“로봇에 AI 붙인다고 피지컬AI 아냐…경쟁력은 산업 현장서 증명” 작성일 06-03 46 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">이성호 씨메스로보틱스 대표 인터뷰<br>“AI가 현실서 일하게 만드는 기업”<br>69억원 물류 계약…피지컬AI 확산 본격화<br>“목표는 다크스토어·다크팩토리”</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="pDP0ZRoMmv"> <p contents-hash="6b7dfb199ca42e826fccd93d07d1a4c845e29b78b11f862107f4fa91802940c7" dmcf-pid="UVHDN1u5sS" dmcf-ptype="general"> [이데일리 신영빈 기자] 씨메스로보틱스는 자신들을 단순한 자동화 설비 업체가 아닌, 인공지능(AI)이 현실 세계에서 실제로 작업을 수행하도록 만드는 ‘피지컬 AI’ 기업으로 정의한다.</p> <p contents-hash="97ef703269a8b45a9de93c0fdc2d6b0a0da8d17945ce521710e444994d928c0e" dmcf-pid="ufXwjt71sl" dmcf-ptype="general">이성호 씨메스로보틱스 대표는 “우리는 자동화 설비를 구축하는 회사가 아니라 AI가 현실 세계에서 실제로 일하도록 만드는 기업”이라며 회사의 경쟁력을 산업 현장에서 구현되는 피지컬 AI 기술력에서 찾았다.</p> <p contents-hash="47ac0996bd196e9cf027391e28daa4727876a155a6b3e58059e6ca30ef26de11" dmcf-pid="74ZrAFztEh" dmcf-ptype="general">그는 AI 비전과 로봇 제어, 실시간 경로 생성 기술을 기반으로 기존 기술로 해결하기 어려웠던 제조·물류 현장의 고난도 공정을 자동화하고, 이를 실제 양산 단계까지 적용하는 것이 씨메스로보틱스의 핵심 역량이라고 설명했다.</p> <p contents-hash="b64e6a2e55b701d8ec8841989e2f4b84d1e75030de5fa81083046d2382160d3a" dmcf-pid="z85mc3qFmC" dmcf-ptype="general">최근 전 세계적으로 피지컬 AI가 차세대 산업 혁신 기술로 주목받고 있지만, 실제 산업 현장에 적용돼 성과를 내는 사례는 아직 많지 않다. 반면 씨메스로보틱스는 제조·물류 현장에서 산업용 피지컬 AI를 상용화하고 양산 체계에 적용하며 산업 현장의 변화를 이끌고 있다.</p> <p contents-hash="9268afa1652c555260bfb9f0f36cb5ba8bf3da6d23d457d3aafd56ec77852f06" dmcf-pid="q61sk0B3II" dmcf-ptype="general">씨메스로보틱스는 물체를 스스로 인식하고 작업 경로를 판단하는 AI 기술을 바탕으로, 사람이 수행하던 반복적이거나 복잡한 작업을 로봇이 자율적으로 처리할 수 있도록 하는 AI 로보틱스 솔루션을 개발하고 있다. 이를 통해 제조와 물류 현장에서 생산성과 효율성을 높이는 것은 물론, 산업 현장의 디지털 전환을 가속화하고 있다는 평가를 받고 있다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="79dce5fcc83daf0a2586c5ba68d71195584ba2437d8272a8c6794287bb51fc04" dmcf-pid="BPtOEpb0wO" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이성호 씨메스로보틱스 대표 (사진=신영빈 기자)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/03/Edaily/20260603132955862ykwd.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="FIjKuaDgIW" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/03/Edaily/20260603132955862ykwd.