AI 기반 WES(Warehouse Execution System) 전문기업 니어솔루션(대표 정영교)이 지난 6월말 자사의 대표 솔루션 ‘NearWES’의 4.0 버전을 공식 발표했다.

니어솔루션을 대표하는 NearWES는 AI 기반의 물류센터 제어 솔루션으로, 물류센터 내 설비들의 작업 흐름을 실시간으로 관리하고 소터나 AGV 등 다양한 자동화 설비에 연동해 최적화하는 등 사람과 자동화 설비, 운영 시스템의 유기적 운영을 통한 효율성, 생산성 향상을 지원한다.

이번에 업데이트된 NearWES 4.0은 기존 3.0 버전을 ‘지능형 물류센터 오케스트레이션 레이어(AI-ready Intelligent Warehouse Orchestration Layer)’로 진화시킨 것으로, 현장에서 운영되는 설비와 프로세스의 특성은 물론 업무 과정에서 발생하는 병목현상이나 인터페이스 연계 문제를 해소하고 퍼포먼스를 더욱 향상시켰다.

정영교 니어솔루션 대표이사는 “NearWES 4.0은 WMS와 WCS 사이의 실행을 넘어 사람과 설비, 시스템 전체를 하나의 흐름으로 조율하는 지능형 오케스트레이션 체계로 진화한 상징적인 솔루션”이라고 강조했다.정영교 대표이사를 만났다.

△정영교 니어솔루션 대표이사

“6가지 핵심 기능 업데이트로 기능 고도화”

최근 물류센터 자동화는 특정 설비를 하나 도입하는 것이 아니라 소터나 비전 검수, 로봇 플릿, 휴머노이드, AI까지 다양한 설비와 솔루션을 동시에 활용하는 환경으로 진화하고 있다. 즉 물류센터 내 병목현상을 방지하기 위해서는 사람과 설비, 로봇, AI가 함께 움직이는 현장을 하나의 흐름으로 조율할 수 있어야 한다.

니어솔루션은 4.0 버전에서 물류센터의 주문·검수·분류·작업 단말·자동화 설비·외부 시스템을 하나의 실행 흐름으로 연결하는 ‘AI-ready Intelligent Warehouse Orchestration Layer’를 실현했으며, 이를 위해 6가지 핵심 기능의 업데이트가 이루어졌다.

가장 먼저 눈에 띄는 기능은 ‘Dynamic Flow Classification’이다. “기존 기능을 한층 더 고도화했다. 물류센터는 단수, 단포, 동종합포, 이종합포 등 다양한 출고 유형을 처리해야 한다. 4.0에서는 주문 속성, SKU, 수량, 입수 조건, 패턴 빈도, 작업 조건 등을 반영해 주문을 보다 세밀한 출고 흐름으로 분기할 수 있는 기반을 강화했다. 그동안 니어솔루션이 축적한 경험과 데이터를 알고리즘에 녹여 최적의 배치 전략을 제공한다고 보면 된다.”

‘Unified Scan Verification’ 기능은 검수의 정확도와 흐름을 높이기 위한 것으로, 상품 스캔부터 피킹 완료, 출고 확인, 송장 출력까지 OneScan 기반으로 작업 흐름을 더 단순하게 만들었다. 이는 작업 편의성뿐만 아니라 검수 결과를 실행 데이터로 축적하고 다음 작업 판단에 활용될 수 있는 구조를 만드는 것이다.

정영교 대표는 ‘Automation Orchestration Middleware’도 빼놓을 수 없는 핵심 기능이라고 강조했다.

“보통 자동화 연동은 특정한 장비나 현장에 맞춰 개별적인 개발로 진행된다. 그러나 물류센터의 작업 환경은 고객사, 설비, 출고량, 공정 등의 요소에 따라 계속해서 변한다. NearWES 4.0에서 말하는 미들웨어의 개념은 소터나 제함기, 라벨러 등 다양한 자동화 설비들을 유연하게 연결할 수 있는 성격을 말한다. 또한 향후 자연어 기반의 에이전틱 AI 개발과 적용을 추진하고 있어 미들웨어 기술에 주력했다.”

△NearWES 4.0의 기능 아키텍처

“확장성과 연결성, 안정성 강화에 중점”

정영교 대표는 이번 업데이트에 대한 설명에서 확장성과 연결성, 안전성 강화를 위해 노력했다고 전했다.

NearGo는 DPC나 DAS 등의 표시기를 보는 작업에서 태블릿과 스캐너를 사용해 피킹과 수량 확인, 검수 등을 더 빠르고 정확하게 작업하고, 데이터 수집을 통한 리포트 생성과 환경 개선을 기대할 수 있는 솔루션이다. 이번 업데이트에서는 ‘NearGo Lightweight 3-in-One Execution Solution’ 기능이 추가됐다. DPC 등의 역할을 3-in-One 구조로 제공해, 수작업 위주의 환경에서도 WES 기반 작업 지시와 실시간 피드백 루프를 빠르게 받아볼 수 있다.


“NearGo는 NearWES 4.0의 현장 확장성을 보여주는 핵심 모듈이다. NearWES가 주문·설비·작업 흐름을 조율하는 오케스트레이션이라면 NearGo는 사람이 직접 수행하는 피킹·분류·검수 구간을 디지털로 끌어들이는 라이트웨이트 실행 인터페이스다.”

