올리브영 물류센터는 다양한 소용량·소형 뷰티 제품을 취급하며, SKU 수가 방대하고 제품 크기와 형태가 일정하지 않아 피킹 정확도와 속도 유지에 어려움을 겪고 있었습니다. 특히 파스라인(PAS Line)에서는 작업자가 다수의 주문을 병렬로 처리해야 했기 때문에, 피킹 오류, 분류 지연, 반복 작업에 따른 피로 누적이 주요 문제로 나타났습니다. 이에 따라 생산성 저하뿐 아니라 근무 효율과 품질 관리에도 한계가 있었습니다.

비전 AI 기반 피스피킹 솔루션을 도입해 제품의 위치, 형태, 라벨을 3D 비전 카메라로 실시간 인식하고, 로봇이 자동으로 제품을 집어 올려 파스라인 컨베이어로 투입하도록 구현했습니다. 비정형 제품과 반사율이 높은 포장재도 안정적으로 인식하며, 딥러닝 기반 인식 알고리즘을 통해 SKU별 구분 정확도를 향상시켰습니다. 또한 기존 인력의 작업 패턴과 라인 설비 구조를 분석해 로봇 셀을 최적 배치함으로써, 기존 설비와 자연스럽게 연동되는 유연한 자동화 환경을 구축했습니다.

파스라인의 피킹 정확도가 향상되고 작업 속도가 대폭 증가했습니다. 수작업 과정에서 발생하던 피킹 오류와 제품 혼입률이 현저히 감소했으며, 로봇이 고강도 반복 작업을 대체함으로써 작업자의 피로도와 부상 위험을 크게 줄였습니다. 또한 주야간 교대 근무 부담이 완화되어 인력 운영의 효율화가 가능해졌고, 전체 물류 공정의 생산성 및 품질 안정성이 동시에 확보되었습니다.