공장 안 물류 병목, 생산성과 안전을 동시에 위협하는 이유
2026년 6월 30일
핵심 요약
운송 효율을 높이기 위한 노력은 지금도 계속되고 있습니다. 하지만 공장 안에서 발생하는 자재 흐름의 병목은 여전히 눈에 잘 보이지 않는 영역입니다. 문제는 이 병목이 생산성 저하에 그치지 않고, 작업자와 장비가 가장 많이 교차하는 안전 리스크로도 이어진다는 점입니다. 공장 안의 물류 흐름을 데이터로 관리해야 하는 이유를 살펴봅니다.
사내 물류 병목을 데이터로 관리해야 하는 이유
이 글은 위밋모빌리티가 제조 현장의 물류 병목·안전 리스크를 피지컬 AI로 풀기 위한 실증에 착수했다는 소식의 후속 인사이트입니다.
1. 운송비는 1원까지 따지면서, 공장 안 병목은 왜 보이지 않을까
물류를 이야기하면 대부분 운송부터 떠올립니다. 운임을 비교하고, 공차를 줄이며, 이동 경로를 최적화하는 일이 대표적입니다. 운송은 물류비에서 가장 큰 비중을 차지하는 영역인 만큼, 많은 기업이 배차와 경로 최적화, 공차 최소화 등을 통해 운영 효율을 높이기 위해 지속적으로 노력하고 있습니다.
반면 공장 안은 다릅니다. 상차를 기다리는 차량이 도크 앞에 대기하고, 자재를 찾느라 작업이 지연되며, 좁은 통로에서는 지게차가 서로의 작업을 기다립니다. 이러한 병목은 생산성과 직결되지만 운송비처럼 수치로 드러나지 않아 개선 우선순위에서 밀리기 쉽습니다.
한국교통연구원 「2023 국가물류비 산정 및 추이 분석」에 따르면 국가물류비에서 수송비는 가장 큰 비중을 차지합니다. 비용 부담이 큰 만큼 운송 효율 개선은 꾸준히 관리되고 있지만, 공장 내부의 자재 흐름과 작업 동선은 상대적으로 관리 체계를 갖추지 못한 경우가 많습니다. 같은 물류라도 '문 밖'은 관리하지만 '문 안'은 놓치는 상황이 여전히 발생하는 이유입니다.
사내 물류라는 사각지대 — 보이지 않는 비용
사내 물류는 입고와 검수, 보관, 피킹, 상·하차, 공정 간 자재 이동 등 시설 내부에서 이루어지는 모든 물류 활동을 의미합니다. 생산 공정만큼 중요한 영역이지만, 실제 운영은 작업자의 경험과 현장 노하우에 의존하는 경우도 적지 않습니다.
창고에서 가장 많은 비용이 발생하는 작업은 주문 피킹(Order Picking)입니다. Tompkins 등의 연구에 따르면 주문 피킹은 전체 창고 운영비의 약 55%를 차지합니다. 또한 De Koster 등의 연구에서는 피킹 작업 시간의 절반 이상이 실제 물건을 집는 작업보다 이동(Travel)에 사용되는 것으로 분석했습니다.
즉, 비용의 상당 부분은 작업 자체보다 비효율적인 동선과 반복 이동에서 발생합니다. 자재 위치와 작업 순서, 이동 경로를 어떻게 설계하느냐에 따라 생산성과 운영 효율은 크게 달라질 수 있습니다.
병목과 안전 리스크는 같은 곳에서 발생한다
병목이 단순한 작업 지연에 그치지 않는 이유는, 흐름이 몰리는 곳이 곧 사람과 지게차, 차량이 가장 많이 교차하는 공간이기 때문입니다. 생산성이 떨어지는 구간과 안전 리스크가 높은 구간은 대부분 같은 장소에서 발생합니다.
실제로 한국산업안전보건공단 산업재해 통계를 분석한 박영민(2023)의 연구에 따르면, 지게차로 인한 산업재해는 2021년 1,396명, 2022년 1,163명으로 매년 1,000명 이상 발생했습니다. 또한 중대재해처벌법 시행 이후 제조 현장에서는 안전관리 체계 구축이 기업의 중요한 과제로 자리 잡았습니다.
결국 병목을 줄인다는 것은 작업 속도를 높이는 것만이 아닙니다. 사람과 장비가 밀집되는 위험 구간을 줄여 생산성과 안전을 함께 개선하는 일입니다.
다음 단계는 '보이지 않는 흐름'을 데이터로 관리하는 것
그동안 제조업의 디지털 전환은 생산설비와 공정 자동화 중심으로 발전해 왔습니다. 이제는 한 걸음 더 나아가 공장 내부의 자재 흐름과 작업 동선까지 데이터로 관리하는 단계로 확장되고 있습니다.
최근 주목받는 피지컬 AI(Physical AI)는 사람과 장비, 자재의 움직임을 실시간으로 분석해 작업 순서와 이동 경로를 최적화하는 기술입니다. 병목이 발생하기 전에 작업을 분산하고, 사람과 장비가 집중되는 구간을 줄여 생산성과 안전을 동시에 높일 수 있도록 지원합니다.
결국 사내 물류의 경쟁력은 흐름을 얼마나 정확하게 이해하고 최적화하느냐에 달려 있습니다. 앞으로 제조 현장의 경쟁력 역시 설비 자동화를 넘어 자재 흐름과 물류 운영을 얼마나 지능적으로 관리하느냐에서 결정될 것입니다.
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위밋모빌리티-벽산, 피지컬 AI로 제조 현장 ‘물류 병목·안전 리스크’ 대응 — IT비즈뉴스, 2026.06.26
참고자료
한국교통연구원. (2023). 『2023 국가물류비 산정 및 추이 분석』
Tompkins, J. A., White, J. A., Bozer, Y. A., & Tanchoco, J. M. A. (2010). Facilities Planning (4th ed.). John Wiley & Sons.
De Koster, R., Le-Duc, T., & Roodbergen, K. J. (2007). Design and Control of Warehouse Order Picking: A Literature Review. European Journal of Operational Research, 182(2), 481–501.
박영민. (2023). 「지게차 사고사망 재해 예방을 위한 제도 개선에 관한 연구」. 『한국안전학회지』, 38(1).
한국산업안전보건공단(KOSHA). 산업재해 통계.
