 운송 로봇, 전기 구동 트럭에 이르기까지 BMW는 미래의 물류에 대해 현재 다양한 기술과 혁신을 테스트하고 있다. 그 구체적인 기술들을 들어본다.

독일 남부 바이에른 주 BMW 딩골핑(Dingolfing) 공장에서 테스트 중인 프로젝트의 공급 체인(Connected Supply Chain)은 다양한 물류 서비스 제공 업체와의 긴밀한 협력을 통해 전세계에 분산 된 공급 업체 네트워크로 구성된다. 공급망 전반에 걸쳐 완전한 데이터 투명성 확보해 각 품목의 위치와 시간에 맞춰 공급 될지 여부를 알 수 있으며, 즉시 대응할 수 있다. 예를 들어, 운송 트럭이 고장이나 사고에 연루되어 있는 경우 연결된 공급망은 자동으로 실시간으로 대응조치를 시작한다.

동시에, 프로세스 중요 부품의 상태는 소위 '상태 감시(condition monitoring)'를 통해 센서로 모니터링 한다. 이 정보로 손상된 부품을 조기에 식별하고 교체 또는 납품이 필요한지 여부를 확인할 수 있어 지연 또는 비용이 많이 드는 추가 작업 및 대체 프로세스를 줄이고 프로세스의 오류를 미연에 방지하고 또한 해결할 수 있다.

자율 주행은 물류 분야에서 점점 더 중요한 역할을 한다. BMW는 10대의 자율주행 '스마트 운송 로봇(Smart Transport Robots, 이하 STR)'을 투입해 공장에 각 구성 요소에 필요한 부품과 장비를 운송하고 있다. 독창적 인 것은 자율주행 운송 로봇이 내비게이션을 위해 바닥에 장착된 유도 루프를 필요로 하지 않는다.

가반중량이 500Kg인 STR은 정확한 위치와 경로를 계산하기 위해 무선 송수신기로 거리를 측정하며, 중요한 상황을 식별하고 대응하기 위해 센서를 사용하여 사람과 다른 차량과 경로를 공유할 수 있다.

또한, 딩골핑(Dingolfing) 공장에서는 '자율 튜거(Tugger)' 기차가 조종되고 있다. 셀프-네비게이션 튜거 기차는 조립 물류 공급에 사용되며, 특히 개별 창고와 조립공정 지역 사이의 장거리 운송에 사용된다. 튜거 열차의 독립적으로 조종되며, 항법은 레이저 신호에 의존한다. 실시간으로 디지털 2D룸 프로파일을 생성하며, 특정 경로의 조립 및 물류 영역을 따라 이동할 수 있다.

BMW는 물류 요원에게 증강현실(AR) 데이터 고글을 지원하여 부품을 어디에서 찾을 수 있는지, 어디에 놓을지를 부품을 분류하는 사람에게 신호를 보내 정확한 물류 프로세스에 지연과 사고를 미연에 방지한다. 또 다른 테스트 시나리오에서는 데이터 고글의 사용은 더욱 진보된다.

인공지능(AI)을 적용한 데이터 고글은 각 부품은 데이터 고글에 의해 시각적으로 기록되고 화상 품질 검사를 거치며, 이미지 정보는 컴파일 된 데이터베이스와 비교된다. 몇 밀리 초 이내에 시스템은 구성 요소가 완벽한지 여부를 알 수 있으며, 서로 다른 유형의 결함을 독립적으로 인식할 수 있는 것이다.

이밖에 차량 인도를 위한 투명성 향상, 철도 운송으로 CO2 배출량 감소, 근거리에서 물류 서비스 제공 업체와 협력하여 무공해 전기 트럭이 뮌헨과 라이프찌히의 도로에서 이미 현지 배송에 투입돼 운행하고 있다. 

4차 산업혁명 대응과 각 공정마다 인공지능, 자율로봇, 자율이송, 증강현실(AR) 등 신기술을 적용하고 있는 BMW는 현장의 상황을 실시간으로 반영해 효율화할 방안을 찾고 있으며, 단순 기술 도입에 그치지 않고 지속 가능하고 가장 이상적인 솔루션을 추구하는 일련의 파일럿 프로젝트이자, 그것은 우리 모두의 아주 가까운 미래 기술인 것이다.