‘제21회 서울국제생산제조기술전(SIMTOS 2026)’은 생산제조 기술 전시 외연을 공작기계 외부로 확장했다. 올해 테마는 ‘AI 자율제조와 인재의 만남(AI Autonomous Manufacturing Meets Talent)’이다. 지난 13일부터 닷새간 전개된 전시는 35개국 1300개사가 6100여 부스를 꾸렸다.
현장에는 금속절삭, 금형, 소재부품, 제어, 툴링, 측정, 절단가공, 용접, 프레스, 성형 등 기술이 기본 골격으로 배치됐다. 여기에 로봇 및 디지털 제조 기술 특별전 ‘M.A.D.E. in SIMTOS’가 더해졌다. 인공지능(AI) 자율제조(Autonomous Manufacturing), 공정 연결, 운영 효율, 인력 대응 등 최신 방법론이 하나의 전시장 안에서 통합된 콘셉트가 강조됐다.
올 SIMTOS에서 등장한 로보틱스는 공정 단위 자동화의 집약체였다. 로봇은 단일 장비를 넘어선 솔루션으로의 진화가 이 자리의 핵심 어젠다였다. 이전 로봇이 ‘속도’와 ‘정밀도’에 매몰됐다면, 로봇을 지탱하는 기반 기술과 데이터 운영 체계가 자율제조의 승부처임을 시사했다. 결국 작업자 숙련도에 의존하던 제조·물류 현장의 불확실성을 로봇 기반 지능형 운영 방법론이 대세가 되기 시작했다는 평가다.
< 뉴로메카 > “말하면 알아듣고, 보면 배운다” 상체형 플랫폼의 변신
기자가 참관한 첫 업체는 플랫폼 중심 로봇 제조 업체 ‘뉴로메카’다. 해당 부스의 시연을 주도한 제품은 상체형 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 플랫폼 ‘에이르(EIR)’다. 이 기체의 가장 큰 특징은 고정형 공정 자동화 폼팩터(Form-factor)라는 점이다.
자율주행 기반 이동형 작업에 특화된 동일 계열의 상체형 모델인 ‘나미(NAMI)’와는 다르다. 하체가 바퀴(Wheel) 기반 수동 이동에 초점을 맞췄다. 쉽게 말해, 고정형으로 배치하되 이동이 필요할 때는 작업자가 수동으로 로봇을 이동할 수 있다.
에이르의 상체 축은 듀얼 암(Dual Arm) 모듈로 통합됐고 상체 가반하중은 5kg이다. 나미와 같이 이동 플랫폼 결합 시 적재하중은 200kg으로 상향되고, 최대 이동 속도는 초당 1m다. 특히 주변 사물과의 거리와 형상을 파악하는 라이다(LiDAR)와 일반 사진 정보에 깊이 정보를 추가 수집하는 뎁스 카메라(Depth Camera)를 주 센서로 채택했다. 작업 정밀도는 ±1밀리미터(mm) 수준이다.
현장에서는 에이르 데모 시연 모습이 연출됐다. 사용자가 자연어(Natural Language)로 명령하면, 에이르가 대상물을 집품(Picking)한 후 목적지에 놓는 이송 장면이다. 관계자에 따르면, 명령 체계는 텍스트·음성 기반 자연어 방식이다.
▲ 작업자가 프롬프트(Prompt)로 에이르에게 지시하면(좌) 에이르는 그대로 작업을 수행한다. (촬영·편집 : 헬로티 최재규 기자)
그는 “헤드에 깊이 인식이 가능한 비전 센서가 장착됐고, 18자유도(DoF)로 유연한 가동을 구동한다”고 설명했다. 적용 공정에 대해서는 “픽앤플레이스(Pick & Place), 비전 검사, 케이블 삽입·조립, 순회 검사, 서비스 작업으로 확장된다”고 덧붙였다.
로봇 학습·제어 메커니즘에 대한 설명도 이어졌다. 에이르를 비롯한 사측 차세대 휴머노이드는 사전 티칭 없이 작업을 수행하는 ‘PSF(Physical Skill Foundation)’ 기술이 적용된다. 로봇 지능은 인지·기능·제어의 구조로 설계됐다. 시각 데이터를 판단하고 보유 동작을 조합해 명령을 실행하는 방식이다.
