독일 그레펜(Greven)과 폴란드 시비에보진(Świebodzin). Zalando의 두 물류센터에서는 로봇팔이 반품 의류를 직접 집어 처리한다. 사람이 일일이 정리해 로봇 앞에 놓아주는 방식이 아니다.
반품 처리, 물류에서 가장 까다로운 일
Teradyne Robotics는 Universal Robots(UR)와 Mobile Industrial Robots를 거느린 회사다. 이 회사가 최근 독일 AI 로봇 소프트웨어 기업 Sereact와 협력을 발표했다. 발표 무대는 NVIDIA GTC Berlin 2026이다.
Sereact의 CEO 랄프 굴데(Ralf Gulde) 박사는 반품을 이렇게 설명했다. "반품은 물류에서 가장 어려운 일 중 하나다." 반품 상품은 로봇이 다루기 좋은 순서로 오지 않는다. 모양, 놓인 방향, 포장이 제각각이고 그 조합도 계속 바뀐다.
Sereact는 이 문제를 자사 피지컬 AI 플랫폼 Cortex로 푼다고 밝혔다. 처음 보는 물건도 로봇이 잡고 식별해 다루게 하는 소프트웨어다. UR 로봇팔 위에서 돌아간다. 굴데 CEO는 "하나의 두뇌가 모든 로봇을 맡는다"고 말했다. 물건이나 작업이 바뀔 때마다 재학습할 필요가 없고, 한 로봇이 배운 내용을 다른 로봇도 쓴다는 설명이다.
확인된 현장 범위
회사 발표 기준으로 확인되는 내용은 다음과 같다.
- Sereact는 물류 기업 CEVA Logistics를 통해 Zalando용 시스템을 도입하고 있다.
- 적용 장소는 그레펜과 시비에보진 두 곳이다. 로봇이 반품 패션 상품을 자율적으로 처리한다.
- 이는 유럽 전역으로 반품 자동화를 넓히는 구상의 첫 단계다.
- 두 회사는 지금까지 UR 로봇 수백 대를 양팔 시스템 형태로 유럽 고객 현장에 공급했다.
Teradyne Robotics의 최고상업책임자 야콥 파스쿠알 파페(Jacob Pascual Pape)는 이 기술이 "데모나 시범 단계를 훨씬 넘어섰다"고 말했다. 다만 처리 속도, 정확도, 인력 절감 폭 같은 성과 수치는 이번 자료에 나오지 않는다. 확인된 것은 현장 가동과 확대 계획까지다. 이 사례만으로 다른 물류 현장에서도 같은 효과가 나온다고 말할 근거는 없다.
규제도 한몫
굴데 CEO는 반품 상품을 빠르게 재상품화하면 유럽연합의 규제 준수에도 도움이 된다고 설명했다. 유럽연합은 반품 상품의 폐기와 매립을 금지하는 규정을 두고 있다. 자동화 동기가 인건비만이 아니라는 얘기다.
NVIDIA 기술이 깔린 구조
Cortex는 NVIDIA Isaac Sim 시뮬레이션 환경에서 Cosmos 월드 모델로 학습한다. 이후 Isaac Lab으로 강화학습 후속 학습을 거치고, 배포 전에 Teradyne 하드웨어에서 성능을 검증한다. 현장에서는 라인 속도로 추론해야 하는 작업 셀에 NVIDIA Jetson Thor가 들어간다. 현장 단위의 개발, 검증, 모델 업데이트에는 DGX Spark를 쓴다.
Teradyne은 UR과 MiR 제품의 SimReady OpenUSD 로봇 자산을 Hugging Face의 SimReady Central Library에 제공한다고도 밝혔다.
북미로, 그리고 국내 물류 현장에 주는 참고점
Sereact는 북미 수요에 대응하기 위해 올여름 미국 매사추세츠주 찰스타운에 미국 본사를 열었다. Teradyne의 글로벌 유통·통합 업체망을 타고 고객을 넓힌다는 계획이다.
반품 물량을 다루는 국내 물류·유통 업계에도 참고할 만한 사례다. 규격이 제각각인 의류 반품을 로봇이 실제로 처리하는 현장이 유럽에서 돌아가기 시작했다. 다만 국내 적용 여부나 성과는 이번 발표에서 확인할 수 없다.
