컴퓨터 비전으로 위험을 감지하고 충돌을 방지하며 24시간 내내 작업자 보호를 개선하여 창고 안전을 강화하는 방법을 알아보세요.
물류창고에서는 안전과 효율성이 매우 중요합니다. 물류창고에는 지게차, 컨베이어 벨트, 자동화 시스템이 지속적으로 작동해야 하는 경우가 많기 때문에 때때로 사고가 발생할 수 있습니다. 예를 들어 지게차 안전은 주요 관심사로, 미국 산업안전보건청(OSHA)에 따르면 매년 61,800건의 경미한 부상, 34,900건의 중상, 85명의 사망자가 발생하는 것으로 추정됩니다.
경고 표지판, 거울, 수동 감독과 같은 기존의 안전 조치에는 한계가 있습니다. 사각지대, 인적 오류, 반응 지연으로 인해 사고를 미연에 방지하기가 어려울 수 있습니다. 간단히 말해, 창고 안전을 보장하려면 지속적인 모니터링이 필요하지만 사람 혼자서는 쉽지 않습니다.
하지만 인공지능(AI)의 한 분야인 컴퓨터 비전은 실시간 모니터링과 사전 위험 감지를 통해 창고 안전을 강화할 수 있습니다. 특히 다음과 같은 컴퓨터 비전 모델은 Ultralytics YOLO11 와 같은 컴퓨터 비전 모델은 물체 감지 및 사람 감지를 통해 실시간으로 충돌을 방지하는 등의 작업을 지원할 수 있습니다.
이 기사에서는 컴퓨터 비전으로 창고 안전을 개선하고 물류 운영을 개선하는 방법을 자세히 살펴봅니다.
물류창고는 기계와 작업자가 가까이에서 빠르게 움직이는 환경으로 사고의 위험이 높습니다. 특히 시야가 제한되어 충돌 위험이 높은 혼잡한 공간에서는 작업자의 안전을 보장하는 것이 매우 중요합니다. 예를 들어 지게차, AGV(무인 운반 차량), 팔레트 잭은 지속적으로 작동하기 때문에 적절한 모니터링이 없으면 장비나 작업자 간의 충돌로 인해 심각한 부상을 입을 수 있습니다.
마찬가지로 컨베이어 벨트도 작업자가 특히 접근 지점 주변이나 움직이는 부품 근처의 헐렁한 옷에 주의하지 않으면 안전 위험이 발생할 수 있습니다. 오버헤드 크레인과 리프팅 장비도 불안정한 하중이나 기계적 문제로 인해 위험이 발생할 수 있으므로 주의가 필요합니다. 이러한 위험을 인식하고 실시간으로 대처하면 모두가 안전한 물류창고를 유지하는 데 도움이 됩니다.
창고 안전과 관련된 가장 큰 문제 중 하나는 제한된 가시성입니다. 사각지대, 시야가 가려진 곳, 높은 보관 랙으로 인해 사고가 발생하기 전에 위험을 감지하기 어렵습니다.
미끄러짐, 넘어짐, 낙상 사고는 특히 바쁜 환경에서 흔히 발생하는 위험입니다. 또한 엄격한 안전 프로토콜이 마련되어 있어도 반응 지연, 오판, 피로와 같은 인적 오류는 물류창고 사고에 상당한 영향을 미칩니다.
거울이나 경고 신호와 같은 기존의 안전 조치가 도움이 될 수 있지만, 이는 작업자가 위험을 감지하고 신속하게 대응하는 데 의존합니다. 이와 달리 컴퓨터 비전은 실시간 AI 기반 모니터링을 통해 위험을 식별하고 사고가 발생하기 전에 예방하는 사전 예방적 접근 방식을 취합니다.
컴퓨터 비전은 기계가 시각적 데이터를 분석하고 대응하는 데 도움을 줍니다. 컴퓨터 비전은 이미지와 비디오를 실시간으로 처리하는 데 사용되어 컴퓨터 비전 웨어하우스 시스템이 물체를 감지하고 움직임을 추적하며 사고를 예방할 수 있게 해줍니다.
AI 기반 자동화는 수동 모니터링에 비해 창고 안전을 더욱 효율적이고 안정적으로 관리할 수 있습니다. 이는 실시간으로 비디오 피드를 분석할 수 있는 YOLO11 같은 컴퓨터 비전 모델을 통해 가능합니다.
특히 YOLO11 지원하는 객체 감지 및 인스턴스 분할과 같은 컴퓨터 비전 작업은 지게차, 팔레트 잭, 잘못 배치된 재고와 같은 장애물을 식별하여 바쁜 환경에서 충돌 위험을 줄일 수 있습니다.
또한 작업자를 감지하고 지게차 및 기타 기계에 대한 근접성을 모니터링하여 사고를 예방하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 비전 AI 시스템은 실시간 경고를 제공하고 작업자에게 잠재적 위험을 알리도록 프로그래밍할 수 있어 사고가 발생하기 전에 신속하게 조치를 취할 수 있습니다.
다음으로 창고 안전을 개선하는 데 도움이 될 수 있는 구체적인 컴퓨터 비전 애플리케이션에 대해 알아보겠습니다. 또한 사고 예방 및 위험 관리를 개선하기 위해 YOLO11 어떻게 사용할 수 있는지 살펴보겠습니다.
