피아이이
매출 110억 · 영업이익률 -27.1%
🧭 스타일별 진단
- 21일 모멘텀 -25.9%
- RSI 40
- 볼린저 하단 근접
- 20이평 대비 -10.2%
- 영업이익률 -31.5%
- 52주 고점 대비 -59%
실시간 기술적·재무 지표에서 산출한 점수(0–100). 투자 조언이 아닙니다.
📍 시장 내 위치 11월 10일 종가 기준
백분위는 같은 날 코스피·코스닥 전 종목 안에서의 기간 수익률 순위(1 가장 약함 ~ 99 가장 강함). 투자 판단은 본인의 책임입니다.
🗞 최근 뉴스
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🏢 기업 개요
📄 회사가 직접 쓴 사업 설명 반기보고서 (2026.06) · 2026-08-13
사업의 개요
당사는 AI 기반 제조지능화(Manufacturing Intelligence)를 제조 현장에서 생성되는 검사, 공정, 설비 데이터를 수집, 분석하여 품질 관리 및 운영 효율 개선을 지원하는 솔루션 영역으로 정의하고, 관련 솔루션을 개발, 판매하고 있습니다. 당사 솔루션은 데이터 입력(Input), 처리(Process), 저장(Storage), 출력(Output) 구조를 기반으로 하며, 처리 단계에서 알고리즘, 로직 및 딥러닝 기반 분석 기능을 적용하여 결함 판별, 공정 운영 지원, 모니터링 및 예측 기능을 제공합니다. 이를 통해 생산 안정화 및 운영 효율 개선에 기여하는 방향으로 기능 고도화를 추진하고 있습니다.당사는 기존 소프트웨어 중심 사업 구조를 기반으로 현장 적용성과 사업 확장성을 고려한 장비, 시스템 통합형 사업모델 확대를 검토하고 있으며, AI(Artificial Intelligence) 기반 분석 역량과 현장 적용 경험을 바탕으로 적용 산업의 다변화를 추진하고 있습니다.
당사는 AI 기반 제조지능화(Manufacturing Intelligence)를 제조 현장에서 생성되는 검사, 공정, 설비 데이터를 수집, 분석하여 품질 관리 및 운영 효율 개선을 지원하는 솔루션 영역으로 정의하고, 관련 솔루션을 개발, 판매하고 있습니다. 당사 솔루션은 데이터 입력(Input), 처리(Process), 저장(Storage), 출력(Output) 구조를 기반으로 하며, 처리 단계에서 알고리즘, 로직 및 딥러닝 기반 분석 기능을 적용하여 결함 판별, 공정 운영 지원, 모니터링 및 예측 기능을 제공합니다. 이를 통해 생산 안정화 및 운영 효율 개선에 기여하는 방향으로 기능 고도화를 추진하고 있습니다.당사는 기존 소프트웨어 중심 사업 구조를 기반으로 현장 적용성과 사업 확장성을 고려한 장비, 시스템 통합형 사업모델 확대를 검토하고 있으며, AI(Artificial Intelligence) 기반 분석 역량과 현장 적용 경험을 바탕으로 적용 산업의 다변화를 추진하고 있습니다. 이에 따라 AX(AI Transformation)사업부를 중심으로 신규사업 영역을 단계적으로 확장하고 있으며, 신규사업은 유리기판(Glass Substrate), PCB(Print Circuit Board) 산업, 오토모티브(Automotive), 반도체(Semiconductor) 등 추진 현황과 적용 가능성을 검토하고 있습니다.유리기판(Glass Substrate) 분야는 첨단 패키징(Advanced Packaging) 공정 내 소재 및 기판 구조 변화와 함께 검사 수요가 확대되는 영역으로, TGV(Through Glass Via) 공정 적용 확대에 따라 홀 내부 결함, 미세 균열, Delamination, Void 등에 대한 검사 중요성이 높아지는 추세입니다. 당사는 데모 장비 라인업을 기반으로 광학 AOI(Automated Optical Inspection) 및 고속 검출 기능 중심의 성능 검증을 진행하고 있으며, 소재, 기판 밸류체인(Value Chain) 내 고객사를 대상으로 장비 시연, 도입 협의 및 공정 적용성 확인을 병행하고 있습니다. 또한 향후 공정 대응 범위 확대를 위해 관련 장비 운용 및 고도화 방안을 함께 검토하고 있습니다.PCB(Printed Circuit Board) 산업은 AI 서버 및 데이터센터 수요 확대에 따라 하이엔드 PCB를 중심으로 고다층화, 고정밀화가 진행되고 있습니다. 하이엔드 PCB는 대면적화, 고중량화에 따라 수작업 중심의 핸들링 공정이 물리적 한계에 이르고 있어 제조 공정 전반의 무인화, 자동화가 주요 트렌드로 자리 잡고 있으며, 하이엔드 성능 구현의 핵심인 PTH(Plated Through Hole) 및 BVH(Blind Via Hole) 등 홀 검사 공정 역시 자동화가 진행되는 추세입니다. 