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이성호 씨메스로보틱스 대표 (사진=신영빈 기자) </figcaption> </figure> <div contents-hash="1afe630e0319d62b741562e841ed21c419d0e03ac25512f875757793de45d251" dmcf-pid="bQFIDUKpss" dmcf-ptype="general"> <strong>산업 현장서 검증되는 피지컬 AI</strong> </div> <p contents-hash="bb3f7a280afe66097831b37f3ffba036557cabae247951f8779fedce8bd6f6a5" dmcf-pid="Kx3Cwu9UIm" dmcf-ptype="general">씨메스로보틱스는 올해 1분기 연결 기준 매출 57억7000만원을 기록했다. 전년 동기 8억7000만원 대비 약 562% 증가한 수치로 창사 이래 최대 분기 매출이다. 이 대표는 이번 실적을 “피지컬 AI의 산업 부분의 적용이 본격적으로 시작된 시점”으로 평가했다.</p> <p contents-hash="c80250e062e4eb2b0c7dec8acb044de2cea390ee2f9611af084fe9c0441decb8" dmcf-pid="9FmdPCWIwr" dmcf-ptype="general">그는 “그동안 고객에게 새로운 기술을 설명하고 시장을 개척하는 단계였지만, 이제는 고객사 현장에서 검증을 마친 뒤 실제 운영과 확산 단계로 넘어가고 있다”며 “대형 고객사들을 중심으로 추가 적용과 확대 논의가 이어지고 있다”고 말했다.</p> <p contents-hash="e2d8c180085c6a36f311d09a308f2a1e9628222e1aa88bfeae724336a3920e45" dmcf-pid="23sJQhYCww" dmcf-ptype="general">이어 “물류뿐 아니라 글로벌 스포츠 브랜드 제조 공정, 자동차 산업 등 기존 자동화 기술만으로 접근하기 어려웠던 영역에서도 AI 기반 생산 혁신 사례가 확대되고 있다”며 “씨메스로보틱스의 기술이 실제 양산 환경에서 본격적으로 적용되는 시점”이라고 설명했다.</p> <p contents-hash="cf7d58129cf4793bd97e0c6512a871d6e8e22b8954cbe8c3198fd158ac19ef80" dmcf-pid="V0OixlGhsD" dmcf-ptype="general">최근에는 국내 대형 풀필먼트 기업과 69억원 규모의 공급 계약을 체결하며 단일 계약 기준 최대 수주를 기록했다. 이 대표는 “물류산업 패러다임 변화가 시작됐다”라며 계약의 의미를 평가했다.</p> <p contents-hash="8c159bf4f73b7cf356733d3114348d29e2074515137c0a97c82c6f68819ffef9" dmcf-pid="fpInMSHlwE" dmcf-ptype="general">기존 물류센터는 사람 중심의 작업 프로세스를 기준으로 설계됐다. 하지만 AI 기반 로봇 시스템이 현장에서 검증되면서 고객사들의 관점도 변화하고 있다는 것이다.</p> <p contents-hash="57f056731656adf94fedd2619fa4b0f2b68d3f9d0433220aacafe6e1d88869f9" dmcf-pid="4UCLRvXSDk" dmcf-ptype="general">그는 “과거에는 사람의 작업을 전제로 물류센터를 설계했다면 앞으로는 AI와 로봇을 중심으로 전체 프로세스를 다시 설계하게 될 것”이라며 “지능형 로봇 기업이 물류 운영과 라인 최적화의 중심에 서는 시대가 오고 있다”고 말했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="78e8b64c058297c7e9e8ae7bde063f8357af17d7c9bccafd79486477df2fb4fd" dmcf-pid="8uhoeTZvEc" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="씨메스로보틱스 피스피킹 솔루션 (사진=씨메스로보틱스)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/03/Edaily/20260603132957127eoan.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="3TWoeTZvry" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/03/Edaily/20260603132957127eoan.