세상 늦은 SIMTOS2026 참관후기
해야지… 해야지 하다가 두달이나 늦어버린 2026 SIMTOS 후기를 적어보겠다.
SIMTOS는 서울국제생산제조기술전(Seoul International Manufacturing Technology Show)의 영어 약자로 제조업에서 가장 큰 전시회 중 하나로 짝수 해마다 개최된다.
올해에는 4월 13일(월) 부터 17일(금)까지 진행하였는데 나는 수요일에 방문 하였다.
지멘스, 화낙 같은 대기업도 매번 참여하고 있으며 대한민국에서 생산성 혁신을 위한 트렌드를 가장 빨리 찾아볼 수 있는 곳이기도 하다.
이번 2026 SIMTOS는 일산 KINTEX에서 개최되었으며 아래와 같은 컨셉으로 진행 되었다.
제1전시장: 지능형 공작기계, 고정밀 스핀들/공구 등 ‘정밀 가공 하드웨어’의 끝판왕
제2전시장: 로봇 자동화, 디지털 트윈, AI 솔루션 등 ‘자율제조 소프트웨어 플랫폼’의 미래
1전시장과 2전시장의 거리는 꽤 먼데 SIMTOS에서는 센스있게 두 전시장 사이를 왕복하는 열차를 운행한다. 2024 SIMTOS에서도 있었는데 정말 잘 설치한 듯
인상 깊었던 내용들
** 절대 홍보의 내용이 아니며, 개인적인 감상일 뿐입니다. **
가장 먼저 느낀 점은 확실히 대세는 로봇이구나를 느꼈다. 산업용 로봇과 COROBOT에 대한 전시가 엄청 늘었으며, 로봇 산업을 주로 하는 회사가 아니더라도 전시품에 로봇을 결합시킨 회사가 많았다.
3D 프린터들도 점점 진화하고 있는게 보였다. 대학 시절에는 기본적인 필라멘트로도 복잡한 형상을 만들면 늘 수율이 좋지 않았는데 적층 가능한 소재 종류와 정도 모두 엄청 성장한 것을 느꼈다.
점점 자동화 공정에 대한 수요가 사내외로 늘어 나고 있는 것이 체감 되어 자동화 공정의 핵심 기기 중 하나인 피더도 재밌게 구경하였다.
TRUMPF 부스, 레이저 기술이 유명해서 레이저 가공 기술 전문 기업인줄 알았는데 머신툴 부문, 일레트로닉스 부문 등 다양한 사업 부문이 존재 했다. 이번 전시회에서는 머신툴 부분의 제품들이 전시 되었다. 전시회 담당 직원 분들이 매우 친절하셔서 좋았고 판금 제작에 있어서 뛰어난 기술력을 선보였다.
또 놀란점은 전시회에 굉장히 많은 레이저 가공기 업체가 있었다는 점인데 확실히 판금 산업에서 인력부족에 따른 고급 장비 수요가 점점 늘어남을 알 수 있었다. 큰 흐름 안에서는 같지만 업체별로 차이점을 비교해보는 재미가 있었다.
역시 SMEC은 2024년에 이어 2026년에도 굉장한 투자를 보여주었다.
행사 담당자의 노고가 한눈에 보였던 전시장으로 많은 고민의 흔적이 보였다.
가장 인상 깊게 봤던건 카덱스 사의 스타터 그리드
물류의 혁신이 이제는 현실이 되었음을 실감하였으며 작동 방식과 적재의 효율성에 가장 오랫동안 구경을 하였다. 위 사진처럼 로봇이 격자 무늬의 경로를 타고 다니며 경로 아래에 차곡차곡 박스를 정리하는 셈. 로봇이 알아서 박스의 위치를 기억하고 있다 보니 스스로 최적화도 가능하다.
안전에 관련한 품목들도 종종 보였는데 MPM 사의 안전 가드들은 디자인이 예뻐서 사진을 남겨 두었다. 직관적이면서도 깔끔한 디자인.
FAGOR 사의 부스 하이덴하인과 글로벌적으로 경쟁을 하고 있는 회사인데 한국에서는 두 회사의 지사가 매우 가까운 관계라고 기억한다. (비교적 시장이 작다보니 인력풀이 겹치는 듯)
삼천리의 제로 클램프 포인트 시스템. 전시회 당시 정식 출시는 되지 않았지만 개인적으로 매우 기대가 되었던 제품으로, 슝크사의 독주를 막을 수 있을지 궁금하다. 담당 연구원분이 전시회 지원을 나오셔서 자세한 설명을 들을 수 있는 유익한 시간이었다.
화낙은 올해에도 다양한 혁신적인 로봇 제품을 전시하였는데, 가장 놀라웠던 건 엔비디아와 협업한 피지컬 AI 프로젝트로 음성으로 명령을 인식하여 로봇팔이 가동 되는 시스템이었다.
다양한 명령을 수행할 수 있었으며 가이드 분의 말로는 언어 모델이 꾸준히 학습의 완성도를 높일 수 있어 전시회 초반보다 명령 수행의 정교함이 높아 졌다고 했는데 그 말에 맞게 굉장한 퍼포먼스를 보여줬다.
약간 아쉬웠던 점은 ‘두개의 주사위를 모서리로 세워줘’ 같은 물리적으로 무리한 부탁을 했을 때 자체 판단하지 못해 응답이 없는 모습이었는데 AI의 발전 속도로 보았을 때 이러한 불규칙적인, Case 분류가 어려운 명령 또한 수년 내 대응이 가능할 것으로 기대된다.
전체적인 후기
산업의 트렌드가 점점 따라잡기 힘들정도로 빠르게 변화하고 있으며, 뒤처지지 않기 위해 많은 노력을 해야겠다는 다짐을 하게 되었다. 특히 AI와 로봇&자동화에 대한 공부는 제조업에 종사하는 사람 중 한명으로서 선택이 아닌 필수임을 깨달았다. 꾸준히 스스로 학습하고 학습한 내용의 일부를 블로그에 올리는 행동을 반복해야겠다.