당사는 PTH/BVH 검사장비를 보유하고 있으며, 해당 장비에는 당사가 자체 개발한 AI 기반 자체 검출 알고리즘 및 이미지 인핸싱(Image Enhancing) 기술이 적용되어 기존 룰 기반 AOI 대비 미세 홀 결함에 대한 검출력을 높인 것이 특징입니다. 나아가 하이엔드 PCB 사업은 기존 컨벤셔널(Conventional) PCB 대비 전수검사 공정 자동화, MoMA(Mobile Manipulator) 기반 물류 자동화 등 무인화, 자동화 솔루션의 채택 유인이 높은 영역으로, 당사는 관련 사업기회를 단계적으로 발굴해 나갈 계획입니다.오토모티브(Automotive) 분야는 (헤드램프(Head Lamp), 리어램프(Rear Lamp) 등)를 중심으로 외관 품질, 조립 정합 및 기능 신뢰성에 대한 요구 수준이 높아 검사 자동화 수요가 지속되는 영역입니다. 당사는 자동차 밸류체인 내 1차 벤더 및 램프 모듈사를 대상으로 로봇 기반 검사와 AI 기술 접목 가능 공정을 중심으로 PoC(Proof of Concept)를 추진하고 있으며, 검증 결과에 따라 양산 적용 범위를 단계적으로 검토하고 있습니다. 또한 제품 적용 범위는 헤드램프(Head Lamp)를 중심으로 리어램프(Rear Lamp), DRL(Daytime Running Lamp) 등 인접 영역으로의 확장 가능성을 검토하고 있습니다.반도체(Semiconductor) 분야는 AI(Artificial Intelligence)/HPC(High Performance Computing) 확산에 따라 고성능 디바이스 비중이 증가하면서 후공정(패키징/기판) 단계의 품질 관리 중요성이 높아지는 추세입니다. 당사는 웨이퍼(Wafer) 및 패널(PLP, Panel Level Packaging) 공정에서의 맵핑, 분석 수요와 본딩 웨이퍼 등 접합 품질 확보를 위한 초음파 검사 수요를 중심으로 적용 가능성을 검토하고 있습니다. 또한 반도체 밸류체인 내 공정 품질 확보 목적의 검사 수요에 대응하여 관련 성능 검증과 사업기회 발굴을 단계적으로 추진하고 있습니다.당사의 캐시카우(Cash Cow) 역할을 수행하는 SB(Secondary Battery)사업부는 이차전지 배터리 셀 제조 공정에서 축적한 검사, 운영 데이터와 현장 적용 경험을 바탕으로 AI 비전 및 데이터 기반 스마트팩토리 솔루션을 공급하고 있습니다. 국내 주요 배터리 셀 제조사 및 해외 제조사를 대상으로 공급 실적을 보유하고 있으며, 고객 라인별 특성에 맞춘 소프트웨어 제공을 통해 생산능력 증설 및 공정 안정화 수요에 대응하고 있습니다. 또한 이차전지 분야에서 축적한 데이터, 알고리즘 및 현장 적용 경험을 바탕으로 AX 신규사업 영역으로의 적용 범위 확대도 병행 검토하고 있습니다.당사는 특정 산업에 한정된 개별 솔루션 공급 구조를 넘어, 제조 현장에서 축적되는 데이터를 기반으로 품질 관리, 공정 운영, 검사 자동화 및 시스템 연계를 지원하는 AI 기반 제조지능화 기업으로 사업 포트폴리오를 고도화하고 있습니다. 향후에도 기존 사업에서 확보한 데이터 처리 및 분석 역량, 산업별 현장 적용 경험, 장비, 시스템 통합형 사업모델 검토를 바탕으로 신규 산업군 내 적용 범위를 단계적으로 확대해 나갈 계획입니다.
주요 제품과 서비스
가. 주요 제품 등의 현황 나. 주요 제품에 대한 내용 (1) AI 검사 솔루션 당사의 AI 검사 솔루션은 자체 AI 알고리즘 개발 역량과 1. 광학 AOI(Automated Optical Inspection), 2. 홀로토모그래피(Holotomography), 3. 초음파, 4. X-ray / CT에 이르는 전방위 검사 기술 계층을 보유하고 있습니다. 표면 외관부터 내부 접합 품질까지 검사 대상과 결함 특성에 최적화된 검사 방식을 제공하는 것을 핵심 경쟁력으로 하고 있습니다. 광학 AOI는 표면 및 외관 결함의 고속 전수검사를, 홀로토모그래피는 유리 등 투명ㆍ반투명 소재 내부의 비파괴 정밀 검측을, 초음파 및 X-ray/CT는 접합부와 적층 구조 내부의 은폐 결함 검출을 각각 담당하며, 단일 검사 방식으로는 대응이 어려운 복합 결함에 대해 상호 보완적인 검사 체계를 구성합니다. 여기에 이차전지 분야에서 축적한 딥러닝 기반 비정형 결함 판별 및 AI 모델 경량화(Lightweighting) 기술을 공통 기반으로 적용하여, 검사 정확도와 처리 속도, 도입 비용 효율을 동시에 확보하는 방향으로 솔루션을 고도화하고 있습니다.
