하이퍼오토메이션(Hyperautomation)이란?
2000년대 이후 로봇 프로세스 자동화(RPA)가 발전하며 사람이 하던 반복 업무를 로봇이 대신 처리할 수 있게 되었습니다. RPA는 빠른 성과를 내며 다양한 기업에서 도입됐지만, 예외 처리의 어려움과 복잡한 의사 결정의 자동화에 한계가 있었죠. 이 한계를 극복할 수 있는 엔드 투 엔드(end to end)의 자동화 개념이 바로 하이퍼오토메이션입니다.
미국의 정보 기술 연구 및 자문 회사 가트너(Gartner)는 2021년부터 2023년까지 하이퍼오토메이션을 주요 전략 기술 트렌드로 연속 선정했습니다. 지능형 프로세스 자동화(IPA)라고도 하는 하이퍼오토메이션은 최적의 자동화 기술들을 비즈니스 중심으로 체계적으로 조합하는 전체 최적화하는 것이 핵심이라고 할 수 있으며, 거의 모든 산업 분야에 적용될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
가트너는 일반적으로 하이퍼오토메이션 도입한 기업의 운영 비용은 20~30% 절감되고, 프로세스 처리 속도는 2~3배 향상되며, 오류율은 최대 70% 감소한다고 발표했습니다.
국내에서는 아산병원과 삼성 SDI의 하이퍼오토메이션 도입 사례가 공유된 바 있습니다. 아산병원은 병상 배정과 진료 기록 작성 과정에 AI를 적용해 의료진이 보다 중요한 업무에 집중할 수 있도록 했으며, 삼성 SDI는 AI 기반 자동화를 통해 회의록 작성 시간을 75% 이상, 메일 작성 시간을 66% 이상 단축한 것으로 알려져 있습니다.
하이퍼오토메이션이 물류 현장에 더 필요한 이유?
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물류센터는 다양한 상품과 재고, 작업자, 자동화 설비가 한정된 공간에서 동시에 움직이며 상호작용하는 매우 복잡한 환경입니다. 피킹, 재고 이동, 출고, 작업자 배치 등 대부분의 작업이 ‘실시간’을 전제로 운영되며, 반복 작업 속에서도 사람의 판단이 필요한 업무가 섞여 있어 자동화만으로 처리하기가 어렵습니다.
물류센터 밖의 변화도 부담스러운 상황입니다. 이커머스 시장의 급성장으로 다품종·소량 주문이 일반화되면서 고객 주문 패턴 예측은 더욱 어려워졌습니다. SKU 종류는 계속 늘어나 재고 관리 난이도가 높아졌고, 블랙프라이데이 같은 피크 시즌에는 주문량이 폭증해 기존 인력과 설비만으로는 대응이 쉽지 않죠.
이 때문에 AMR(자율주행 로봇), GTP(Goods-to-Person) 같은 자동화 설비를 도입했음에도, 동선 충돌로 전체 처리량이 감소하거나 작업량 패턴과 맞지 않아 비효율이 발생하는 사례도 흔합니다. 물류는 피킹 - 포장 - 검수 - 입고 - 출고 - 운송이 하나의 흐름으로 연결되기 때문에 부분 자동화와 최적화만으로는 전체 생산성을 끌어올릴 수 없습니다.
물류에게 진짜 필요한 것은 아래의 사항을 충족하는 하이퍼오토메이션입니다.
- 단일 공정 자동화가 아닌 센터 전체 흐름을 최적화할 수 있는 자동화
- 반복 작업 자동화보다 의사 결정 자동화
- 정적인 자동화가 아닌 실시간 데이터 기반의 동적 운영
SKU 구성, 재고 위치, 작업자 수, 자동화 설비 가동률 등 모든 요소가 실시간으로 변하는 물류센터의 하이퍼오토메이션은 창고 관리 시스템(WMS)를 중심으로 물류센터 전체가 스스로 판단하고 최적화하는 ‘전체 자동화’ 방향으로 진화하고 있습니다.
- AI가 수요를 예측하고,
- RPA는 반복 주문을 자동 처리하는 것.
- 그리고 WMS가 작업 계획을 실시간 조정하고,
- 분석 시스템이 KPI를 모니터링하며,
- 자동화 설비가 가장 효율적인 동선으로 움직이는 구조
즉, 모든 시스템과 데이터, 설비가 하나의 운영 엔진처럼 유기적으로 연결되어 동작하는 것이 하이퍼오토메이션의 핵심입니다.
물류업계에서의 하이퍼오토메이션 사례
1. Amazon - 로봇 자동화에서 AI 기반 의사결정 자동화로 진화
아마존 물류센터의 핵심은 로봇 자체가 아니라 AI·머신러닝(ML) 기반의 운영 판단 시스템에 있습니다.
