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LG CNS, 영하 26도서 작동하는 물류 로봇 공개…북미 시장 공략 

정채윤 기자

cy@fntimes.com

기사입력 : 2026-04-15 10:05

물류 자동화 로봇 ‘모바일 셔틀’, 콜드체인 물류까지 적용 범위 확대
네 방향 이동, 고밀도 보관 구조로 물품 저장 효율 30% 이상 향상
AI 에이전트 및 수학적최적화 기술 적용해 물류 운영 효율 극대화

LG CNS가 13~16일 미국 애틀란타에서 열리는 북미 최대 규모 물류 전시회 ‘모덱스 2026’에서 식품, 유통 등 콜드체인 물류 영역까지 적용할 수 있는 ‘모바일 셔틀’을 선보였다. /사진=LG CNS

LG CNS가 13~16일 미국 애틀란타에서 열리는 북미 최대 규모 물류 전시회 ‘모덱스 2026’에서 식품, 유통 등 콜드체인 물류 영역까지 적용할 수 있는 ‘모바일 셔틀’을 선보였다. /사진=LG CNS

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[한국금융신문 정채윤 기자] LG CNS(대표 현신균)가 영하 26도 냉동 창고에서도 24시간 멈추지 않고 움직이는 차세대 물류 로봇을 앞세워 글로벌 시장 확대를 가속화한다.

LG CNS는 13일(현지시간) 미국 애틀랜타에서 개막한 북미 최대 규모 물류 전시회 ‘모덱스(Modex) 2026’에서 물류 자동화 로봇 ‘모바일 셔틀’을 공개했다고 15일 밝혔다.

이 제품은 영하 26도의 저온 환경에서도 안정적으로 작동하도록 설계돼 식품・유통 등 콜드체인 물류 영역까지 적용할 수 있는 것이 가장 큰 특징이다. 이를 통해 작업자는 보다 안전한 환경에서 업무를 수행할 수 있다.

모바일 셔틀은 수십, 수백 대의 셔틀로봇이 물류창고 선반 내 초당 1.5m 속도로 이동하며, 셔틀로봇 1대당 최대 1500kg의 물품을 적재할 수 있다. 전후좌우 및 수직 이동이 가능한 4웨이 셔틀(4Way Shuttle) 구조로 경로 제약을 최소화하고, 물류 흐름을 유연하게 구성해 처리 효율을 극대화한다. 고밀도 보관 구조를 통해 기존 전후 두 방향 중심 물류설비 대비 30% 이상의 물품 저장 효율을 구현한다.

특히 LG CNS는 모바일 셔틀에 인공지능(AI) 에이전트 기능을 탑재해 사용 편의성을 높였다. 예컨대 긴급 출고와 같은 예외 상황이 발생하면 현장 작업자는 자연어 기반으로 챗봇에 지시하는 것만으로 셔틀로봇을 직접 제어할 수 있다. 셔틀로봇에 이상 발생 시 AI 에이전트가 원인을 분석하고 작업자에게 대응방안을 제시해 현장 운영의 안정성과 신속성을 한층 강화한다.

수학적최적화 기술을 적용해 물류 운영 효율도 극대화했다. 셔틀로봇의 동선과 작업 현황을 실시간으로 분석해 병목 구간을 최소화하고, 입출고 작업을 최적화하는 업무 계획을 수립해 각 셔틀로봇에 가장 효율적인 작업을 자동으로 할당한다.

모바일 셔틀은 일반 화물뿐만 아니라 자동차 배터리와 같은 원통형 화물도 안전하게 운송할 수 있도록 설계됐다. 미국 전기·전자·기계 설비의 필수 안전 규격인 UL 인증도 획득했다. 제조, 유통, 자동차 등 다양한 산업군의 기업들은 셔틀로봇의 종류와 소재를 선택해 현장 환경에 맞는 맞춤형 물류 시스템을 구축할 수 있다.

LG CNS는 지난해 미국 시카고에서 열린 물류 자동화 전시회 ‘프로맷(Promat) 2025’에서 모바일 셔틀을 처음 선보인 이후 글로벌 시장에서 사업 성과를 확대하고 있다.

지난달 LG CNS는 미국 텍사스에 건설 중인 파리바게뜨 제빵 공장에 모바일 셔틀 기반 물류 자동화 시스템을 구축하는 계약을 체결했다. 신선도가 생명인 제빵 원료를 영하의 환경에서 오차 없이 분류, 운반하는 공정에 LG CNS 기술이 낙점된 것이다.

LG CNS는 모바일 셔틀을 제어하고 물류 재고를 통합 관리하는 시스템과 설비 상태를 실시간으로 모니터링하는 원격감시 시스템도 함께 제공할 예정이다. LG 계열사 북미 공장에도 수백 대 규모의 셔틀로봇 기반 물류 자동화 시스템이 적용돼 있다.

이준호 LG CNS 스마트물류&시티사업부장(전무)은 “냉장·냉동 환경까지 적용 가능한 모바일 셔틀을 통해 물류 자동화 적용 범위를 확장했다”며 “고밀도·고효율 물류 운영이 가능한 차별화된 경쟁력을 바탕으로 글로벌 사업을 지속 확대해 나가겠다”고 말했다.

정채윤 한국금융신문 기자 chaeyun@fntimes.com

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