가. 주요 제품 등의 현황 나. 주요 제품에 대한 내용 (1) AI 검사 솔루션 당사의 AI 검사 솔루션은 자체 AI 알고리즘 개발 역량과 1. 광학 AOI(Automated Optical Inspection), 2. 홀로토모그래피(Holotomography), 3. 초음파, 4. X-ray / CT에 이르는 전방위 검사 기술 계층을 보유하고 있습니다. 표면 외관부터 내부 접합 품질까지 검사 대상과 결함 특성에 최적화된 검사 방식을 제공하는 것을 핵심 경쟁력으로 하고 있습니다. 광학 AOI는 표면 및 외관 결함의 고속 전수검사를, 홀로토모그래피는 유리 등 투명ㆍ반투명 소재 내부의 비파괴 정밀 검측을, 초음파 및 X-ray/CT는 접합부와 적층 구조 내부의 은폐 결함 검출을 각각 담당하며, 단일 검사 방식으로는 대응이 어려운 복합 결함에 대해 상호 보완적인 검사 체계를 구성합니다. 여기에 이차전지 분야에서 축적한 딥러닝 기반 비정형 결함 판별 및 AI 모델 경량화(Lightweighting) 기술을 공통 기반으로 적용하여, 검사 정확도와 처리 속도, 도입 비용 효율을 동시에 확보하는 방향으로 솔루션을 고도화하고 있습니다. ai 검사 솔루션 (1).jpg AI 검사 솔루션 (1) ai 검사 솔루션 (2).jpg AI 검사 솔루션 (2) 유리기판(Glass Substrate) 분야에서는 양산화의 주요 허들로 지목되는 미세 크랙, 충전 불량, 보이드(Void), 딜라미네이션(Delamination) 등 핵심 결함에 대한 검사ㆍ검측 솔루션의 성능 검증을 진행하고 있습니다. 유리 소재 특성상 결함이 내부에 은폐되거나 광학적으로 판별이 어려운 경우가 많아, 광학 검사와 비파괴 검측 기술을 결합한 당사의 다중 기술 계층이 유효하게 작용할 수 있는 영역으로 판단하고 있습니다.PCB(Print Circuit Board) 분야에서는 PTH(Plated Through Hole)/BVH(Blind Via Hole) 홀 검사 자동화 장비를 기반으로 사업화를 추진하고 있으며, 홀 내부와 같이 조명ㆍ초점 조건이 제약되는 검사 환경에서 AI 기반 영상 분석 역량을 통해 검출 신뢰성을 확보하고 있습니다. 반도체(Semiconductor) 분야에서는 웨이퍼 본딩(Wafer Bonding) 공정의 접합 품질 확보를 위한 초음파 기반 검사 적용을 추진하고 있습니다.오토모티브(Automotive) 분야에서는 기존 작업자 목시(目視) 검사에 의존하던 헤드램프(Head Lamp) 검사 공정을 무인화ㆍ자동화 트렌드에 맞춰 다관절 로봇과 AI 검사 솔루션을 결합한 형태로 전환ㆍ공급한 실적을 보유하고 있습니다. 제조현장 적용 레퍼런스 기반으로, 대형 램프 검사 영역으로의 수평 전개를 추진하고 있으며, 오토모티브 산업으로 시작하여 다양한 제조 라인에서 무인화ㆍ자동화 검사 솔루션의 채택률이 높아질 것으로 기대하고 있습니다. 당사는 이러한 산업별 적용 성과와 검사 데이터를 상호 연계하여 기술 계층 전반의 검출 성능을 지속적으로 개선하고 있으며, 이를 기반으로 첨단 제조 산업 내 검사 솔루션의 적용 범위를 단계적으로 확대해 나갈 계획입니다. (2) 데이터기반 스마트팩토리 솔루션 당사의 데이터 기반 스마트팩토리 솔루션은 AI가 도입되고 있는 다양한 첨단 제조 공정에서 발생하는 검사, 공정, 설비 데이터를 통합적으로 수집, 분석, 모니터링, 예측하여 생산 전반의 품질과 운영 효율을 고도화하는 시스템입니다. 설비, 센서, 검사장비 등 현장에서 생성되는 대규모 원천 데이터를 기반으로 공정 이상, 품질 변동, 데이터 드리프트를 실시간으로 감지하고, 인공지능 모델 성능 저하의 원인을 공정 조건, 설비 상태 등 물리적 맥락까지 연계해 분석합니다. 또한 AI Observability 및 MLOps 기반 운영 체계를 통해 모델 성능을 지속적으로 관리하고, 공정 조건 변화에 따른 자동 보정 및 예측 기능을 제공합니다. 전 세계적으로 AI를 활용한 제조 지능화 및 관련 생산설비의 신, 증설이 확대되는 가운데, 글로벌 제조사들은 조기 수율 안정화와 글로벌 생산라인 간 품질 일관성 확보를 위해 데이터 기반, AI 자율 운영형 스마트팩토리 구축에 대한 투자를 지속적으로 확대하고 있습니다. 데이터 기반 스마트팩토리 솔루션.jpg 데이터 기반 스마트팩토리 솔루션 다. 주요 제품 등의 가격변동추이 당사의 AI머신비전, 데이터기반 스마트팩토리 솔루션은 고객사별로 이차전지 제조 공정이 상이하고, 동일 제조 공정 내에서도 다양한 요구 사양 차이에 따른 가격 편차가 크기 때문에 솔루션의 가격을 단순 산정하기 어렵습니다. 또한 사양별 구체적인 가격 변동은 영업적으로 보호되어야 할 필요가 있으므로 제품에 대한 단가를 기재하지 않습니다.
