엔바이어스 85억 시리즈B 분석: 자동화가 불가능하다던 조선산업의 용접 자동화를 해결한 AI 로봇

💡 핵심요약

AI 로봇 서비스 전문 스타트업 엔바이어스(nbyus, 대표 양우성)가 2026년 3월 26일 시리즈B 라운드에서 총 85억원을 확보했다. 동국인베스트먼트와 엔베스터가 공동으로 리딩했으며, 2024년 시리즈A 투자 후 약 2년 만의 후속 투자다. 이번 투자금은 본격적인 제품 양산에 집중 투입된다.

엔바이어스의 핵심은 **WAPS(Work Assist Partner Robot System, 작업 보조 파트너 로봇시스템)**다. 기존 산업용 로봇이 정해진 동작만 반복하는 것과 달리, WAPS는 사람과 함께 일하는 로봇이다. 작업자의 숙련된 기술을 AI가 학습해 비정형화된 공정에서도 로봇이 유연하게 대응한다. 가장 자동화가 어렵다고 여겨졌던 조선 산업의 용접 공정이 주 타깃이다. 배를 만들 때 철판을 구부려 이어 붙이는 곡(曲)블록 용접처럼 매번 형태가 달라지는 작업은 기존 로봇으로는 불가능했지만, AI 기반 모듈형 로봇은 이 변수를 극복한다. 엔바이어스는 2020년 설립 후 조선·물류·콘텐츠 제작·관제 등 다양한 산업 공정에 WAPS 솔루션을 확장하고 있다.

투자 개요

기본 정보

이번 투자 라운드

비즈니스 모델 & 수익구조

배경: 왜 조선 용접은 로봇이 못 한다고 했는가

자동차 공장의 용접 로봇은 매우 흔하다. 그러나 조선소의 용접은 완전히 다른 이야기다. 자동차 생산 라인은 매일 똑같이 생긴 부품을 똑같은 위치에서 용접한다. 조선은 다르다. 배 한 척에는 수천 개의 철판이 들어가는데, 이 철판들은 저마다 두께·곡률·자세가 다르다. 특히 배의 앞뒤나 아랫면처럼 구부러진 모양의 철판을 이어 붙이는 '곡블록 용접'은 숙련된 기술자가 그때그때 상황을 판단해야 한다.

이것이 바로 비정형화 공정이다. 작업마다 조건이 달라지기 때문에 기존 산업용 로봇은 프로그래밍한 동작만 반복할 뿐 적응할 수 없었다. 그래서 조선 현장의 용접 작업은 여전히 사람, 그것도 20~30년 경력의 숙련공이 필요하다. 그런데 이 숙련공이 갈수록 부족하다. 3D 업종이라 젊은 지원자가 드물고, 기존 고령 숙련공들이 은퇴 시기에 접어들고 있다.

엔바이어스는 이 문제를 WAPS로 접근한다.

핵심 기술: WAPS — 작업 보조 파트너 로봇시스템

WAPS(Work Assist Partner Robot System)는 이름 그대로 작업자를 보조하는 파트너 로봇이다. 사람을 완전히 대체하는 것이 아니라, 숙련공이 하는 고난도 작업을 AI가 학습해 로봇이 수행하거나 보조한다. 두 가지 핵심 기술이 결합한다.

첫째, 생체 운동 메커니즘 기반 AI: 사람이 몸을 쓰는 방식을 기반으로 AI 알고리즘을 설계했다. 사람이 팔을 뻗어 용접봉을 다루는 동작, 힘 조절, 각도 변경 등을 데이터로 학습해 로봇이 유사한 방식으로 작업한다. 기존 로봇이 기계적 정밀도에 집중한 것과 달리, 엔바이어스는 생체 운동의 유연성을 모방했다.

둘째, 모듈형 로봇 플랫폼: 레고 블록처럼 필요에 따라 구성을 바꿀 수 있는 로봇이다. 같은 로봇 플랫폼으로 조선 현장의 용접, 공장의 물류, 스튜디오의 촬영 지원 등 다양한 현장에 적용할 수 있다. 특수 목적 로봇 하나를 만드는 것이 아니라, 범용으로 쓸 수 있는 플랫폼을 먼저 만들고 각 현장에 맞게 구성을 변경하는 방식이다.

사업 영역

1. 스마트 제조 — 조선 용접 및 산업 공정 자동화

가장 핵심 시장이다. 조선 산업 외에도 자동차, 반도체, 배터리 등 국내 핵심 제조 산업의 비정형 공정을 대상으로 한다. 숙련 기술자가 필요한 작업에 WAPS를 투입해 생산성을 높이고 인력난을 해소한다.

