두산로보틱스

자동화 계약은 대개 고객의 병목에서 시작한다. 반복적으로 상자를 쌓아야 하는지, 가공기에 소재를 넣고 빼야 하는지, 표면을 일정하게 연마해야 하는지부터 정한다. 이어 작업물과 속도에 맞는 로봇을 고르고 그리퍼·비전·센서·주변 설비를 조합한다. 설치 후에는 동작을 조정하고 작업자를 교육하며 장애에 대응한다. 두산로보틱스가 돈을 버는 경로도 이 흐름을 따른다. Arm과 부품 판매에 설계·통합·설치, 교육과 A/S가 더해질수록 거래는 본체 판매에서 공정 납품으로 넓어진다.

주요 적용처는 팔레타이징, 머신텐딩, 용접, 샌딩·폴리싱 같은 표면 마감, 조립·검사, 식음료 조리와 음료 제조다. 같은 로봇 팔이라도 고객이 사는 결과는 서로 다르다.

▲ CNC 가공 셀에서 협동로봇이 원통형 가공물을 투입·취출하는 모습으로, 로봇이 기존 공작기계와 연결돼야 비로소 머신텐딩 공정이 완성된다 — 출처: 두산로보틱스, 접속 2026-08-12

실제 고객 확장은 한 번의 설치가 다른 공정과 사업장으로 이어질 때 의미가 커진다. 회사는 광진그룹에 자동차 부품 조립·리베팅·검사용 로봇 19대를 2026년 5월까지 공급했다고 밝혔다. 조립과 검사처럼 서로 다른 작업이 한 고객 안에 함께 들어갔다는 점은 공정 통합 역량을 보여주는 사례다. 회사가 밝힌 2027년까지 국내외 공장 100대 이상 추가 공급은 순차 공급 합의와 계획의 영역이다. 이미 인식된 매출이나 취소 불가능한 물량으로 당겨 볼 수는 없다.

F&B는 제조 자동화와 다른 얼굴을 보여준다. 회사는 인천공항 Airbot Bar와 김포공항 롯데면세점에 맥주 추출 및 AI 기반 칵테일 제조 솔루션을 공급했다고 밝혔다. 이때 로봇은 사람 눈에 잘 띄는 앞무대에 있지만, 실제 운영은 음료 설비·센서·레시피·소프트웨어가 함께 안정적으로 움직여야 한다. 볼거리가 되는 데모와 매일 영업시간을 버티는 상용 설비 사이의 거리가 사업성을 가른다.

▲ 커피 매장에서 협동로봇이 포터필터를 집어 에스프레소 머신과 연동하는 장면으로, 서비스 로봇도 기존 설비와 운영 순서의 통합이 핵심임을 보여준다 — 출처: 뉴시스, 2024-04-08

2025년은 매출 감소와 손실 확대가 함께 나타난 해였다. 연결 매출은 329.8억원으로 2024년 468.3억원보다 감소했고, 영업손실은 412.0억원에서 594.7억원으로 확대됐다. 다만 연간 부문별 실적과 구체적인 비용 원인이 제시되지 않은 이 수치만으로 매출 감소를 본체 사업의 부진으로 규정하거나 손실 확대를 개발·영업·통합 역량 확충 비용과 직접 연결하기는 어렵다.

2026년에는 외형이 반등했다. 1분기 연결 매출은 152.95억원이었다. 매출 구성은 Arm 44.84%, 부품·기타 11.54%, 자동화 솔루션 43.62%였다. 자동화 솔루션 비중이 2025년 연간 18.21%에서 크게 높아졌다는 점이 중요하다. 제품 판매와 솔루션 납품의 인식 시점이 다를 수 있어 한 분기의 비중을 장기 구조로 곧장 일반화할 수는 없지만, 사업 전환이 숫자로 나타난 첫 관찰 지점이다.

1분기 영업손실 약 121억원은 독립 보도 수치다. 2분기는 회사가 7월 24일 컨퍼런스콜과 IR 발표를 진행했고, 독립 보도에서 연결 매출 176.74억~177억원, 영업손실 144억~144.17억원으로 전해졌다. 매출은 전년 동기보다 약 290% 늘었고 영업손실은 전년 동기 대비 7.9% 축소됐지만, 직전 분기보다 손실액은 커졌다. 매출 성장률만 보면 가속이 선명하고, 손익만 보면 아직 흑자 전환에는 이르지 못했다.