매출과 수주
가. 매출 실적 나. 판매 경로와 방법 (1) 판매 조직 당사는 2025년 말 조직 개편에 따른 사업부제 도입을 통해 핵심 역량을 집중하고 영업 경쟁력을 극대화하였습니다. 전사 영업 조직을 크게 SB(Secondary Battery) 영업본부와 AX(AI Transformation) 영업본부로 구분하여 운영하고 있습니다. 이를 통해 기존 사업의 안정적 매출 기반 확보와 신사업 확장 동력을 이원화 및 전문화하여 전방 산업의 리스크를 분산하고, 중장기 성장전략을 균형 있게 추진할 수 있는 구조적 기반을 확보하였습니다. 영업 조직.jpg 영업 조직 각 영업본부의 역할과 특징은 다음과 같습니다.SB 영업본부: 당사의 캐시카우 역할을 담당하는 이차전지 산업에 집중하는 조직입니다. 단일 아이템 및 주요 배터리 제조 고객선을 타겟으로 심도 있는 밀착 영업과 고객 관리를 전개하고 있습니다. AX 영업본부: 유리기판, PCB, 오토모티브, 반도체 등 다양한 밸류체인과 인더스트리에 동시에 대응하는 신성장 전담 조직입니다. 단일 고객선을 상대하는 SB 영업본부와 달리, AX 영업본부 산하의 영업팀은 각 시장 카테고리(유리기판, PCB, 오토모티브 등)별로 역할을 세분화하여 각 산업 특성에 맞춘 고도화된 타겟 영업을 수행하고 있습니다. (2) 판매 경로 다.
가. 매출 실적 나. 판매 경로와 방법 (1) 판매 조직 당사는 2025년 말 조직 개편에 따른 사업부제 도입을 통해 핵심 역량을 집중하고 영업 경쟁력을 극대화하였습니다. 전사 영업 조직을 크게 SB(Secondary Battery) 영업본부와 AX(AI Transformation) 영업본부로 구분하여 운영하고 있습니다. 이를 통해 기존 사업의 안정적 매출 기반 확보와 신사업 확장 동력을 이원화 및 전문화하여 전방 산업의 리스크를 분산하고, 중장기 성장전략을 균형 있게 추진할 수 있는 구조적 기반을 확보하였습니다. 영업 조직.jpg 영업 조직 각 영업본부의 역할과 특징은 다음과 같습니다.SB 영업본부: 당사의 캐시카우 역할을 담당하는 이차전지 산업에 집중하는 조직입니다. 단일 아이템 및 주요 배터리 제조 고객선을 타겟으로 심도 있는 밀착 영업과 고객 관리를 전개하고 있습니다. AX 영업본부: 유리기판, PCB, 오토모티브, 반도체 등 다양한 밸류체인과 인더스트리에 동시에 대응하는 신성장 전담 조직입니다. 단일 고객선을 상대하는 SB 영업본부와 달리, AX 영업본부 산하의 영업팀은 각 시장 카테고리(유리기판, PCB, 오토모티브 등)별로 역할을 세분화하여 각 산업 특성에 맞춘 고도화된 타겟 영업을 수행하고 있습니다. (2) 판매 경로 다. 판매 전략 (1) AI 비전 솔루션 당사의 AI 비전 솔루션 판매 전략은 고도화된 딥러닝 추론 기술과 'AI 모델 경량화'를 핵심 영업 무기(Selling Point)로 삼아 고객의 도입 장벽을 낮추고, 타겟 산업군을 전방위로 확대하는 데 집중하고 있습니다.기존의 단순 규칙 기반(Rule-based) 검사 방식에 한계를 느끼는 첨단 제조사들을 대상으로, 당사는 비정형 불량 판별 능력과 과검(Over-detection) 최소화에 따른 즉각적인 수율 개선 효과를 적극적으로 어필하고 있습니다. 특히 고사양 하드웨어 구축 부하를 줄여주는 'AI 모델 경량화' 기술을 앞세워, 설비 투자(CAPEX) 절감 니즈가 큰 고객사들의 선행 기술 검증(PoC)을 빠르게 유도하고 있습니다.당사는 이러한 제품 경쟁력을 바탕으로 다음과 같은 세부 타겟팅 및 영업 전략을 전개하고 있습니다.타겟 시장 다변화 전략: 기존의 주력 매출처인 이차전지 시장에서의 확고한 레퍼런스를 지렛대 삼아, 고난도 미세 검사가 필수적인 고사양 PCB, 오토모티브 등 AI 지능화 장비 수요가 급증하는 신규 첨단 제조 시장으로 영업 포트폴리오를 빠르게 다각화하고 있습니다.밸류체인(Value Chain) 투트랙 공략: 단일 고객사 영업에 그치지 않고 산업 생태계 전체를 타겟팅합니다. 시장 트렌드를 주도하는 글로벌 대기업(End-user)을 직접 공략하여 당사 솔루션을 표준화함과 동시에, 해당 제조사들의 하부 소재, 부품 벤더 및 외주(OEM) 생산 업체들까지 동시에 공략하는 전방위적 영업을 통해 시장 지배력을 강화하고 있습니다.선행 검증(PoC) 기반 양산 라인 확산: 핵심 고객사와의 선행 기술 검증(PoC) 프로젝트를 최우선으로 수주하여 당사 솔루션의 성능을 현장에서 입증한 뒤, 이를 기반으로 고객사의 국내외 전체 양산 라인에 수평 및 수직 전개(Roll-out)하여 락인(Lock-in) 효과와 매출 극대화를 달성하는 전략을 실행 중입니다. (2) 데이터 기반 스마트팩토리 솔루션 AI 머신비전 기술 확산과 함께 제조 현장에서 생성되는 대규모 데이터를 활용해 생산성 향상과 수율 관리를 동시에 달성하려는 수요가 첨단 제조 산업 전반으로 확대되고 있습니다. 