이러한 지능이 구현되는 바탕에는 AI 모델 학습을 전담하는 모방학습(Imitation Learning) 플랫폼 ‘미믹엑스(MimicX)’가 있다. 이는 숙련공 동작을 로봇에 이식하는 핵심 과정이다. 작업자가 원격 조작(Teleoperation)으로 로봇을 원격 조종하면 시스템은 관절 궤적과 센서 데이터를 실시간 수집한다. 이 데이터는 시각화와 모델 학습을 거쳐 로봇 구동 엔진에 배포된다.
이 같은 방법론은 데이터 수집, 모델 생성, 현장 실행 등이 단일 파이프라인으로 연결되는 구조다. 뉴로메카 관계자는 “자사 휴머노이드는 현장 데이터를 스스로 학습해 숙련도를 높이는 피지컬 AI(Physical AI) 생태계를 지향한다”며 비정형 공정 자동화 구현의 대안이 될 것이라고 평했다. 끝으로 “상체 플랫폼, 하부 이동 구조, 학습 파이프라인을 통합해 자율제조 환경을 구축하겠다”고 말했다.
< 레인보우로보틱스 > 다리 대신 기둥 세운 이유, 연구실 밖 ‘실전형’ 휴머노이드
또 다른 휴머노이드 플랫폼을 들고 나온 ‘레인보우로보틱스’는 국내 로봇 하드웨어 제조사다. 중심 제품군은 이동형 양팔 로봇 ‘RB 시리즈’다. 김진석 레인보우로보틱스 선임연구원은 “이번 전시회에는 차세대 플랫폼 ‘RB-Y2’를 제시한다”며 “이 모델은 전작 RB-Y1의 연구용 플랫폼 한계를 극복하기 위해 설계됐다”고 소개했다.
김 선임연구원에 따르면, RB-Y2는 단순 가동 성능보다 실제 산업 현장에 필요한 상체 작업 범위와 안정성에 무게를 뒀다. 산업 현장 실전 투입을 전제로, 하부는 다족 하체 주행 방식 대신 리프트 칼럼(Lift Column)을 채택했다.
리프트 칼럼은 로봇의 키를 위아래로 조절하는 기둥형 수직 이동 장치다. 이 장치를 적용한 이유는 다리 부분의 복잡한 자유도를 축소하고 상하 이동 성능을 강화하기 위함이다. 아울러 로봇의 골반 부위에는 좌우 회전을 담당하는 ‘힙(Hip)’ 축과 앞뒤 굽힘을 담당하는 ‘힙 피치(Hip Pitch)’ 축이 그대로 유지됐다. 덕분에 로봇은 하부 기둥을 움직이지 않고도 상체만 옆으로 돌리거나 허리를 앞뒤로 숙여 물건을 집는 등 유연한 작업을 수행할 수 있다.
사측 부스에는 RB-Y1 두 종과 RB-Y2가 나란히 가동 모습을 선보이며 참관객이 두 기체 간 차이점을 인지하도록 했다. 특히 RB-Y1는 가상현실(VR)과 텔레오퍼레이션 시스템을 결합했다. 작업자가 VR 고글을 쓰고 몸을 움직이면, 로봇이 그 동작을 실시간으로 추종해 즉시 움직인다. 작업자는 마치 로봇의 몸을 빌려 현장에 있는 것처럼 직관적으로 장비를 제어할 수 있다.
▲ 현장에 있는 RB-Y1 두 종은 각각 가동 모습과 임무 해상에 초점을 맞춘 모델이 참관객에게 소개됐다. 두 로봇의 차이 중 손목 구조가 목적별로 이원화됐다. 인체 손목 관절 순서를 각가 다르게 재현한 것인데, 텔레오퍼레이션과 동작 추종 효율에 맞춰 설계를 최적화했다. (촬영·편집 : 헬로티 최재규 기자)
RB-Y2는 자율주행로봇(AMR)을 탑재한 하부의 이동성과 상체 자율 움직임이 강조됐다. 이 가운데 김진석 선임연구원에 따르면, RB-Y2는 실전 투입을 위해 로봇 손끝 설계를 고도화했다. 기존 연구용 모델에서 사용하던 힘·토크 센서(F/T Sensor)를 없애는 대신, 센서 없이도 정교한 힘 조절이 가능한 제어 기술을 적용했다. 이는 고장이 잦은 정밀 센서를 걷어내 내구성을 확보하고, 실제 산업 현장의 작업 환경에서도 오차 없이 정밀한 작업을 수행하기 위한 선택이다.
