한화오션 블록 물류비용 및 적치장 최적화 사례!
✅ 핵심요약 한화오션 거제 조선소의 블록 물류 계획을 수학적 최적화와 데이터 분석을 통하여 연간 물류비용을 크게 절감하고 작업 효율을 높였습니다. |
한화오션은 거제 조선소의 블록 물류 계획을 수학적 최적화와 데이터 분석을 통하여 연간 물류비용을 크게 절감하고 작업 효율을 높였습니다.
기존에는 트랜스포터가 23년도 기준 연간 156만 리터의 유류를 소비하며 약 24억 원의 비용이 발생하였으며, 블록 이동 횟수가 연간 10.5만 회를 넘는 상태였습니다. 현장 스케줄러 및 운행 담당자들은 매일 8시간 이상의 수작업으로 적치장 공간을 확인하고 블록 배치 계획을 수립해야 했습니다.
해당 프로젝트에서는 드론 기반 Vision AI와 수리적 최적화 모델을 도입하여 실시간으로 적치장 잔여 공간을 파악하고 자동으로 최적의 블록 배치 계획을 산출하였습니다. 그 결과 계획 수립 시간이 불과 10분 이내로 단축되었고, 운송 거리도 평균 6km 에서 5km로 최대 16.7% 를 줄여 연간 유류비를 절감하는 성과를 거두었습니다.
[그림1] 최적화 전후 적치장 (예시)
✔Challenges
한화오션 거제사업장의 적치장(yard)은 방대한 면적에 수천 톤 규모의 선박 블록들이 적치되며, 과거에는 이 적치장 운영에 몇 가지 큰 어려움이 있었습니다.
1️⃣높은 운송 거리와 연료 비용
트랜스포터(Transporter)를 이용해 블록을 이동하는데 연간 일 평균 주행거리가 약 6km에 달했고, 이에 따른 유류비가 약 23.5억 원이나 발생했습니다.운반 빈도가 많아 연 104,820회의 블록 이동 작업이 이뤄졌으며, 트랜스포터 한 대당 일평균 최대 30회까지 이동해야 할 정도로 부하 현상이 있었습니다. 이러한 비효율적인 운송 때문에 유류비 절감이 시급한 과제였습니다.
2️⃣비효율적인 배치 계획 수립
매일 오후 현장 직원들이 모여 다음 날 블록 적치 계획을 세웠습니다. 그러나 수작업 현장 조사로 적치장 잔여 공간을 파악하고, 협의를 거쳐 운반 순서와 위치를 결정하는 데 8시간 이상 소요되곤 했습니다. 드론 영상을 통제회의 때 활용하기도 했지만 일회성 자료에 그쳐 계획에 반영하기 어려웠으며, 이로 인해 계획 정확도도 떨어지고, 잦은 블록 재이동으로 작업 효율이 저하되었습니다.
3️⃣안전 및 관리 문제
블록 이동 경로와 적치 위치 선정이 최적화되지 않아 현장에서 충돌 위험이나 병목 현상이 발생할 가능성이 있었습니다. 블록 통제율도 50% 수준에 머물러 관리가 체계적이지 못했으며, 넓은 야드에서 실시간 모니터링과 체계적인 배치가 어려워 운영 효율과 안전 양면에서 개선이 필요했습니다. 이러한 도전 과제를 해결하기 위해 한화오션은 디지털 전환과 AI 도입을 통한 혁신적인 접근 방식을 모색하였습니다.
이러한 도전 과제를 해결하기 위해 한화오션은 디지털 전환과 AI 도입을 통한 혁신적인 접근 방식을 모색하였습니다.
✔Solution
한화오션은 거제조선소에 드론 기반 Vision AI 시스템을 구축하여 적치장 공간 데이터를 실시간으로 확보하고 자동 배치 계획에 활용하였습니다.
매일 고정 경로로 드론을 띄워 고해상도 야드 영상을 촬영하고, 컴퓨터 비전 알고리즘으로 이미지에서 블록의 위치와 남은 빈 공간을 정확히 인식하였으며, 이러한 드론 촬영 + AI 분석으로 사람이 일일이 측량하지 않아도 잔여 적치 공간을 즉각 계산할 수 있게 되었습니다.
인식된 블록 정보는 사내 GIS 시스템과 연계되어 실제 적치장 지도와 대조・보정함으로써 데이터 신뢰성을 높였습니다. 동시에, 수리적 최적화 모델을 도입하여 블록 배치 계획의 자동화를 구현하였습니다. 최적화 엔진은 목적함수를 정의하여 운송 효율을 극대화하도록 설계되었습니다.
예를 들어, 블록 작업의 우선순위가 높은 경우 가중치를 높이고, 운반 거리는 최소화하는 방향으로 모델링되며, 수식으로 표현하면, “반출,반입에 따른 위치 배정과, 우선순위 높은 블록은 최대한 빨리 옮기고, 낮은 우선순위의 공간으로 배치되는 경우 패널티를 부여하며, 전체 이동거리를 줄이는 것”을 목표로 가중치 W1, W2, W3 등을 적용한 형태입니다. 이러한 목적함수와 제약조건 기반 모델은 적치장의 물리적 용량, 블록 크기 제약, 공정 상 선후관계 등을 모두 반영하여 현실적인 최적 해를 찾습니다. 특히 "하나의 공간(Tag)에는 하나의 블록만 할당" 등의 제약조건을 두어 불가능한 배치를 배제하였고, 선호 위치나 전진배치 구역 등에 대한 가중치도 부여했습니다.