과거에는 개별 설비의 단순 가동률과 생산성이 핵심 관리 지표였다면, 최근에는 검사 설비와 제조 설비 전반에서 발생하는 데이터를 통합적으로 수집, 분석, 모니터링하고, 이를 기반으로 공정 이상을 사전에 예측, 대응하는 데이터 중심의 제조 지능화(Manufacturing Intelligence) 운영 체계로 전환되는 추세입니다. 이러한 변화는 제조 데이터의 투명성을 높이고, 공정 변동과 이상 징후를 실시간으로 감지함으로써 현장 이슈에 신속히 대응할 수 있는 체계적인 자율 운영을 가능하게 합니다.당사의 데이터 기반 스마트팩토리 솔루션은 특정 산업에 국한되지 않고 고사양 PCB, 오토모티브, 이차전지 등 고도화된 첨단 제조 공정에서 발생하는 검사, 공정, 설비 데이터를 통합 분석합니다. 인공지능 기술을 활용해 공정 변화와 데이터 드리프트를 실시간으로 감지하며, AI 모델 성능 저하의 원인을 공정 조건 및 설비 상태 등 물리적 맥락까지 연계해 분석, 판별하는 것이 당사 기술의 핵심입니다. 이를 통해 단순 모니터링을 넘어 공정 이상에 대한 선제적 대응과 운영 최적화를 지원합니다.전 세계적으로 AI를 도입한 첨단 제조 라인의 신설 및 증설이 동시다발적으로 진행되는 환경에서, 글로벌 제조사들은 조기 수율 안정화와 다수 국가에 산재한 글로벌 생산라인 간의 품질 일관성을 확보하기 위해 데이터 기반의 AI 자율 운영형 스마트팩토리 구축에 투자를 집중하고 있습니다. 당사는 이러한 거시적 시장 요구에 부합하는 높은 확장성과 분석 기술력을 바탕으로, 전방 산업의 제약 없이 다양한 밸류체인을 동시 공략하는 판매 전략을 전개하고 있습니다. (3) AI 솔루션 Physical AI 솔루션은 제조 현장에서 인지, 판단, 제어 기능을 통합적으로 수행하는 지능형 로봇 수요 확대에 따라 성장하고 있습니다. 인건비 상승과 숙련 인력 부족으로 제조원가 부담이 증가하는 가운데, 단순 반복 작업을 자동화하는 기존 산업용 로봇을 넘어 공정 환경과 작업 상태를 실시간으로 인식하고 스스로 판단, 동작을 최적화하는 Physical AI 로봇의 필요성이 부각되고 있습니다. 특히 다품종, 소량 생산과 잦은 공정 전환이 요구되는 제조 환경에서는 로봇의 자율성과 적응력이 핵심 경쟁 요소로 평가되고 있습니다.당사는 AI 비전, 각종 센서 데이터, 공정 정보를 결합한 통합 인지, 판단 구조를 기반으로 로봇의 자율 판단 능력을 강화하고, 공정 변화나 품질 편차에 유연하게 대응할 수 있는 Physical AI 솔루션을 보유, 구축하고 있습니다. 이를 통해 로봇의 작업 정밀도와 안정성을 동시에 확보함으로써 생산성 향상과 품질 편차 최소화를 지원합니다. 또한 초기 도입 비용에 대한 고객 부담을 완화하기 위해 구독형 및 단계적 도입 모델을 적용하고 있으며, PoC부터 현장 확산까지 이어지는 단계별 판매 전략을 통해 제조 현장 적용 범위를 확대함으로써 지속적인 매출 성장을 도모하고 있습니다. (5) 장비 솔루션 Physical AI 기반 장비 솔루션은 전방 산업의 설비 투자 변동성에 따라 실적 변동이 발생할 수 있는 기존 장비 사업의 한계를 보완하는 신규 사업 영역으로 확대를 추진하고 있습니다. 당사는 비파괴 내부 검사 및 AI 기반 결함 진단 기술을 AI 비전, AMR, 협동로봇과 결합해 검사, 판단, 이송, 제어 기능을 하나의 시스템으로 통합한 지능형 장비 솔루션을 개발, 구축하고 있습니다. 이를 통해 개별 공정 단위의 자동화를 넘어 공정 간 연계와 전체 라인 효율 최적화를 지원할 수 있습니다.구체적으로 CNC Driller용 로봇 핸들러, 이동형 AMR 기반 자동 로딩, 언로딩, 로봇 티칭 최적화 기술을 적용해 공정 간 대기 시간과 병목 구간을 최소화하고, 설비 가동률과 생산성을 동시에 향상시키고 있습니다. 또한 핵심 부품과 제어, 분석 소프트웨어의 내재화를 통해 기술 경쟁력을 강화함과 동시에 원가 구조를 개선하여 가격 경쟁력을 확보하고 있습니다. 이러한 통합형 Physical AI 장비 솔루션을 기반으로 고객사의 자동화, 무인화 수요에 효과적으로 대응하며, 프로젝트형 매출과 반복적인 추가 도입 수요를 통해 안정적인 매출 성장을 도모하고 있습니다. (6) H/W 솔루션 AI 비전 및 AI 기술 확산에 따라 고해상도 카메라, 고속 인터페이스, 연산 성능이 강화된 고사양 하드웨어 수요가 지속적으로 증가하는 추세입니다. 대용량 영상 데이터의 실시간 처리와 딥러닝 기반 분석을 구현하기 위해서는 고성능 카메라, GPU 및 연산 모듈, 정밀 제어 보드 등 고사양 H/W 구성이 필수적이며, 이에 따라 관련 시장 성장과 함께 당사의 H/W 솔루션 매출 확대가 기대됩니다.