마지막으로 그는 “휴머노이드를 단순히 전시용 볼거리에 머물게 하지 않고, 실제 생산 공정에 즉시 투입해 일할 수 있는 ‘상체 작업 플랫폼’으로 완성하는 것이 이번 설계의 핵심”이라고 강조했다.
< 유니버설로봇 > 숙련자의 노하우를 모듈 하나에 담다
올해 SIMTOS에는 협업을 통한 로보틱스 기술 고도화에 초점을 맞춘 부스도 배치됐다. 덴마크 소재 협동 로봇(코봇) 기술 업체 ‘유니버설로봇’이 그 주인공이다. 이들은 자사 4세대 코봇 ‘e-시리즈(e-Series)’ 중 최대 10kg을 다루는 ‘UR10e’ 모델을 전시했다. 현장에서는 해당 기체를 토대로, 국내 지능형 로봇 운용 소프트웨어 기술 업체 ‘미켈로로보틱스’와의 협업 솔루션이 참관객의 눈길을 끌었다.
양사는 코봇과 각 공정 특화 소프트웨어를 결합한 통합 셀(Cell) 솔루션을 구현했다. 핵심은 소프트웨어를 통해 완성도를 높인 ‘운용 시스템’이다.
최준익 미켈로로보틱스 팀장은 직관적인 로봇 교육과 검증 메커니즘을 내세웠다. 작업자가 로봇에게 동작을 직접 가르치면, 시스템은 해당 경로와 동작을 실시간으로 기록(Recording)한다. 이렇게 저장된 데이터는 사용자 화면(UI)에서 가상 환경으로 검증되고, 턴테이블·컨베이어 등 주변 장치 제어까지 동일한 화면에서 통합 수행된다.
이러한 접근법이 적용된 도장(Painting)용 에어스프레이 시연이 현장에 나섰다. 작업자가 실제 스프레이 건을 잡는 대신, 미켈로로보틱스가 개발한 전용 조종기를 손에 쥐고 도장 경로를 따라 움직이면 된다. 시스템은 이 조종기의 위치와 움직임을 실시간으로 읽어 들여 데이터화한다.
▲ 미켈로로보틱스 전용 조종기(좌)와 도장 솔루션 양쪽에 설치된 비전 시스템(우)이 시스템의 핵심이다. (촬영 : 헬로티 최재규 기자)
▲ 데이터 수집부터 로봇 학습, 시스템 제어 등 핵심 기능이 통합된 UI(좌)와 이를 토대로 작업을 이어가는 코봇 솔루션(우). (촬영·편집 : 헬로티 최재규 기자)
최 팀장은 “복잡한 코딩이나 로봇 전문가 없이도, 현장 숙련공의 손기술을 로봇에 즉시 이식할 수 있다”고 설명했다. 해당 솔루션은 도장 외에도 이송·연마(Sanding)·광택(Polishing)·용접(Welding)·접착(Gluing) 등 다양한 공정으로 확장 가능하다.
특히 작업 특성에 따라 비접촉 표면처리는 모션 솔루션으로, 정밀한 접촉 작업은 3~5mm 수준의 정확도를 갖춘 비전 솔루션으로 구분해 대응한다. 즉, 로봇이 물체에 직접 닿지 않고 약품을 뿌리는 작업은 로봇 경로를 설정하는 데 집중하고, 물체에 붙어서 깎거나 문지르는 작업은 비전을 통해 위치를 정확히 찾아가는 방식을 쓴다는 의미다.