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 씨메스로보틱스 피스피킹 솔루션 (사진=씨메스로보틱스) </figcaption> </figure> <div contents-hash="44ac6e1fa4078745b1af53c4b79131329957d4619bd6841f51939d19cbd8e501" dmcf-pid="67lgdy5TOA" dmcf-ptype="general"> <strong>현장 데이터가 만드는 양산 경쟁력</strong> </div> <p contents-hash="cbdfc88780051af5e46cc883b34e07d4dd0dc6acd70799473c1fb5fabe9921b1" dmcf-pid="PzSaJW1yIj" dmcf-ptype="general">이 대표가 가장 강조한 차별점은 현장 데이터와 양산 경험이다.</p> <p contents-hash="b077c09492c9b961434d7aeca128058e58bc2a28db7bfee7c48a672b47682e42" dmcf-pid="QqvNiYtWwN" dmcf-ptype="general">그는 “로봇에 AI 기능을 일부 추가했다고 모두 피지컬 AI가 되는 것은 아니다”라며 “산업 현장의 가장 어려운 문제를 AI와 로보틱스로 해결하고, 그것을 반복 가능하고 안정적인 시스템으로 구현하는 것이 진짜 피지컬 AI”라고 말했다.</p> <p contents-hash="41866500467578c9e4e42875db42b512bcb422b6c802b62c8a6194e71c112f98" dmcf-pid="xAf1YPJ6ra" dmcf-ptype="general">씨메스로보틱스는 실제 제조·물류 현장에서 발생하는 비정형 물체, 예외 상황, 공정 변수 등을 지속적으로 학습하며 모델을 고도화하고 있다.</p> <p contents-hash="940f6cbd7129cded6ef4fe0b0b9102c47b8505976c55a0a93f6101406c6b830a" dmcf-pid="yUCLRvXSIg" dmcf-ptype="general">그는 “실험실 데이터보다 실제 현장 데이터가 훨씬 중요하다”며 “양산 환경에서 축적된 데이터가 기술 경쟁력을 만들고, 그 기술 경쟁력이 다시 양산 성공으로 이어지는 선순환 구조를 만들고 있다”고 설명했다.</p> <p contents-hash="c2717e2f6114cde570e89bb8b25f5a0868e50eacb7b23c908ec6a30673480680" dmcf-pid="WuhoeTZvmo" dmcf-ptype="general">이어 “현재의 로봇 셀과 피킹 시스템은 단순한 제품이 아니라 미래 휴머노이드와 산업용 AI를 위한 학습 플랫폼”이라며 “지금 확보하는 데이터와 경험이 향후 휴머노이드 시대의 경쟁력을 결정하게 될 것”이라고 덧붙였다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2908297dadb9b986f2125e5a84d7154b07c79dad41273d1f0b4cfa2f3ce2bd7a" dmcf-pid="Y7lgdy5TIL" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="씨메스로보틱스가 제조 공정에 3D 비전과 로봇 가이던스 기술을 적용한 신발 (사진=신영빈 기자)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/03/Edaily/20260603132958361vbfp.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="0nZALH3GrT" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/03/Edaily/20260603132958361vbfp.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 씨메스로보틱스가 제조 공정에 3D 비전과 로봇 가이던스 기술을 적용한 신발 (사진=신영빈 기자) </figcaption> </figure> <div contents-hash="2406e297109554a95c541a8c179500281d2b9c54216717e052e09012b4a31658" dmcf-pid="GzSaJW1yDn" dmcf-ptype="general"> <strong>물류 넘어 제조로…다크스토어 목표</strong> </div> <p contents-hash="6e1d4c3eb65adf49caca66ee26087fd252fe95a44c5a9bbae078ff9a983f891c" dmcf-pid="HqvNiYtWri" dmcf-ptype="general">씨메스로보틱스가 주목하는 시장은 물류 분야에만 국한되지 않는다. 