보고서의 매출·제품 표
주요 제품 및 서비스 · 표 1 (14행)
| 매출유형 | 2024년도 | 2025년도 | 2026년 2분기 | ||||
| 금액 | 비중 | 금액 | 비중 | 금액 | 비중 | ||
| 제품 | AI 비전 솔루션 | 44,866 | 58.77% | 13,661 | 53.20% | 10,484 | 50.28% |
| AI 솔루션 | 16,820 | 22.03% | 1,223 | 4.76% | 49 | 0.24% | |
| 장비 솔루션 | 8,651 | 11.33% | 4,296 | 16.73% | 5,998 | 28.76% | |
| 용역 | AI 비전 솔루션 | 3,178 | 4.16% | 4,117 | 16.03% | 3,794 | 18.19% |
| AI 솔루션 | 65 | 0.09% | 133 | 0.52% | - | 0.00% | |
| 장비 솔루션 | 1,729 | 2.27% | 1,389 | 5.41% | 211 | 1.01% | |
| 상품 | AI 비전 솔루션 | 334 | 0.44% | 95 | 0.37% | 157 | 0.75% |
| AI 솔루션 | - | - | - | - | 12 | 0.06% | |
| 장비 솔루션 | 4 | 0.01% | - | - | - | - | |
| 기타 | 671 | 0.91% | 732 | 2.98% | 147 | 0.70% | |
| 합계 | 76,318 | 100.00% | 25,646 | 100.00% | 20,852 | 100.00% | |
| 중단 사업 | 47,729 | - | 39,442 | - | 8,591 | - |
주요 제품 및 서비스 · 표 2 (2행)
| 주1) | K-IFRS 연결기준으로 작성되었습니다. |
| 주2) | 각 비중은 계속사업 매출 기준으로 산정하였습니다. |
매출 및 수주상황 · 표 3 (25행)
| 매출 유형 | 품 목 | 2024년 (제7기) | 2025년(제8기) | 2026년 2분기(제9기) | |
| 제품 | AI 비전 솔루션 | 수출 | 2,987 | 15 | 626 |
| 내수 | 41,879 | 13,646 | 9,858 | ||
| 소계 | 44,866 | 13,661 | 10,484 | ||
| AI 솔루션 | 수출 | 15,976 | - | - | |
| 내수 | 845 | 1,223 | 49 | ||
| 소계 | 16,820 | 1,223 | 49 | ||
| 장비 솔루션 | 수출 | - | - | - | |
| 내수 | 8,651 | 4,296 | 5,998 | ||
| 소계 | 8,651 | 4,296 | 5,998 | ||
| 용역 | AI 비전 솔루션 | 수출 | - | 15 | 25 |
| 내수 | 3,178 | 4,102 | 3,768 | ||
| 소계 | 3,178 | 4,117 | 3,794 | ||
| AI 솔루션 | 수출 | - | - | - | |
| 내수 | 65 | 133 | - | ||
| 소계 | 65 | 133 | - | ||
| 장비 솔루션 | 수출 | 7 | - | - | |
| 내수 | 1,722 | 1,389 | 211 | ||
| 소계 | 1,729 | 1,389 | 211 | ||
| 상품 | AI 비전 솔루션 | 수출 | 35 | - | - |
| 내수 | 300 | 95 | 157 | ||
| 소계 | 334 | 95 | 157 | ||
| AI 솔루션 | 수출 | - | - | - | |
| 내수 | - | - | 12 | ||
| 소계 | - | - | 12 |
매출 및 수주상황 · 표 4 (19행)
| 매출유형 | 품목 | 구분 | 판매경로 | 매출비중 |
| 제품 매출 | AI 비전 솔루션 | 수출 | 직접판매 | 3.00% |
| 국내 | 직접판매 | 47.28% | ||
| AI 솔루션 | 수출 | 직접판매 | 0.00% | |
| 국내 | 직접판매 | 0.24% | ||
| 장비 솔루션 | 수출 | 직접판매 | 0.00% | |
| 국내 | 직접판매 | 28.76% | ||
| 용역 매출 | AI 비전 솔루션 | 수출 | 직접판매 | 0.12% |
| 국내 | 직접판매 | 18.07% | ||
| AI 솔루션 | 수출 | 직접판매 | 0.00% | |
| 국내 | 직접판매 | 0.00% | ||
| 장비 솔루션 | 수출 | 직접판매 | 0.00% | |
| 국내 | 직접판매 | 1.01% | ||
| 상품 매출 | AI 비전 솔루션 | 수출 | 직접판매 | 0.00% |
| 국내 | 직접판매 | 0.75% | ||
| AI 솔루션 | 수출 | 직접판매 | 0.00% | |
| 국내 | 직접판매 | 0.06% | ||
| 장비 솔루션 | 수출 | 직접판매 | 0.00% | |
| 국내 | 직접판매 | 0.00% |
단위는 보고서 표기 그대로(대개 백만원)예요. 행은 공시된 모양 그대로 옮겼어요.