상반기 누적 매출 329.69억원과 영업손실 264.87억원 역시 독립 보도 기준이다. 2026년 반기 법정 보고서 원문으로 교차 확인된 수치가 아니라는 경계는 남겨둘 필요가 있다. 다만 방향 자체는 분명하다. 2025년의 매출 후퇴에서 벗어나고 있으나, 외형 회복이 흑자 전환으로 이어지지는 않았다.

재무 완충력도 함께 봐야 한다. 2025년 말 연결 현금및현금성자산은 1,464억원, 단기금융상품은 400억원이었다. 당장의 유동성 규모만으로 위기를 단정할 상황은 아니지만, 손실이 계속되면 인수 이후의 통합 투자, 해외 거점 확대와 연구개발에 쓸 선택지가 줄어든다. 결국 실적의 질은 세 가지로 압축된다. 솔루션 비중 상승이 이어지는지, 매출 증가와 함께 손실률이 낮아지는지, 현금 지출이 장기 성장 기반으로 남는지다.

두산로보틱스는 P·H·M·A·E 시리즈를 제품군으로 제시한다. 제품군의 폭은 다양한 작업 조건에 대응하기 위한 기반이지만, 시리즈 이름이 곧 고객 솔루션은 아니다. 어떤 팔을 선택하든 작업물을 집는 툴, 주변 설비와의 신호 교환, 이동 경로와 공정 프로그램이 붙어야 현장에서 쓸 수 있다.

제품 성격이 가장 명확하게 드러나는 예가 P3020과 E0509이다. P3020은 팔레타이징에 특화한 30kg 가반하중 모델이다. 무거운 상자를 들어 정해진 높이와 패턴으로 쌓는 장면에 맞춰져 있다. E0509은 NSF와 IP66을 내세운 식음료 전용 모델이다. NSF는 식품 관련 위생 기준, IP66은 먼지 유입 방지와 강한 물 분사에 대한 보호 등급을 뜻한다. 두 사양 모두 기술 배지를 붙이는 데서 끝나지 않고, 세척과 위생 관리가 필요한 식음 현장에 들어가기 위한 조건으로 연결된다.

범용성을 파는 본체, 반복성을 만드는 소프트웨어

하드웨어 라인업이 여러 작업에 들어갈 수 있는 범용성을 제공한다면, 소프트웨어와 애플리케이션은 특정 공정을 더 빠르게 구축하는 반복성을 만든다. 팔레타이징용 패키지, 머신텐딩용 연동 방식, 표면 마감의 힘과 경로 설정이 축적될수록 다음 고객에게 처음부터 다시 설계해야 하는 부분이 줄어들 수 있다. 이 효과가 실제 구축 기간과 원가를 얼마나 낮추는지는 공시된 숫자로 확인되지 않았지만, 솔루션 사업의 수익성을 좌우하는 구조적 지점이다.

▲ 회전 공구를 단 협동로봇이 표면 샌딩·폴리싱을 시연하는 모습으로, 본체에 공구와 작업 경로가 결합돼 공정별 제품이 되는 장면이다 — 출처: 두산로보틱스, 접속 2026-08-12

2026년 6월 처음 공개한 PalletizHD+는 이 반복성 전략을 잘 보여준다. 회사는 팔레타이징 운영체제인 PalletizOS, AI 적재 패턴 생성, 사용자 애플리케이션을 묶고 분당 최대 11박스 처리 성능을 제시했다. 고객은 로봇 언어보다 상자 규격과 적재 조건에 집중할 수 있고, 공급자는 표준화된 소프트웨어를 여러 현장에 적용할 여지가 생긴다. 다만 공개 성능은 회사가 제시한 조건의 수치다. 고객 확산, 실제 가동 안정성, 구축 원가와 마진은 아직 별도로 확인해야 한다.

2025년 결정한 미국 자동화 시스템통합 업체 ONExia 인수는 사업 전환을 조직으로 옮긴 사건이다. 두산로보틱스는 지분 89.59%를 약 356억원에 확보하기로 했다. 시스템통합, 즉 SI는 로봇과 주변 장치, 제어 소프트웨어를 고객 공정에 맞춰 하나의 시스템으로 만드는 일이다. 북미에서 로봇 팔을 판매한 뒤 외부 통합업체에 실행을 의존하던 구간을 내부 역량으로 끌어오려는 선택으로 읽힌다.