2. 물류 자동화 — 모듈형 로봇으로 다양한 물류 공정 대응

공장과 물류 창고에서 단순 반복이지만 자동화가 어려운 공정(부품 피킹, 팔렛 적재 등)에 모듈형 로봇 솔루션을 제공한다.

3. 콘텐츠 제작 스튜디오 — 스마트 스튜디오 솔루션

카메라·조명 제어 등 방송·영상 스튜디오 자동화에도 로봇 솔루션을 적용한다. 콘텐츠 제작 비용 절감과 반복 촬영 자동화가 목적이다.

4. 관제 시스템 — AI 이동 관제 로봇

산업 시설의 순찰·모니터링 등 관제 업무에 AI 이동 로봇을 투입한다.

수익 모델

운영 현황 & 주요 성과

시장 규모: 조선 용접 인력난이 만드는 수요

국내 조선업은 세계 1위 수준의 기술력을 보유하고 있지만 숙련 용접공 인력난이 심각하다. 한국경제 보도에 따르면 HD현대삼호·삼성중공업·한화오션 등 대형 조선사들이 용접 로봇 도입을 본격 확대하고 있다. 용접 로봇이 하루 50개 철판을 이어 붙이는 반면 숙련공은 25개 수준이다. 생산성은 2배지만 아직 대부분의 고난도 공정(곡블록 등)은 사람이 담당하고 있다. 이 시장이 엔바이어스의 핵심 공략 지점이다.

제품 개발 및 양산 현황

2026년 3월 시리즈B를 통해 확보한 85억원은 본격적인 제품 양산에 투입된다. 이는 그동안의 기술 개발·검증 단계를 마무리하고 실제 대량 생산과 시장 보급으로 전환하는 단계임을 의미한다.

엔바이어스의 자체 공개 정보에 따르면 WAPS 자동화 솔루션은 조립·체결 자동화 솔루션 PoC(개념 검증) 및 기술 검증을 완료했다. 다음 단계가 실제 산업 현장에서의 양산 확장이다.

투자 구조: 동국인베스트먼트 + 엔베스터 공동 리딩

이번 라운드에서 동국인베스트먼트와 엔베스터가 공동으로 리딩 투자자를 맡았다. 두 VC가 공동 리딩한다는 것은 각자의 검증 과정을 독립적으로 통과했다는 의미다. 단일 리드 대비 투자 신뢰도가 더 넓게 확인된 구조다.

성공 포인트 & 벤치마킹 인사이트

1. "절대 자동화 불가"라던 공정을 정조준한다

중요도: 상

왜 조선 용접인가 — 아무도 해결하지 못한 시장

플라잎이 제조 조립·체결 공정을 공략한 것처럼, 엔바이어스는 조선 용접이라는 더 어렵고 더 큰 문제를 선택했다. 조선 현장의 용접은 세 가지 이유로 자동화가 특히 어렵다.

첫째, 철판의 형태가 매번 다르다. 배 한 척의 외판은 수천 개의 철판이 각기 다른 각도와 곡률로 연결된다. 자동차처럼 동일한 부품이 반복되지 않는다. 둘째, 용접 품질이 안전에 직결된다. 20~30년 항해하는 선박에서 용접 불량은 대형 사고로 이어질 수 있다. 검증 기준이 극도로 높다. 셋째, 좁고 어두운 선박 내부 공정이 많다. 일반 로봇이 접근하기 어려운 환경이다.

이 세 가지 조건 때문에 수십 년간 조선 용접 자동화는 선택지에서 제외됐다. 엔바이어스는 이것을 생체 운동 기반 AI와 모듈형 플랫폼으로 해결하려 한다.

조선 수주 호황이 만드는 타이밍

2023~2026년은 국내 조선업의 수주 호황 시기다. LNG선·친환경 선박 수요 급증으로 대형 조선사들의 수주 잔량이 기록적 수준이다. 그러나 인력이 없다. 숙련 용접공 수급이 생산 병목이 되고 있다. 이 타이밍에 엔바이어스의 솔루션이 시장에 진입하는 것이다.

💡 교훈: 아무도 해결하지 못한 문제가 가장 강력한 창업 기회다. "자동화가 어렵다"는 이유가 경쟁자가 없다는 의미이기도 하다. 단, 그 어려움을 실제로 해결해야 한다. 기술이 아닌 "아직 아무도 여기 없다"는 것만으론 시장이 만들어지지 않는다.