금융감독원 전자공시(DART) 정기보고서에서 회사가 쓴 문장을 요약·편집 없이 옮겼어요. 원문 보기 →
🔗 같은 업종의 비교 기업 2026-10-07 기준
정보 제공용이며 투자 권유가 아니에요. 위키 문서 전체 보기 →
📊 투자 지표 2026-11-10 종가 기준
기간 수익률
적자 등으로 이익이나 순자산이 0 이하이면 PER·PBR은 비워 둬요.
🧭 가치평가 위치 2026-11-10 종가 기준
같은 업종으로 묶인 종목이 적어 업종 비교는 비워 둬요.
최근 배수 범위 2026-07-08 ~ 2026-11-10 · 84거래일
기록이 쌓인 날짜만큼의 범위예요. 몇 해 치 밴드가 아니라 최근 흐름이에요.
52주 가격 위치
업종은 한국거래소 업종 분류예요. 배수는 매일 시세로 계산하고, 적자·자본잠식 종목은 분포에서 빼요.
🏦 연간 실적 (연결)
돈의 흐름 · 2025년
2025년 매출 651억 가운데 -32.6%가 영업이익, -37.8%가 순이익으로 남았어요.
무엇이 성장했나
| 연도 | 매출 | 영업이익 | 순이익 | 매출 증감 | 영업이익 증감 | 영업이익률 | ROE | 부채비율 | EPS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2025년 | 651억 | -212억 | -246억 | — | — | -32.6% | -43.7% | 166.6% | -626원 |
금융감독원 전자공시(DART) 사업보고서 기준. 부채비율 = 부채 ÷ 자본.
💧 비용과 현금흐름 연간
| 연도 | 매출원가율 | 판관비율 | 영업활동 현금 | 투자활동 | 재무활동 | 설비투자 | 잉여현금 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2025년 | — | 24.9% | -69억 | -579억 | +646억 | 63억 | -132억 |
2025년 영업활동에서 현금이 69억 빠져나갔고 설비투자에 63억을 더 썼어요.
잉여현금 = 영업활동 현금 − 설비투자(유형·무형자산 취득). 사업보고서(연간)에만 있는 항목이라 분기는 없어요.
📅 분기 실적
| 분기 | 매출 | 영업이익 | 순이익 | 영업이익률 |
|---|---|---|---|---|
| 2026 2Q | 110억 | -30억 | -106억 | -27.1% |
| 2026 1Q | 98억 | -31억 | -31억 | -31.5% |
| 2025 4Q | 167억 | -65억 | -93억 | -38.6% |
| 2025 3Q | 147억 | -69억 | -66억 | -46.7% |
| 2025 2Q | 170억 | -43억 | -52억 | -25.3% |
| 2025 1Q | 166억 | -36억 | -36억 | -21.5% |
분기마다 그 3개월 실적이에요. 4분기는 연간에서 1~3분기를 뺀 값이에요.
📈 주체별 누적 순매수
120거래일 · 2026-05-15 ~ 2026-11-10첫 거래일부터 날마다 순매수 금액을 더해 간 값이에요(오른쪽 눈금). 외국인 비율은 외국인이 가진 주식 수 ÷ 상장 주식 수예요(왼쪽 눈금).
🏦 투자자별 순매수 2026-11-10까지
최근 20거래일 동안 외국인 3억 원어치 순매수, 기관 11만 원어치 순매도, 개인 3억 원어치 순매도했어요.