인수의 논리는 고객과의 거리를 줄이는 데 있다. 고객 공정을 직접 진단하고 견적을 설계하며 설치와 사후 대응까지 이어가면 본체 공급 기회를 솔루션 계약으로 넓힐 수 있다. 현장에서 얻는 작업 데이터와 문제 해결 경험도 다음 애플리케이션 개발로 돌아올 수 있다. 앞서 본 P3020 팔레타이징 장면은 원엑시아가 단순 판매 채널이 아니라 로봇 팔을 포장 공정으로 완성하는 역할을 맡는다는 점을 시각적으로 보여준다.

이후 원엑시아와 기존 미국법인은 합병해 새 미국법인으로 출범했다. 회사는 북미 사업장과 생산능력, 인력 확대를 추진한다고 밝혔다. 법인 통합은 지휘체계를 단순하게 만들 수 있지만, 인수 자체가 곧바로 시너지나 수익을 보장하지는 않는다. 영업 파이프라인을 실제 설치로 전환하는 속도, 엔지니어 인력 활용률, 맞춤 프로젝트를 표준 패키지로 바꾸는 능력이 성패를 가른다.

이 거래에는 양면이 있다. 성공하면 두산로보틱스는 북미 고객에게 본체와 엔지니어링을 함께 제안하고 서비스 접점을 오래 유지할 수 있다. 반면 프로젝트마다 설계가 크게 달라지면 인력 투입이 매출과 함께 늘어 규모의 경제가 약해진다. 원엑시아 인수의 진짜 성과는 인수 발표의 크기가 아니라, 현장 지식이 반복 판매 가능한 솔루션으로 전환되는 데서 확인된다.

국내에서는 광진그룹 공급이 제조 현장 확장의 기준점이다. 조립·리베팅·검사처럼 연속된 공정에 로봇이 들어가면 한 대의 성능보다 여러 셀의 안정적 운영과 대응 체계가 중요해진다. 추가 공급 계획이 실행된다면 한 고객의 국내외 공장으로 솔루션을 복제하는 사례가 될 수 있다. 아직은 완료된 초도 공급과 향후 계획을 분리해서 보는 편이 맞다.

유럽에서는 2026년 5월 지사를 프랑크푸르트로 확장 이전했다. 새 거점은 영업 사무소에 그치지 않고 서비스, 교육, 쇼룸과 애플리케이션 센터 기능을 갖추도록 설계됐다. 협동로봇은 설치 후 작업 변경과 유지보수 대응이 필요한 만큼, 현지 거점의 역할은 제품을 전시하는 것보다 고객의 시험 적용과 장애 해결 시간을 줄이는 데 있다.

북미 전시회에서는 팔레타이징을 포함한 지능형 로봇 솔루션을 한데 제시했다. 전시회 공개는 고객 관심과 파트너 접점을 만드는 단계이지 수주나 반복 매출의 증명은 아니다. 그러나 원엑시아 통합, 미국법인 확대, PalletizHD+ 공개가 같은 방향을 가리킨다는 점은 눈여겨볼 만하다. 북미에서 제품을 보여주고 현지 엔지니어가 공정을 설계하며 설치 뒤 서비스를 맡는 사슬을 만들려는 것이다.

해외 거점 확대의 비용과 효율은 결국 밀도에 달려 있다. 서비스 인력과 애플리케이션 센터를 유지할 만큼 현지 설치 기반이 쌓이면 고객 대응력이 경쟁력이 된다. 설치가 드문 지역까지 조직을 먼저 넓히면 고정비가 앞설 수 있다. 미국 인수와 유럽 거점의 평가는 각각의 뉴스보다 고객 획득, 반복 설치와 서비스 매출이 한 흐름으로 이어지는지에 달려 있다.

피지컬 AI는 인공지능이 화면 속 답변에 머물지 않고 센서로 주변을 인식해 실제 기계를 움직이도록 하는 접근이다. 두산로보틱스는 NVIDIA 측과 Agentic Robot O/S 협력을 논의했고, 2027년 관련 솔루션과 2028년 산업용 휴머노이드 계획을 로드맵으로 제시했다. Agentic Robot O/S는 로봇이 상황을 인식하고 작업을 계획·실행하도록 돕는 소프트웨어 계층을 지향한다.