2. 플라잎과 엔바이어스가 보여주는 피지컬 AI의 공통 패턴

중요도: 상

이 세션에서 연이어 소개되는 플라잎(조립·체결 공정)과 엔바이어스(조선 용접 공정)는 같은 시장 기회를 서로 다른 영역에서 공략하고 있다. 두 기업이 공통으로 보여주는 패턴이 있다.

공통점 1: 기존에 자동화가 안 됐던 영역

둘 다 기존 산업용 로봇으로 해결이 안 됐던 "비정형화·고난도" 공정을 타깃으로 삼는다. 플라잎의 조립·체결, 엔바이어스의 용접은 모두 숙련공이 필요한 작업이다.

공통점 2: 인력난이 수요를 만든다

제조업 전반, 조선업의 숙련 기술자 부족이 심화되고 있다. 사람을 구할 수 없으니 로봇을 찾는 것이다. 기술이 먼저 있고 수요를 만드는 것이 아니라, 수요(인력난)가 먼저 있고 기술이 그 수요를 충족하는 구조다.

공통점 3: AI가 변수를 극복하는 것이 핵심

단순 반복이 아닌 매번 달라지는 조건에 대응하는 것이 핵심 기술이다. AI가 현장 데이터를 학습해 적응력을 높이는 구조다.

💡 교훈: 피지컬 AI 창업에서 "어떤 공정"을 타깃으로 할지 선택할 때, 인력난이 가장 심한 분야를 찾아라. 조선·건설·물류·식품 등 3D 업종에서 숙련공 인력 부족이 가장 심각한 공정이 가장 강력한 시장 기회다.

3. 모듈형 플랫폼 전략 — 단일 공정이 아닌 범용 기반 기술

중요도: 중

엔바이어스가 조선 용접에만 집중하지 않고 물류·콘텐츠·관제 분야로 WAPS를 확장하는 것은 모듈형 플랫폼 전략 때문이다. 특정 공정 전용 로봇을 만들면 그 공정이 없어지거나 시장이 작으면 기업 자체가 흔들린다. 범용으로 쓸 수 있는 플랫폼을 먼저 만들면 여러 산업에 걸쳐 수익을 분산할 수 있다.

레고 블록처럼 구성을 바꿀 수 있는 모듈형 로봇은 현장마다 새로운 로봇을 설계하는 비용 없이 기존 플랫폼을 재활용한다. 이것이 조선 → 물류 → 콘텐츠 → 관제로 확장하는 사업 모델의 기반이다.

💡 교훈: 하드웨어 로봇 스타트업이 단일 공정에만 집중하면 시장 크기에 제약을 받는다. 기반 플랫폼을 범용으로 설계하고 여러 공정에 적용하는 전략을 초기부터 설계하면, 시장 기회가 닫혀도 다른 공정으로 피벗할 수 있다.

4. 시리즈B — "기술 검증 → 양산"으로의 전환

중요도: 중

엔바이어스의 시리즈B는 단순한 추가 자금 조달이 아니다. "제품 양산 본격화"라는 표현이 핵심이다. 스타트업 성장에서 "기술 개발·PoC(개념 검증) 완료 → 본격 양산"으로의 전환은 가장 자금이 많이 드는 단계다.

PoC(Proof of Concept)란 아이디어나 기술이 실제로 동작하는지 소규모로 먼저 확인하는 단계다. 조선소 한 곳에서 실험적으로 로봇을 사용해보는 것이 PoC다. 양산은 여러 조선소, 여러 공정에 실제로 납품하기 위한 대량 생산 체계를 갖추는 것이다. 이 단계 전환에 품질·인증·공급망·제조 인프라 투자가 집중적으로 필요하다.

2024년 시리즈A에서 기술을 다듬고 검증했다면, 2026년 시리즈B는 실제 시장에 제품을 공급하는 단계로 전환하는 자금이다.

💡 교훈: 하드웨어 스타트업에서 "기술 검증 완료"와 "양산 준비 완료"는 완전히 다른 단계다. 기술이 작동하는 것을 증명하는 것보다 그것을 안정적으로 대량 생산하는 것이 훨씬 많은 자금과 시간이 든다. 시리즈A로 기술을 검증하고 시리즈B로 양산 전환 자금을 확보하는 것이 하드웨어 스타트업의 전형적인 성장 경로다.