최 팀장은 로봇 운용의 문턱을 낮추는 핵심으로 각종 기능을 통합하는 소프트웨어 설계를 강조했다. 자사 소프트웨어는 ▲실시간 동작 기록 ▲3차원(3D) 설계 기반 경로 생성 ▲비전 좌표 보정 ▲가상 시뮬레이션 기능이 유기적으로 연결된다는 것이다.
그는 “로봇 보급의 다음 단계는 로봇의 제원이 아니라, 셀 운용의 소프트웨어적 완성도에 달려 있다”고 설명을 마쳤다.
< 인터엑스 > 카메라가 뇌를 가졌을 때
자율제조를 겨냥한 모듈형 솔루션도 참관객의 발길을 붙잡았다. AI 기반 자율제조 인프라 솔루션 기술 업체 인터엑스는 로봇의 물리적 동작 이전에 공정의 '눈'과 '뇌' 역할을 수행하는 AI 판정 단계를 조명했다. 단품 로봇이 해결하지 못하는 품질 검사와 현장 안전을 소프트웨어 키트(Kit)로 규격화한다는 것.
이들이 내세운 핵심 제품은 비전 검사 AI 키트 ‘비전.AI 키트(Vision.AI Kit)’다. 코봇에 달린 비전 카메라가 제품을 촬영하면 AI가 즉시 양품과 불량품을 가려낸다. 박준석 인터엑스 사업개발 본부장엔 따르면, 특히 육안으로 확인하기 어려운 미세한 스크래치나 가스 자국까지 고속으로 탐지한다. 제품의 상하부와 측면을 동시에 확인하는 전방위 검사 구조를 갖춰, 예측 가능한 품질 관리 시스템을 구축했다.
▲ 비전.AI 키트가 대상물의 양불 판정을 하고 있다. 왼쪽은 양품 결과, 오른쪽은 불량 검수다. (촬영·편집 : 헬로티 최재규 기자)
본부장은 “코이 어떻게 움직일지 결정하기 전에, 통과(Pass)와 탈락(Fail)을 정확히 가려내는 시각 판정 장치가 선행돼야 한다”며 기술의 우선순위를 강조했다.
아울러 현장 안전 확보에 최적화된 산업 안전 AI 키트 ‘세이프티.AI 키트(Safety.AI Kit)’도 주목받았다. 실제로 전시부스 곳곳에 배치된 카메라 네 대와 키오스크가 한 세트로 구성된 이 솔루션은 현장의 위험 구역을 실시간 감시한다. 3D 학습 데이터를 기반으로, 판독 정확도를 높인 이 제품은 자동차 프레스 공장 등 거친 환경의 데이터베이스를 확보해 신뢰성을 더했다.
해당 키트는 UI에서 청색으로 구분되는 ‘안전 구역’과 적색 ‘위험 구역’, 이 사이 완충 구역을 설정할 수 있는 것이 특징이다. 위험 구역에 작업자가 진입하면 AI가 이를 감지해 설비를 즉시 멈추고 알림을 보낸다. 공정 앞단의 품질 판정과 작업자 안전 감시를 각각의 소프트웨어 키트로 표준화해, 공정 전체를 지능형 방어 체계로 묶어낸 셈이다.
< 유비씨 > 현장 안 가도 현장이 보인다...디지털 관제탑이 온다
현장에 등판한 유비씨는 디지털 트윈(Digital Tiwin) 기반 관제 플랫폼 기술 업체다. 사측은 자율제조 관제 시스템 제품군 ‘옥토퍼스(OCTOPUS)’ 5종을 전면에 배치했다. 이 자리에 로봇 본체는 없지만, 이는 로봇·설비·장비·물류 등 핵심 인프라를 가상 세계에서 통합 관리하는 ‘자율제조 운영체제’를 표방한다. 파편화된 현장 데이터를 통합해 로봇과 같은 요소의 작업 효율을 최적화하는 관제탑 역할을 수행한다.
이 방법론의 운영 구조는 하부 데이터 수집부터 상위 의사결정까지 옥토퍼스 제품군의 계층별로 구축된다. 현장 설비, 제조실행시스템(MES), 전사적자원관리(ERP) 등 데이터가 ‘옥토퍼스 데이터 허브(OCTOPUS Data Hub)에 집계된다.
