두핸즈 ‘품고’, 3분기 누적 물동량 60% 증가…물류 데이터로 피지컬 AI 개발 가속

이커머스 물류산업에서 자동화 경쟁의 중심이 설비 도입에서 데이터 기반 운영과 로봇 학습으로 이동하고 있다. 주문량과 상품 종류가 늘어날수록 물류센터에서는 입고와 분류, 포장, 출고 등 서로 다른 작업을 효율적으로 연결하는 것이 중요해진다. 특히 다품종 소량 주문이 많은 이커머스 환경에서는 정해진 동작을 반복하는 자동화 설비만으로 다양한 상품과 포장 조건에 대응하기 어렵다. 이에 실제 물류 현장에서 축적한 데이터를 활용해 로봇의 작업 수행 능력을 높이는 피지컬 AI가 물류기업의 새로운 연구개발 분야로 떠오르고 있다.

풀필먼트 서비스 ‘품고(poomgo)’를 운영하는 두핸즈(대표 박찬재)는 2026년 1월부터 9월까지 국내외 누적 물동량이 전년 동기 대비 60.3% 증가했다. 같은 기간 매출은 57% 늘었으며, 국내 매출과 해외 매출은 각각 54%, 182% 성장했다.

두핸즈는 지난해 연간 매출이 전년 대비 약 54% 증가한 데 이어 올해도 성장세를 이어가고 있다. 올해 1분기 국내 매출은 전년 동기 대비 53.5%, 일평균 출고량은 58% 증가했다. 4월에는 국내 월 물동량이 200만 건을 넘어섰고 매출도 전년 동월 대비 62.9% 늘었다. 9월에는 창사 이래 최대 월 매출을 기록했다.

품고는 이 같은 물동량 증가를 단순한 사업 규모 확대에 그치지 않고 피지컬 AI 연구개발의 기반으로 활용하고 있다. 실제 물류센터에서 발생하는 작업 데이터를 축적해 로봇의 학습에 활용하고, 이를 다시 현장에 적용하는 방식이다.

두핸즈가 선택한 전략은 로봇 하드웨어를 직접 개발하기보다 외부에서 도입하고, 로봇을 제어하는 AI 기술과 운영 역량을 내부에 확보하는 것이다. 물류센터에서 발생하는 다양한 작업 상황을 학습 데이터로 활용하면서 로봇이 수행할 수 있는 공정의 범위를 단계적으로 확대한다는 구상이다.

회사는 장기적인 로봇 도입을 염두에 두고 관련 기술을 준비해 왔으며, 올해 초부터 피지컬 AI 자체 학습에 착수했다. 하반기에는 실제 물류 현장에서의 가동과 물류 특화 모델 구축을 목표로 연구개발을 강화하고 있다.

현재 주요 학습 대상은 포장 공정이다. 초기에는 사람이 원격으로 개입하는 방식을 병행하고, 작업 데이터와 학습 결과가 축적되면 로봇의 자율화 수준을 높여갈 예정이다. 현장 데이터를 활용한 사업화 가능성을 검증하기 위한 개념검증(PoC)도 추진하고 있다.

두핸즈는 이를 통해 로봇이 수행하는 공정의 건당 처리 원가를 얼마나 낮출 수 있는지 수치로 확인하는 것을 목표로 삼고 있다. 다만 피지컬 AI의 현장 적용 범위와 비용 절감 효과는 향후 실증을 통해 검증해야 할 단계다.

자동화 센터 생산성 90% 개선…일본 물동량 급증에 글로벌 운영체계 강화

두핸즈는 물동량 증가에 대응하기 위해 자동화 설비와 자체 물류 운영 시스템도 고도화하고 있다. 올해 1~9월 국내 물동량은 전년 동기 대비 59.9% 증가했다.

지난 5월 개소한 자동화 센터 ‘XFC’는 포장 공정에 자동화 설비를 도입해 작업자 1인당 시간당 포장 생산성을 수작업 대비 약 90% 높였다. 3분기에는 하루 최대 약 2만2000건을 처리했으며, 9월 취급품목(SKU) 수는 개소 첫 달과 비교해 약 2배로 늘었다.

10월에는 자체 개발한 물류 운영 시스템 ‘바이스(VISE)’를 공개했다. 바이스는 창고관리시스템(WMS), 주문관리시스템(OMS), 배송관리시스템(LMS)을 통합한 솔루션으로, 국내외 재고와 주문 정보를 한곳에서 관리할 수 있도록 설계됐다.

담당자의 업무에 따라 필요한 정보를 제공하는 맞춤형 대시보드도 지원한다. 브랜드사는 이를 통해 재고 현황과 주문 처리, 배송 상황 등을 확인하고 물류 운영에 필요한 의사결정을 할 수 있다. 회사에 따르면 데이터 조회 속도는 기존 시스템 대비 최대 20배 빨라졌다.