고객이 아마존에서 ‘지금 구매’ 버튼을 누르는 순간, 중앙 시스템은 75만 대에 달하는 모바일 로봇 중 가장 적합한 한 대를 즉시 선택해 해당 품목을 가져오도록 지시합니다. 로봇이 이동 경로를 더 효율적으로 학습하면 그 결과는 전체 로봇 네트워크에 곧바로 반영되며, AI는 실시간 주문량, 재고 위치, 동선 혼잡도, 작업자 배치 등 센터 내 모든 변수를 분석해 로봇에게 가장 효율적인 동선과 작업 순서를 실시간으로 전달합니다.
이러한 방식으로 로봇은 단순히 명령에 반응하는 설비를 넘어 서로 충돌하지 않도록 조율하고, 공정 간 작업량을 자동으로 분배하며, 피킹·적재·포장까지 하나의 워크플로우로 연결해 물류센터 전체의 흐름을 스스로 최적화하게 됩니다.
2. UPS ORION - AI가 매일 20만 개 이상의 경로를 재설계
UPS의 ORION(On-Road Integrated Optimization and Navigation) 시스템은 단순한 경로 안내 솔루션이 아니라, AI와 머신러닝(ML) 기반의 고급 분석 엔진으로 작동합니다. ORION은 매일 수백만 건의 데이터를 학습‧분석해 배송기사에게 최적의 동선을 자동으로 제안하는데, 이때 실시간 교통 상황, 날씨, 배송 약속 시간, 차량 적재 용량, 지역별 배달 패턴 등 다양한 변수를 한꺼번에 고려합니다.
그 결과 ORION은 하루 약 20만 개의 배송 경로를 최적화하며, 연간 약 4억 달러 규모의 운영 비용을 절감하는 성과를 만들어냈습니다. 이 성공은 운영 전반을 AI가 실시간으로 판단하고 조정하는 ‘전체 최적화 구조’를 구축했기 때문에 가능했습니다.
AI 중심의 현장형 자동화 -콜로세움의 하이퍼오토메이션
콜로세움이 AI 중심의 현장형 자동화를 강조하는 이유도 바로 여기에 있습니다. 물류센터 운영의 본질은 장비의 성능보다 현장에서 내려지는 수많은 판단의 속도와 정확도에 있기 때문이죠. 콜로세움이 말하는 현장형 자동화는 반복 작업은 자동화해 사람을 더 가치 있는 업무로 이동시키고, 사람이 하던 운영 판단은 AI가 대신 수행하도록 하여, 인력은 브랜드·고객·품질·운영관리 등 고부가 영역에 집중할 수 있는 구조를 만드는 것입니다.
콜로세움은 자동화를 기계 중심의 이슈가 아니라 운영 중심의 문제로 정의합니다. 그래서 장비보다 먼저 WMS·TMS·OMS 등의 시스템과 데이터 구조를 정비하고, 그 위에 AI 기반 의사 결정 자동화를 얹어 전체 흐름을 최적화하는 방식으로 접근합니다.
물류센터 문제의 80%는 현장의 의사결정에서 발생합니다
로봇과 자동화 설비가 있다고 해도 오늘의 주문량, SKU 구성, 재고 위치, 작업자 수, 동선 혼잡도는 매일 달라집니다. 이 변화에 따라 어떤 작업부터 처리해야 하는지, 어떤 동선을 써야 가장 빠른지, 어떤 재고를 먼저 빼야 하는지, 피킹 인력을 어디에 배치해야 하는지 등 물류센터의 모든 결정에 사람이 개입되고, 자동화 설비는 그 판단을 보조하는 수준이라고 할 수 있죠. 이 문제를 근본적으로 해결하기 위해서는 판단 자체를 자동화하는 AI가 운영의 중심이 되어야 합니다.
자동화 설비는 ‘부분 최적화’를, AI는 ‘전체 최적화’를 만듭니다
AMR, GTP 같은 자동화 설비는 특정 공정의 효율을 높일 수 있지만, 물류센터 전체를 최적화하기 위해서는 재고 흐름, 주문 패턴, 라인별 작업량, 피킹 동선 등 집합적 데이터가 먼저 통합되어야 합니다.
콜로세움의 ‘Colo AI’는 WMS·TMS·OMS·자동화 설비 데이터를 하나의 데이터 흐름으로 통합해 센터 전체 상황을 실시간으로 파악하고 최적의 작업 순서를 제시합니다. 물류 운영의 네 축이 하나로 연결되면서, 입고 → 보관 → 피킹 → 출고 → 배송으로 이어지는 전체 프로세스가 자연스럽게 최적화됩니다.