이렇게 모인 데이터는 가상 환경에 현장을 구현하는 시각화 단계로 이어진다. 오송아 유비씨 프로는 “현장 데이터를 가상화해 실시간 관제와 모니터링을 구현하려면 ‘옥토퍼스 트윈(OCTOPUS Twin)’이 필수”라며 “데이터 허브와 트윈은 자율제조 인프라의 가장 기본이 되는 패키지”라고 설명했다.
이때 사측의 가상 환경에서는 공장의 '현재'와 '미래'를 관리하는 역할이 나뉜다. 옥토퍼스 트윈은 현재 설비 상태를 실시간으로 복제해 보여주고, ‘옥토퍼스 시뮬레이터(OCTOPUS Simulator)’는 새로운 설비 배치나 시나리오를 미리 검증한다. 빈 설비 배치(Layout)에 개별 장비 모델(Component)를 배치해보고 발생 가능한 결과를 리포트로 뽑아내는 식이다.
그 위에서는 ‘옥토퍼스 AI 허브(OCTOPUS AI Hub)’와 ‘옥토퍼스 에이전틱 AI(OCTOPUS Agentic AI)’가 공장 전체의 사령탑 노릇을 한다. 앞 단계에서 수집·검증한 데이터를 분석해, 지금 공장에서 뭘 결정해야 할지 스스로 판단하는 뇌가 되는 셈이다. 현장 전체가 어떻게 하면 유기적으로 가동하는지 진두지휘하는 구조다.
유비씨는 향후 중소·중견기업도 비용 부담 없이 이 제품군을 활용하도록 구독형 서비스인 서비스형 소프트웨어(SaaS)로 전환할 계획이다. 오 프로는 “비싼 서버나 복잡한 시스템을 구축하지 않아도, 월 구독 방식으로 자율제조 환경을 만들게 된다”며 “현장 전체를 지능적으로 주무르는 옥토퍼스와 같은 모델이 자율제조의 핵심이 될 것”이라고 내다봤다.
< 지지엠 > 로봇이 버티는 힘, ‘관절’ 안쪽의 한 끗 차이에서
정밀 모션·구동 부품 제조사 지지엠은 로봇의 심장과 근육에 해당하는 모터(Motor)와 감속기(Reducer) 라인업을 규격별로 선보였다. 로봇 본체가 겉으로 드러나는 움직임을 담당한다면, 지지엠은 관절 안쪽에서 회전력과 힘을 만들어내는 물리적 토대를 제공한다.
이들 기술은 현재 6와트(W)부터 750W까지 폭넓은 출력 구간을 갖췄다. 로봇의 반복 정밀도와 신뢰성이 결국 모터의 안정적인 힘 전달에서 시작되는 만큼, 사측은 기어드 모터(Geared Motor)의 국산화와 고도화에 집중하고 있다. 이는 모터에 감속기를 결합해 회전 속도를 조절하면서 힘을 극대화하는 부품으로, 로봇 관절이 무거운 무게를 버티며 정교하게 움직이게 돕는 핵심 동력원이다.
이번 현장에서는 소음은 줄이고 내구성은 높인 브러시리스 모터(BLDC Motor) 기반 제품이 관람객의 눈길을 끌었다. 마찰이 발생하는 브러시(Brush)를 제거해 공정의 유지보수 비용을 낮추고 구동 효율을 극대화한 것이 특징이다. 특히 모터·제어기(Controller)를 하나로 묶은 통합 드라이브 솔루션은 장비 제작사가 별도의 복잡한 개발 과정 없이 공정에 즉시 투입할 수 있다. 중소 제조업체가 자동화 설비를 구축할 때 겪는 기술적 부담을 획기적으로 낮춘 요소로 기대받는다.
지지엠 관계자는 “로봇 시장이 고도화될수록 관절 하나하나를 지탱하는 핵심 부품의 국산화와 안정성이 기업의 경쟁력이 된다”며 “공정의 회전축을 든든하게 지탱하는 부품 공급사로서의 역할을 다할 것”이라고 밝혔다.
헬로티 최재규 기자