연결성에 초점을 둔 기능은 ‘Open Execution Connector’다. NearWES 4.0은 WMS, OMS, ERP 등에서 발생하는 실행 데이터를 보다 안정적으로 연결한다. 덕분에 다양한 고객사들의 운영시스템과 설비들에 대한 수용성을 높일 수 있다.

“NearWES 4.0을 다양한 설비나 시스템들과 편하게 연계할 수 있는 커넥터를 준비했다고 보면 된다. 개발 생산성을 높일 뿐만 아니라 표준화된 인터페이스 방법론의 실현, 그리고 시스템 확장성에서도 이점을 가질 수 있다.”

안정성은 ‘High-throughput Execution Core’를 꼽을 수 있다. 고객사의 잦은 프로모션이나 시즌 행사, 긴급 출고, 유통 채널 확장 등의 이슈가 발생하면 데이터와 작업량이 급증해 시스템에 부하가 걸리거나 문제가 발생할 수 있다. 이번 업데이트에서 니어솔루션은 업무 처리 속도를 유지하고 안정성을 높일 수 있도록 알고리즘을 강화했다.

△NearWES 4.0을 통한 SDW 전환의 정의

“SDW 고도화 통한 물류센터 최적화 달성 실현”

정영교 대표는 니어솔루션이 NearWES 4.0을 통해 강조하고자 하는 방향은 단순한 자동화 기능의 강화가 아니라 입고, 보관, 피킹, 분류, 검수, 출고 등 물류센터의 여러 실행 과정을 소프트웨어 중심으로 연결하고 조율해 가장 효율적인 물류 네트워크를 구축하는 개념, 즉 ‘Software Defined Warehouse(SDW)’의 고도화라고 강조했다.

“기존 물류센터가 컨베이어, 소터, DAS, DPS, AGV 등 하드웨어 설비 중심으로 운영 흐름을 고정했다면 SDW는 주문 패턴, 작업 부하, 설비 상태, 인력 가용성, 출고 마감 조건을 반영해 소프트웨어가 실행 흐름과 우선순위, 자원 배치를 실시간으로 재구성하는 운영 철학이다. 즉, 하드웨어가 창고의 흐름을 정의하던 방식에서 소프트웨어가 창고의 흐름을 정의하는 방식으로 전환하는 것이다.”

특히 정 대표는 니어솔루션이 WES를 처음 선보였을 때부터 지향하고 있는 물류센터 전체 최적화를 구현할 수 있는 기술적 기반을 한 단계 고도화했다는 점에서 큰 의미를 부여했다. 소터 같은 장비부터 첨단 로봇까지 각각의 설비가 가진 고유한 특성과 제어 방식을 아우를 수 있는 기술력이 있어야 물류센터 전체 최적화를 완성할 수 있는데, 그동안 니어솔루션이 프로젝트를 통해 수많은 설비, 시스템을 다루면서 축적한 데이터를 바탕으로 파편화된 모든 사물을 통합하게 됐다는 것이 그의 설명이다.

니어솔루션은 △상품 분류 방법 및 장치, △고차원 클러스터링 알고리즘 기반 최적 주문 처리 방법 및 시스템 등 보유한 특허를 바탕으로 재고 보충 순서 최적화, 인공지능 기반 적응형 포장 최적화, 피킹 작업 사용자 인터페이스, 출고 우선순위와 작업경로 최적화 등 물류 실행 영역의 권리화를 확대하고 있다. 이는 NearWES가 단순 창고 실행 시스템이 아니라, 주문을 분류하고, 유사 주문을 묶고, 보충 순서를 결정하고, 포장 방식을 추천하며, 작업자와 설비의 실행 경로를 최적화하는 물류 실행 알고리즘 플랫폼으로 진화하고 있음을 보여준다.

“에이전틱 AI 기술 개발 추진할 것”

정영교 대표는 NearWES의 진화를 위해 속도를 내겠다는 방침이다. 핵심은 에이전틱 AI에 기반한 ‘Agentic Warehouse Orchestration Platform’이다. 단순히 AI를 탑재하는 것이 아니라 물류센터 운영에 특화된 버티컬 AI 구현이 목표다.

이를 위해 니어솔루션은 ‘온톨로지(Ontology)’와 ‘지식그래프’ 기반의 운영지식 구조를 검토하고 있다. AI가 물류센터의 상황을 이해하고 목표를 달성하고, 필요한 데이터는 조회하고, 작업 계획을 제안하거나 실행하고 그 결과를 재평가하는 ‘감지-추론-행동-피드백’에 가깝다.

“물류산업용 LLM을 만들겠다는 의도다. 니어솔루션이 축적한 지식을 LLM에 붙여 실제 현장에서 자연어로 활용할 수 있는 우리만의 AI를 구현하고자 한다. 고객사가 쓰는 AI와 니어솔루션의 버티컬 AI를 자연스럽게 연계한다는 개념이다. 궁극적으로는 현재 사람이 판단하고 있는 사안도 니어솔루션의 AI가 직접 판단하는 솔루션을 구현하고 싶다. 이를 통해 WES의 진보와 더불어 물류센터 최적화의 새로운 기원을 만들어낼 것이다.”

출처 : 물류신문(https://www.klnews.co.kr)

이경성 기자 (bluestone@klnews.co.kr)