트러스트에이엔씨(대표 이준우)가 자동화 물류 설비를 건축 구조체로 통합하는 ‘AI 빌딩(AI Building)’ 관련 특허 등록을 마쳤다고 밝혔다. 회사는 해당 기술에 대해 해외 주요 국가를 대상으로 특허 출원도 병행하고 있다고 전했다.
이번 특허의 핵심은 자동화 랙 구조 자체를 건물의 핵심 구조체로 활용하는 설계 방식이다. 기존 물류센터가 건축 구조를 먼저 완성한 뒤 자동화 설비를 내부에 설치하는 ‘분리형 구조’였다면, AI 빌딩은 자동화 설비를 전제로 건축 구조를 설계하는 ‘통합형 구조’를 구현했다는 점에서 차별화된다.
AI 빌딩은 셔틀랙 구조체를 약 30~40m 높이까지 선시공한 뒤 외벽과 지붕을 마감하는 방식으로 설계된다. 자동화 물류 설비가 건물 내부 장비가 아닌 구조체 역할을 수행하도록 설계된 것이 특징이다.
시공은 ▲베이스 프레임 구축 및 기초 콘크리트 타설 ▲셔틀랙 구조체 설치 ▲외벽·지붕 마감 ▲셔틀랙·리프트·컨베이어·IT 시스템·WMS·WCS 등 자동화 설비 통합 구축의 4단계 공정으로 진행된다.
모든 단계가 자동화를 전제로 유기적으로 연계되며, 설계·시공·운영을 하나의 흐름으로 계획할 수 있도록 구조화됐다. 물동량 변화나 운영 전략 변경 시에도 시스템 확장과 구성 조정이 가능하도록 설계 유연성을 확보했다.
트러스트에이엔씨 분석에 따르면 5000파렛트 보관 규모 기준 기존 물류센터는 약 7000평 부지에 100억 원 안팎의 건축비가 소요되는 반면, AI 빌딩 공법 적용 시 약 1100평 부지에 25억 원 수준으로 구축이 가능하다. 이는 고층·고밀도 적재가 가능한 수직형 랙 구조를 기반으로 동일 면적 대비 보관 수량을 극대화한 결과다.
최근 물류 부지 확보 부담이 커지는 상황에서 토지 이용 효율을 구조적으로 개선할 수 있는 모델이라는 점에서 경제적 파급력이 크다는 평가다.
트러스트에이엔씨는 자동화 빌딩랙 특허 기술과 SaaS 기반 WMS·WCS·AI 통합 플랫폼을 결합해 운영 경쟁력을 강화하고 있다.
WMS는 입고·재고·피킹·출고 등 물류 전 과정을 통합 관리하고, WCS는 셔틀랙·리프트·컨베이어 등 자동화 설비를 실시간 제어한다. 여기에 AI 레이어를 접목해 재고 배치 오류 및 손상 위험을 사전 감지하고, 피킹 경로를 실시간으로 최적화한다.
플랫폼은 클라우드 기반 중앙 관제, 실시간 재고 가시성, 예측 유지보수, 동적 슬롯 최적화 기능을 포함한다. SaaS 구조로 제공돼 초기 도입 부담을 낮추면서도 지속적인 기능 고도화가 가능하다.
트러스트에이엔씨는 AI 빌딩을 통해 물류창고를 단순 저장 공간이 아닌 수익형 운영 인프라로 재정의하겠다는 전략이다.
회사 관계자는 “AI 빌딩은 자동화 설비와 건축 구조를 분리하지 않고 통합 설계함으로써 ROI를 구조적으로 개선하는 접근”이라며 “고밀도·고효율 자동화 인프라를 통해 물류센터의 수익성과 확장성을 동시에 확보할 수 있다”고 밝혔다.
향후 디지털 트윈 기반 실시간 모니터링, AI 고도화 기술, 차세대 스마트 물류 솔루션 개발을 지속 확대할 계획이다.
한국경제TV 박준식 기자
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