제조업 전반에서 인력 부족과 생산성 향상 요구가 커지면서 AI 기반 생산 혁신에 대한 수요도 빠르게 늘고 있다.</p> <p contents-hash="f01f3564d59313de8f576fc1eb45b7722a38e7dc6d964346b83a0d2afa541666" dmcf-pid="XBTjnGFYOJ" dmcf-ptype="general">이성호 대표는 “최근 제조기업들로부터 개별 공정 자동화를 넘어 생산라인 전체를 AI 중심으로 재설계할 수 있는지에 대한 문의가 증가하고 있다”며 “기존 기술로는 자동화가 어려웠던 공정들을 AI로 구현한 사례가 늘어나면서 고객들의 인식도 크게 달라지고 있다”고 말했다.</p> <p contents-hash="87d0c8b9abc30a67ce88eb5e8f8741091e2a1d6ff0061c4a4e6bc7b2d60182a0" dmcf-pid="ZbyALH3GId" dmcf-ptype="general">특히 신발 제조와 자동차 산업처럼 비정형 작업이 많고 공정 변수가 복잡한 분야는 기존 자동화 기술만으로는 한계가 있었다. 씨메스로보틱스는 AI 비전과 로봇 제어 기술을 결합해 이 같은 고난도 영역까지 자동화 범위를 확대하고 있다.</p> <p contents-hash="414ddfdd8c591ac8e6f69aedd2d095d81705cc95638596a254d3523ee5484412" dmcf-pid="5KWcoX0HOe" dmcf-ptype="general">대표적인 사례가 글로벌 스포츠 브랜드의 신발 제조 공정이다. 회사는 최근 52억원 규모의 공급 계약을 체결하고, 비정형 소재와 다품종 생산 구조로 자동화가 쉽지 않았던 신발 제조 공정에 3D 비전과 로봇 가이던스 기술을 적용하고 있다. 이를 통해 사람의 손길에 의존하던 작업을 AI와 로봇이 수행할 수 있는 체계를 구축하고 있다.</p> <p contents-hash="efa8c54866fb0267be1ea60e0822041844e90aa1d1bf6158accd365dba3ae396" dmcf-pid="13sJQhYCOR" dmcf-ptype="general">이 대표가 그리는 피지컬 AI의 최종 목표는 ‘다크스토어(Dark Store)’와 ‘다크팩토리(Dark Factory)’다. AI가 물류와 제조 현장의 모든 흐름을 이해하고, 로봇이 이를 실제 작업으로 수행하는 완전 자율화 환경을 구현하겠다는 구상이다.</p> <p contents-hash="33393becc50690b323c1fc8fdc921406acd67cd8b91cc1a014bed94811a410ae" dmcf-pid="t0OixlGhDM" dmcf-ptype="general">그는 “현재는 개별 로봇 셀과 AI 기반 작업 시스템이 중심이지만, 앞으로는 주문 접수부터 피킹, 포장, 생산까지 전 과정이 AI 중심으로 운영되는 시대가 올 것”이라며 “AI가 산업 현장을 이해하고 스스로 판단해 작업하는 미래를 현실로 만들고 싶다”고 말했다.</p> <p contents-hash="76520093724e882dfd113c6fe42c9fc2b005feea7e8eba42d236771bd5424ab0" dmcf-pid="FpInMSHlDx" dmcf-ptype="general">이어 “씨메스로보틱스는 단순히 자동화 설비를 판매하는 기업이 아니라 AI와 로보틱스를 통해 기존에는 불가능했던 공정을 현실화하는 기업”이라며 “앞으로 제조와 물류 산업의 구조 자체를 혁신하는 산업용 피지컬 AI 기업으로 성장해 나가겠다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="41e0e7c3fb9d89eaa1d7e8106f908c40942c6f685b21a1bae20b4dfb7da6d069" dmcf-pid="3UCLRvXSsQ" dmcf-ptype="general">신영빈 (burger@edaily.co.kr) </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 콩고 민주공화국, 에볼라로 평가전 취소…18일 포르투갈과 1차전 06-03 다음 4년 전 등번호 없었던 오현규는 18번, 조유민 부상으로 대체 선발된 조위제는 14번 06-03 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
