미켈로로보틱스, 피지컬 AI로 도장 자동화 공략

원문 요약

출처: 디일렉 · 2026년 10월 2일 보도

보도에 따르면 미켈로로보틱스는 표면처리 공정에 특화된 피지컬 AI(Physical AI) 솔루션으로 제조 자동화 시장을 공략하고 있다. 자동차 부품, 발전소, 조선, 방산 분야에서 21건의 주요 고객 프로젝트를 확보했으며, 현대로템·에스엘코퍼레이션·한국타이어 등이 주요 고객사로 언급된다. 올해 매출 목표는 30억 원 이상이다.

핵심 기술은 숙련공의 작업 움직임과 공정 데이터를 수집해 AI가 학습하고, 이를 로봇의 작업 경로와 움직임으로 변환하는 방식이다. 기존 자동화 로봇은 정해진 위치와 경로를 반복하는 데 그쳐 도료 흐름이나 기포 발생 등 변수가 많은 표면처리 공정에는 대응이 어려웠다. 미켈로는 '미켈로 모션'(인간 동작 학습), '미켈로 패스 제너레이션'(3D 형상 기반 경로 생성), '미켈로 비스코'(3D 비전 실시간 보정)라는 세 가지 솔루션을 제공한다. 이 소프트웨어는 특정 로봇 제조사에 종속되지 않아 기존 산업용·협동로봇과 자유롭게 연동할 수 있다.

매출은 2023년 2억 1,000만 원에서 2024년 4억 2,000만 원, 2025년 12억 6,000만 원으로 성장했다. 자동차 분야가 매출의 34%를 차지한다. 지난 8월 코스닥 상장사 핑거에 약 160억 원을 투자받아 지분 79.48%를 매각하며 자회사로 편입됐다. 2028년 이후 피지컬 AI를 SaaS 형태로 전환하고, 2027년 매출 50억 원, 2028년 120억 원, 2029~2030년 300억 원 이상 달성을 목표로 한다. 해외로는 일본 아이치현·미에현을 시작으로 미국 시장에 진출할 계획이다.

맥락

표면처리, 특히 도장과 샌딩·폴리싱은 제품 형상의 미세한 차이와 공정 중 발생하는 유체 역학적 변수(도료 흐름, 기포 등) 때문에 자동화가 가장 어려운 분야 중 하나였다. 기존 산업용 로봇은 고정된 좌표와 경로를 기반으로 작동하므로, 부품의 미세한 위치 편차나 작업 환경 변화에 유연하게 대응하기 어려웠다. 피지컬 AI는 센서 데이터와 AI를 결합해 실시간으로 물리적 환경을 인지하고 작업을 조정함으로써 이 한계를 극복하려는 시도로, 숙련공의 미세한 손동작(위빙, 스냅, 터치업 등)을 데이터화해 로봇에 이식하는 것이 핵심이다.

핑거의 인수와 SaaS 전환 계획은 로봇 산업의 비즈니스 모델 변화와 맞닿아 있다. 하드웨어 중심의 시스템 통합(SI)에서 벗어나, 다양한 로봇 하드웨어 위에 얹을 수 있는 소프트웨어 레이어를 구독 형태로 제공하는 방식은 고객사의 초기 투자 비용을 낮추고, 공급사의 지속 가능한 매출 구조를 만드는 데 유리하다. 이는 클라우드 인프라 역량을 갖춘 핑거와의 시너지가 기대되는 부분이다.

로봇의 해석

미켈로의 로봇 제조사 비종속 전략은 기존 로봇을 보유한 고객사에게 매력적이다. 새로운 로봇 구매 없이 기존 설비에 지능을 부여할 수 있기 때문이다. 다만, SaaS 모델로의 전환은 산업 현장의 특수성을 고려할 때 과제가 있다. 제조 현장의 보안과 지연 시간(latency) 문제로 클라우드 의존도가 높은 순수 SaaS 모델이 적용되기 어려운 경우가 많으며, 엣지(Edge) 컴퓨팅 인프라 구축이 필수적이다. 또한, 21건의 프로젝트에서 글로벌 플랫폼으로 확장하려면 다양한 제품군에 대한 데이터 일반화(generalization) 능력이 검증되어야 한다. 매출 성장세는 긍정적이지만, SaaS 전환의 기술적·운영적 실현 가능성과 해외 시장에서의 경쟁력이 향후 핵심 관전 포인트가 될 것이다.