영국유통·이커머스2026 – 진행 중오카도 그룹
물류센터의 로봇 경로와 보관 위치를 위한 머신러닝
오카도는 창고 데이터에 머신러닝을 적용해 로봇 이동과 피킹 시간을 줄였다
문제
오카도의 물류센터는 수백, 수천 대의 로봇을 동시에 돌릴 수 있다. 로봇의 경로와 통행, 상품 배치가 모두 주문 피킹 속도에 영향을 준다.
접근 방식
오카도의 알고리즘은 물류센터의 운영 데이터를 분석한다. 로봇 경로 설정과 통행 관리를 조정한다. 주문 패턴과 이동 데이터로 상품을 둘 위치를 정해, 로봇의 이동이 줄고 피킹 시간이 짧아진다.
주요 수치
공개된 수치 없음
시사점
같은 보도는 오카도의 자동화 성과를 약 1,000명 감원과 약 1억 5,000만 파운드의 비용 절감을 포함한 구조조정과 연결했다. 이 감원이 머신러닝만의 결과라고는 밝히지 않았다.
분류
출처
출처 요약
[1]MHW Magazine2026년 3월 15일
이 기사는 오카도의 머신러닝이 물류센터 데이터로 로봇 경로, 통행 관리, 상품 배치를 개선하는 방식을 설명했다. 또 전 세계 인력의 약 5%인 약 1,000명 감원이 비용 구조를 약 1억 5,000만 파운드 줄이려는 계획의 일부라고 보도했다. 머신러닝 자체의 측정 결과는 제시하지 않았다.
자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.
등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일