| 5일 | 10일 | 20일 | 60일 | |
|---|---|---|---|---|
| 외국인 | +1억 | +2억 | +3억 | -17억 |
| 기관 | -5만 | -5만 | -11만 | -1,322만 |
| 개인 | -1억 | -2억 | -3억 | +14억 |
📆 최근 20거래일 일별 순매수
| 날짜 | 외국인 | 기관 | 개인 |
|---|---|---|---|
| 11-10 | +1,698만 | 0만 | -1,697만 |
| 11-09 | -789만 | -26만 | +815만 |
| 11-06 | +2억 | +21만 | -2억 |
| 11-05 | -5,217만 | 0만 | +5,213만 |
| 11-04 | +1,123만 | 0만 | -1,123만 |
| 11-03 | -3,197만 | 0만 | +3,196만 |
| 11-02 | +3,831만 | 0만 | -3,831만 |
| 10-30 | -7,677만 | 0만 | +7,733만 |
| 10-29 | -2,364만 | 0만 | +1,898만 |
| 10-28 | +1억 | 0만 | -1억 |
| 10-27 | -1,602만 | -173만 | +1,758만 |
| 10-26 | +1억 | +164만 | -1억 |
| 10-23 | +2,382만 | 0만 | -2,382만 |
| 10-22 | -3,008만 | 0만 | +3,008만 |
| 10-21 | +285만 | 0만 | -242만 |
| 10-20 | -6,051만 | 0만 | +6,140만 |
| 10-19 | +3,746만 | -13만 | -4,274만 |
| 10-16 | +5,048만 | -1만 | -5,133만 |
| 10-15 | +1억 | -432만 | -1억 |
| 10-14 | -1억 | +448만 | +9,804만 |
순매수 금액(원). 플러스는 순매수, 마이너스는 순매도예요.
🏷 투자자별 평균 매수가 2026-11-10까지
| 5일 | 10일 | 20일 | 현재가와 비교 | |
|---|---|---|---|---|
| 외국인 | 3,992원 | 4,132원 | 4,486원 | -9.8% |
| 기관 | 2,915원 | 2,915원 | 4,719원 | -14.3% |
| 개인 | 4,039원 | 4,180원 | 4,530원 | -10.7% |
기간 동안 산 금액 합 ÷ 산 수량 합이에요. 판 물량은 빼지 않아서 보유 평단과는 달라요. 마지막 칸은 지금 가격이 20일 평균 매수가보다 얼마나 높은지·낮은지예요.
🧮 기술적 신호 요약
2026-11-10 종가까지의 일봉으로 지표 9개를 계산해 모았어요. 지표 신호를 정리한 참고 정보이며 매수·매도 권유가 아니에요.
현재가가 120일선 아래에 있고 120일선도 내려가고 있어요. (120일선 4,206원, 20일 동안 -8.8%)
파는 쪽 분위기가 강해요. (RSI 40% · 스토캐스틱 30% · 볼린저 위치 30%)
🔎 지표별 점검
20일·60일·120일선이 위에서부터 차례로 놓인 정배열이에요. 상승 추세가 이어지는 모양이에요.
이 지표는?
최근 며칠 종가의 평균을 이은 선이에요. 짧은 선이 긴 선 위에 차례로 있으면 오르는 흐름으로 봐요.
20일선과 60일선 모두 아래에 있어요. 가격 흐름이 평균보다 약해요.
이 지표는?
현재가가 20일·60일 평균보다 얼마나 위·아래에 있는지 봐요.
MACD가 시그널선과 0선 아래에 있어요. 내리는 힘이 우세해요.
이 지표는?
12일과 26일 평균의 차이로 추세의 힘과 방향을 봐요. 시그널선은 그 차이의 9일 평균이에요.
50 아래에서 내리는 힘이 우세해요. 침체 기준 30까지 9.9 남았어요.
이 지표는?
최근 14일 동안 오른 폭과 내린 폭을 비교한 0~100 값이에요. 70 이상은 과열, 30 이하는 침체로 봐요.
20 아래라 뚜렷한 추세 없이 오르내리는 흐름이에요.
이 지표는?
방향과 상관없이 추세가 얼마나 강한지 보는 값이에요. 25 이상이면 추세가 뚜렷하다고 봐요. +DI는 오르는 힘, -DI는 내리는 힘이에요.
밴드 아래쪽 끝 근처예요. 약세가 이어지거나 반등을 시험하는 자리예요.
이 지표는?
20일 평균선 위아래로 표준편차 2배 폭의 띠를 그려요. 가격이 띠 안 어디쯤인지(0%=하단, 100%=상단)로 과열·침체를 봐요.
%K가 20 이하인 침체권이에요. %K가 %D 위로 올라서 반등을 시도하고 있어요.
이 지표는?
최근 14일 가격 범위 안에서 지금 가격이 어디쯤인지 보는 0~100 값이에요. 80 이상 과열, 20 이하 침체로 봐요.
평소보다 거래량이 65% 적어요. 관심이 줄어든 상태예요.
이 지표는?
마지막 거래일 거래량을 최근 20일 평균과 비교해요. 큰 거래량은 그 움직임에 힘이 실렸다는 뜻이에요.
최근 20거래일 동안 내린 날 거래량이 오른 날보다 많았어요. 팔려는 힘이 쌓이는 흐름이에요.
이 지표는?
오른 날 거래량은 더하고 내린 날 거래량은 빼서 쌓은 값이에요. 사고파는 힘이 어느 쪽에 쌓이는지 보여 줘요.
🧱 주요 가격대
지난 1년 동안 주가가 여러 번 방향을 바꾼 가격대를 모았어요. 막대가 길수록 자주 부딪힌 자리예요.
📚 매물대 (최근 60거래일)
마지막 종가가 주요 거래 구간보다 아래에 있어요. 이 구간이 위쪽 부담이 되기도 해요.
하루 거래량을 그날 고가~저가에 고르게 나눠 쌓았어요. 거래가 많이 쌓인 가격대는 지지나 저항이 되기 쉬워요.
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