객체 추적은 객체의 움직임을 실시간으로 지속적으로 모니터링하는 컴퓨터 비전 작업입니다. 단일 프레임에서 객체를 식별하고 레이블을 지정하는 객체 감지와 달리 객체 추적은 여러 프레임에 걸쳐 객체를 추적하여 시스템이 움직임 패턴을 분석하고 궤적을 예측할 수 있도록 합니다.
동적인 창고 환경에서 물체 추적은 지게차, AGV, 팔레트 잭, 심지어 개별 패키지가 끊임없이 움직이는 곳에서 특히 유용합니다. 물체의 이동과 상호 작용 방식을 이해함으로써 물류창고의 안전과 효율성을 개선할 수 있습니다.
YOLO11물체 추적 기능을 사용하면 차량과 장비의 움직임을 쉽게 모니터링하고 잠재적인 충돌을 예측하며 물체가 서로 너무 가까워지면 경고를 발령할 수 있습니다. 또한 AI 기반 깊이 추정을 통해 거리 계산을 개선하여 오경보를 줄이고 충돌 경고의 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
YOLO11 기계 추적 외에도 포장물 사이의 거리를 계산하여 자동화된 보관 및 검색 시스템에 적합한 간격을 확보할 수 있습니다. 이 기술을 창고 관리 시스템(WMS)과 통합하면 작업자에게 실시간 경고를 보내거나 이동 경로를 동적으로 조정할 수 있습니다. 사전 예방적 접근 방식은 사고를 예방하고 창고 탐색 및 재고 정리를 최적화하는 데 도움이 됩니다.
YOLO11 자세 추정 기능은 신체 자세를 분석하고 인체공학적 위험을 실시간으로 감지하여 작업자의 안전을 개선할 수 있습니다. 자세 추정은 관절 위치 및 팔다리 각도와 같은 주요 포인트를 사용하여 작업자의 골격 구조를 매핑하여 움직임 패턴을 분석하는 방식으로 작동합니다. 이러한 포인트를 실시간으로 추적하여 자세가 안전한지 또는 잠재적으로 유해한지 판단할 수 있습니다.
이를 통해 YOLO11 통합된 비전 AI 시스템은 안전하지 않은 굽힘, 부적절한 리프팅 기술, 피로 관련 자세를 감지하여 긴장 부상 위험을 높일 수 있습니다.
이러한 컴퓨터 비전 솔루션은 위험한 자세를 인식하면 작업자나 감독자에게 즉시 경고하여 부상이 발생하기 전에 시정 조치를 취할 수 있도록 합니다. 이를 통해 작업장 부상을 줄이고 인체 공학을 개선하며 창고에서 더 안전한 리프팅 및 이동 관행을 장려할 수 있습니다.
떨어진 팔레트, 잘못 배치된 재고 또는 파편은 신속하게 처리하지 않으면 창고에서 안전 위험을 초래할 수 있습니다. YOLO11물체 감지 기능은 바닥을 지속적으로 스캔하고 관리자가 놓칠 수 있는 장애물을 식별하여 도움을 줄 수 있습니다.
컴퓨터 비전은 고체 물체를 감지하는 것 외에도 바닥 상태를 모니터링하여 미끄러지거나 지게차가 미끄러질 수 있는 액체 유출을 감지하는 데에도 사용할 수 있습니다. 이 시스템은 반사와 표면 질감을 분석하여 안전한 구역과 위험한 구역을 구분하여 사고를 예방할 수 있습니다.
사람 감지 기능은 비상구와 안전 통로를 깨끗하게 유지하여 안전을 한층 더 강화합니다. 여러 사람이 배회하는 등의 장애물이 감지되면 이 시스템은 직원에게 조치를 취하도록 경고하여 조직이 안전 규정을 준수하고 비상 상황에서의 위험을 줄일 수 있도록 지원합니다.
창고 안전을 위해 컴퓨터 비전을 사용할 때의 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다.
그러나 다른 기술과 마찬가지로 컴퓨터 비전 솔루션을 구현할 때 고려해야 할 특정 제한 사항도 있습니다:
앞으로 AI 기반 창고 안전 및 위험 감지의 미래는 IoT(사물 인터넷) 센서와 5G 연결의 통합으로 형성될 가능성이 높습니다.
IoT는 인터넷에 연결되어 서로 정보를 교환할 수 있는 센서, 기계, 장비와 같은 디바이스의 네트워크를 말합니다. 물류창고에서는 지게차, 로봇, 재고 시스템과 같은 장치가 실시간으로 통신하여 상태나 움직임에 대한 중요한 데이터를 공유할 수 있습니다.
이러한 시스템은 5G(가장 빠른 최신 무선 기술)와 결합하면 거의 즉각적으로 정보를 주고받을 수 있어 전반적인 효율성과 응답성이 향상됩니다.
이러한 연결 설정을 통해 지게차와 로봇이 인간 작업자와 함께 원활하게 작업할 수 있도록 컴퓨터 비전을 사용할 수 있습니다. IoT 센서의 실시간 데이터를 통해 자동화된 시스템은 주변 상황에 따라 작업을 조정하여 안전 위험을 줄이고 워크플로우를 개선할 수 있습니다. 이러한 시스템은 환경 변화에 빠르게 대응할 수 있습니다.