실시간 KPI 기반 운영 + SaaS 확장성
물류센터의 처리량, 작업자 생산성, 자동화 설비 효율, 병목 구간 등의 핵심 지표가 실시간으로 시각화되면, 시스템이 즉시 판단해 작업 계획을 자동 조정할 수 있어 선제적 대응이 가능해집니다.
또한 ‘Colo AI’는 클라우드 SaaS 기반으로 제공되어 신규 센터 오픈, 설비 증설, 물동량 증가 같은 변화에도 유연하게 확장이 가능합니다. 이를 통해 센터 규모나 물량 변동에 관계없이 일관된 자동화 수준을 유지할 수 있습니다.
컨설팅-시스템-운영-자동화를 연결합니다
콜로세움은 물류 컨설팅을 기반으로 컨설팅 → 시스템(WMS+TMS+OMS) → 운영 → 자동화 연동을 하나의 사이클로 연결합니다. 콜로세움의 이 통합 구조는 실제 물류 현장에서 어떤 방식으로 효율 향상으로 이어지는지를 명확하게 보여주며, 향후에는 AI 기반 예측 물류(Pre-emptive Logistics)로 확장이 가능합니다.
현장 중심의 하이퍼오토메이션을 제안하여 생산성을 강화합니다
하이퍼오토메이션은 AI와 시스템 자동화뿐 아니라, 현장 작업자의 경험을 개선하는 작은 장비 혁신에서도 시작됩니다. 링 스캐너와 블루투스 프린터 같은 웨어러블 디바이스는 작업 속도를 25~30% 향상시키고 양손을 자유롭게 만들어 안전성을 높이는 등 업무 효율에 즉각적인 영향을 미칩니다.
작은 장비에 불과하지만 작업자의 동선을 바꾸고 실질적인 스마트워크를 구현하며, 파손률과 피로도를 줄이고 직원 이직률 감소까지 이어지는 중요한 운영 자산이 될 수 있습니다.
손이 자유로운 링 스캐너(Ring Scanner)
- 기존 핸드스캐너 대비 양손 자유 확보 → 피킹 속도 25~30% 향상
- 작업자가 물건을 잡고 이동하면서도 바로 스캔 가능
- 손목 부담 감소, 장시간 작업 시 피로도 ↓
현장 맞춤형 블루투스 프린터
- 라벨 출력 위치를 현장 가까이에 두어 이동 낭비 최소화
- 케이블 없는 무선 환경으로 작업 동선 방해 최소화
- 오류 라벨 재출력 시 즉시 대응 가능 → 출고 품질 안정화
급변하는 시장 환경과 경쟁 심화 속에서 하이퍼오토메이션은 더 이상 선택이 아닌 기업의 생존 전략이 되고 있습니다. 지속 가능한 성장과 혁신을 달성하기 위해서는 단순한 자동화를 넘어선 지능형, 전략적 자동화 여정을 설계해야 합니다.
자주 묻는 질문
기존 자동화와 하이퍼오토메이션은 무엇이 가장 크게 다른가요?
기존 자동화는 특정 공정의 반복 업무를 기술로 대체하는 ‘도구’ 역할이지만, 하이퍼오토메이션은 다양한 자동화 기술 AI·ML·RPA·WMS·TMS 등을 결합하여 센터 전체를 하나의 운영 엔진처럼 최적화하는 체계입니다. 사람을 대체하는 것이 아니라 반복적 작업을 시스템이 수행하도록 하고, 사람이 더 가치 있는 업무(품질·운영관리·전략·고객)에 집중하도록 하는 것이 핵심입니다.
하이퍼오토메이션을 도입하면 실제 어느 정도 비용·속도 개선이 가능한가요?
일반적으로 운영비는 약 20~30% 절감, 처리 속도는 2~3배 향상, 오류율은 최대 70% 감소 등으로 확인되고 있습니다(가트너 자료 기반). 개선 폭은 운영 규모·데이터 품질·프로세스 복잡도에 따라 달라지며, 센터를 전체 최적화할수록 ROI는 더 커집니다.
하이퍼오토메이션 도입 시 가장 먼저 점검해야 할 것은 무엇인가요?
가장 중요한 첫 단계는 데이터의 실시간성·정합성을 점검하는 것입니다. 이후 전체 프로세스 맵에서 병목과 의사결정 지점을 정의하고, KPI(처리량·가동률·오류율 등)를 설정해야 합니다. 이 기반이 마련되어야 AI 모델 적용, 자동화 설비 제어, 운영 계획 자동화 등이 효과적으로 작동할 수 있습니다.
자료 출처
- Gartner Hyperautomation Report (2023)
- Deloitte Intelligent Automation Survey(2022)
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