▲ Scan&Go와 AI 디팔레타이징 장비를 함께 배치한 공식 이미지로, 인식·판단 소프트웨어를 실제 물류 동작에 연결하려는 방향을 보여준다 — 출처: 두산로보틱스, 2026-01-06

에이딘로보틱스와의 협력은 하드웨어 쪽 조각을 보탠다. 두 회사는 로봇팔과 제어기술, 힘·토크 센싱, 그리퍼를 결합해 양팔형 휴머노이드와 피지컬 AI를 공동 개발하기로 했다. 힘·토크 센서는 로봇이 물체나 외부 환경과 접촉할 때 어느 방향으로 얼마나 힘이 걸리는지를 읽는 장치다. 물체를 집고 끼우며 미세하게 조정하는 작업에는 눈 역할을 하는 비전뿐 아니라 이런 촉각에 가까운 정보가 필요하다.

이 로드맵은 현재 본업과 같은 확정도로 다룰 수 없다. 기술 협력과 개발 일정은 상용 제품, 고객 설치, 매출을 뜻하지 않는다. 당장 확인되는 사업은 협동로봇과 자동화 솔루션이다. 피지컬 AI와 휴머노이드는 그 과정에서 쌓은 제어, 공정 통합, 센싱 경험을 더 범용적인 작업으로 확장하려는 선택지다.

그렇다고 본업과 완전히 떨어진 이야기도 아니다. AI 적재 패턴 생성이나 디팔레타이징은 이미 특정 공정 안에서 인식과 판단을 더하는 시도다. 여기서 안정적인 작업 성공률과 쉬운 현장 설정을 증명한다면 피지컬 AI는 거대한 구호보다 작은 자동화 셀에서 먼저 가치를 만들 수 있다. 반대로 협동로봇 솔루션의 반복성과 수익성을 확보하지 못한 채 개발 범위만 넓어지면 연구개발 부담과 상용화 간격이 커질 수 있다.

두산로보틱스에는 눈에 잘 보이는 장면이 많다. 로봇이 커피를 내리고, 상자를 쌓고, 가공물을 옮기며, AI가 적재 패턴을 만든다. 투자자에게 더 중요한 것은 각각의 장면이 몇 번이나 복제되는가다. 화려한 시연 한 번보다 같은 패키지가 여러 고객과 사업장에 설치되고, 설치 시간이 줄며, 사후서비스가 누적되는 편이 사업의 질을 높인다.

첫 번째 쟁점은 솔루션 확대의 수익성이다. 솔루션은 본체보다 계약 범위를 넓히지만 엔지니어의 현장 투입과 맞춤 설계도 요구한다. 소프트웨어와 표준 셀의 재사용률이 올라가면 규모의 경제를 만들 여지가 있다. 고객마다 새로 설계해야 한다면 외형 성장에도 비용 구조가 무거울 수 있다.

두 번째는 해외 현지화의 밀도다. 원엑시아 인수와 미국법인 통합, 프랑크푸르트 거점 확대는 판매에서 설치·서비스까지 가까이 가려는 일관된 선택이다. 이제 필요한 것은 조직의 존재가 아니라 활용이다. 현지 고객의 시험 적용이 본계약으로 바뀌고, 첫 설치가 추가 공정과 다른 사업장으로 퍼져야 거점 투자가 네트워크가 된다.

세 번째는 현재 제품과 미래 로드맵의 시간차다. PalletizHD+ 같은 공정 소프트웨어는 기존 협동로봇에 바로 붙일 수 있는 비교적 가까운 확장이다. Agentic Robot O/S와 양팔형 휴머노이드에는 더 많은 개발과 검증이 필요하다. 두 영역을 구분하면 AI 협력 소식에 과도한 확정성을 부여하지 않으면서도, 현재 솔루션에서 쌓이는 데이터와 제어 경험의 옵션 가치를 볼 수 있다.

이 회사의 변화를 가장 선명하게 보여주는 곳은 로봇 전시대보다 고객 작업 셀이다. 팔이 상자를 집는 순간 뒤에는 적재 소프트웨어, 그리퍼, 엔지니어링과 서비스 조직이 함께 움직인다. 그 묶음이 여러 현장에 반복될 때 두산로보틱스는 로봇 팔 제조사를 넘어선다. 반복되지 못하면 솔루션 확대는 매출의 폭만 넓히고 비용의 깊이도 더할 수 있다. 지금은 바로 그 경계에서, 설치된 한 셀을 다음 셀로 복제하는 능력이 사업의 정체성을 결정하고 있다.