또한 데이터 분석 중 하나의 방법인 민감도 분석을 통해 최적화 모델의 파라미터를 조정하였습니다. 목적함수의 여러 가중치(W1, W2, W3 등)를 조정하면서 시나리오별 결과를 비교함으로써, 거리 단축 vs. 작업 우선순위 간 균형을 최적화했습니다. 이를 통해 “유휴 공간 최소화”, “우선순위 작업 지연 최소화” 등 경영 목표에 부합하도록 알고리즘을 미세 조정하였습니다. 이러한 튜닝 과정으로 모델의 계획 정확도를 높였으며, 다양한 운영 상황에서도 유연하게 대응할 수 있게 되었습니다.
마지막으로, 스마트 운송 관리 시스템(SMARTER)과 연동하여 계획의 자동 실행을 구현하였습니다. 최적화 엔진이 산출한 블록 이동 순서와 위치 결과는 즉시 현장 트랜스포터 내비게이션으로 전송되어 운전자에게 최적 경로를 안내하고 있습니다. 운반 과정에서 IoT 센서(GPS, 하중센서, RFID 등)로 실시간 진행 상황을 모니터링하고 피드백을 축적하여, 이후 계획 수립에 반영되는 학습 데이터로 활용이 가능해 집니다.
✔Benefits
도입된 최적화 시스템은 한화오션 적치장 운영에 획기적인 개선을 가져왔습니다.
1️⃣계획 수립 시간 8시간 → 10분
이전에는 하루 걸리던 블록 배치 계획 수립이 이제는 알고리즘에 의해 빠르게 완료되고 있습니다. Vision 모델을 통해 빈 공간을 계산하고 최적화 모델이 10분 이내로 결과를 산출함으로써, 계획 수립 소요 시간이 10분 내외로 단축되었습니다. 덕분에 현장 계획 수립 회의에서 신속한 의사결정이 가능해졌고, 작업 대기시간이 크게 줄었습니다. 또한 계획 자동화의 정확도는 95% 수준에 달해 사람의 노하우와 비슷한 블록을 배치하고 있습니다.
2️⃣운송 효율 향상 및 비용 절감
최적화 모델은 블록 이동 횟수와 거리를 최소화하기 때문에 불필요한 왕복을 줄였습니다. 그 결과 평균 이동거리가 기존 약 6.0km에서 5.0km 수준으로 16.7% 가 단축되었습니다. 이를 통해 트랜스포터의 유류 사용량도 거리에 비례하게 절감되어 연간 약 3억 원 이상의 연료비를 아끼고 있습니다. 운반 경로 또한 최적화의 결과를 따름으로써 작업 시간이 단축되고, 한정된 작업 시간에 더 많은 작업을 소화하게 되었습니다. 나아가 탄소배출 저감 효과까지 거두어 친환경 경영에도 기여하고 있습니다.
3️⃣작업 생산성 및 안전성 증대
블록 적치장의 공간 활용률이 높아져 동일 공간에 더 많은 블록을 효율적으로 배치할 수 있게 되었습니다. 드론으로 모니터링된 데이터는 GIS 상에 실시간 반영되어, 적치 공간의 활용도를 최대로 활용하도록 최적화 엔진을 수정한다면, 100%에 가깝게 극대화 계획을 수립 할수 있습니다. 작업자들은 이제 계획 수립보다는 고부가가치 업무에 집중할 수 있어 업무 생산성이 향상되었습니다.
4️⃣실시간 대응 및 가시성 확보
시스템 도입 후 적치장 관리가 데이터 기반의 투명한 프로세스로 바뀌었습니다. 관리자는 대시보드를 통해 블록의 현재 위치, 잔여 공간 현황, 향후 이동 계획을 한눈에 파악할 수 있습니다. 예기치 않은 변경 사항(긴급 블록 반입 등)이 발생해도 시스템이 즉각 재계산하여 실시간으로 최적 계획을 업데이트하여, 이러한 기민한 대응력은 생산 공정의 지연을 최소화하고 전체 공기 단축에도 기여하고 있습니다.
✔Conclusion
한화오션 거제사업장의 물류 최적화 프로젝트는 최적화 기술을 활용한 전통 제조업 혁신의 AX 모범 사례로 평가되었습니다. 드론, AI, 최적화 알고리즘을 접목한 이번 시스템 도입으로 물류비 절감과 생산성 향상이라는 두 마리 토끼를 잡았다고 생각합니다. 연간 수억 원의 비용 절감 효과와 함께 작업 현장의 안전 수준과 운영 투명성도 크게 높아졌습니다.
한화오션은 향후 이 성과를 바탕으로 시스템을 더욱 고도화가 가능합니다. 예를 들어, 최적화를 통해 수집된 데이터를 기반으로 강화학습 기반의 AI 에이전트를 도입하여 변화하는 현장 상황에 자율적으로 대응하는 지능형 운영을 구현할 비전을 그리고 있습니다.
실제로 조선업계에서는 2030년경 사람 개입을 최소화한 완전 자율 운영 조선소를 목표로 하고 있으며, 한화오션도 이러한 흐름에 맞춰 스마트 야드 투자와 AI 기술 접목을 지속하고 있습니다. 이번 프로젝트의 성공은 제조 현장의 AX 전환이 가져올 수 있는 가치와 가능성을 잘 보여주었으며, 한화오션은 향후에도 첨단기술을 활용한 지속적인 혁신으로 조선소 운영의 새로운 표준을 만들어나갈 것입니다.
[연관기사]
▶ 한화오션 거제사업장 “스마트·친환경 조선소 전환 가속”
▶ 첨단기술 꽃피운 조선업계...스마트 조선소 전환 ‘속도’