부능관 부품 유연 가공 상하이 파나코, 전체 스택 자동화 방안과 함께 Tube China 2026 선보여
상하이파나코는 파이프 부품의 상부 재료, 커브 파이프 성형, 레이저 절단, 하부 재료의 전체 공정을 포괄하는 일체화 가공 방안을 중량으로 전시할 것이며, 배치가 치밀하고 스마트 프로그래밍, 고유성 생산 교환 등 핵심 우세를 겸비하여 다품종 파이프 부품의 혼선 생산을 실현할 수 있으며, 파이프 부품 제조 기업의 원가 절감과 효율 증대, 시장 수요에 빠르게 응답할 수 있도록 도울 것이다.최근 억유럽 싱크탱크는'2026 글로벌 구신지능 벤치마킹 기업 TOP100'차트를 공식 발표했다.토스타는 공업구신지능분야에서의 심경축적으로 성공적으로 명단에 올랐다.이 차트는 구신지능 대뇌, 데이터 서비스, 핵심 부품 및 본체 제조 4대 세분화 분야를 포괄하며, 주문 검증, 양산 인도, 장면 침투가 실질적인 돌파를 이룩하고 상업화 진척이 성숙된 벤치마킹 기업에 초점을 맞추어 산업화 폭발 전야에 있는 구신지능 경기를 위해 상업화 착지를 핵심으로 하는 업계 참고 기준과 가치 좌표를 구축한다.

본체 제조 분야에서 전 세계 40개 기업이 선정되었는데, 인간형 로봇, 4족 로봇, 협동 로봇, 공업 및 서비스 로봇 등 품목을 포함하며, Figure, 테슬라 등 해외 선두와 국내 유명 기업들이 모였다.
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AI 유연한 분류 워크스테이션으로 실제 생산 라인 제공
토스타는"공예를 알고 일을 할 줄 아는"공업 구신 지능을 진정으로 고객 생산 라인에 배치하는 데 주력한다.현재 토스타의 AI 플렉시블 분류 워크스테이션은 이미 상업 인도를 실현하였으며, 사출, 3C 등 고주파 교환 업계의 문제점을 겨냥하여 자체 연구 AI 시각 모델을 통해 교환 시간을 가장 빠른 5분으로 압축하고 식별률이 99% 를 초과하며 배치 정밀도가 0.1mm 이내로 안정되어 전자 부품 분류, 철물 부품 분류 및 플라스틱 제품 분류 플레이트 등 장면에 응용할 수 있다.
고정된 작업장에 그치지 않고 토스타는 부동한 업종의 고객과 련합하여 다원화장면에 대해 소량검증을 진행했다.3C 업계 운반 장면에서 인간형 로봇"소탁"은 장소 공간 제한, 자동화 개조 착지난 및 장면 수요 다변화, 전통 방안 적합성 부족 등 문제점을 해결할 수 있다;하재 플레이팅 장면에서,"소탁"은 정밀 부품, 각종 금속 부품, 플라스틱 철물 부품 등의 하재 및 플레이팅 공예에 적용되며, 무질서한 분류를 실현하여 전통적인 로봇의 유연성 문제를 해결할 수 있다.

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실적이 동기대비 20% 가까이 크게 증가하였다.
양산 납품으로 고객 가치 보장
제품은 실제 생산라인에서 검증을 완료하는 동시에 상업화 성과도 경영 데이터와 규모화 교부 능력에서 구현된다.2026년 상반기에 토스타는 영업수입이 12억 8800만 위안으로 전년 동기 대비 18.61% 증가했고, 전체 총이익률은 31.12% 에 달했습니다.그 중산업용 로봇및 자동화 응용 시스템 업무 수입은 7억 700만 위안으로 전년 동기 대비 121.62% 대폭 증가하여 강력한 성장 엔진이 되었다.실적 뒤에는 탄탄한 양산과 인도 능력이 있다. 2025년 연간 산업용 로봇 출하량은 약 12000대, 2026년 상반기 계약량은 약 6800대, 출하량은 약 5500대로 고신뢰성 산업용 제품을 지속적으로 대량으로 시장에 수출하고 있다.
둥관 스마트 설비 본부 기지 및 글로벌 연구 개발 본부에 의탁하여 토스타는 이미 연구 개발, 생산, 조립, 테스트, 교부 전체 링크를 뚫었으며, 천 평방미터 이상의 종합 테스트 센터는 350여 개의 가혹한 테스트를 완성할 수 있으며, 성숙한 제품 제어 체계는 완전히 구신 스마트 제품 라인으로 이전하여 견본기에서 양산으로의 전환을 확보하여 고객이"상자를 열면 바로 사용할 수 있는"신뢰할 수 있는 체험을 얻을 수 있도록 한다.

앞으로 토스타는 지속적으로 공업구신지능코스를 깊이 갈고"장면 + 로봇 + 데이터 + AI"의 상업페환으로"공예를 알고 일을 할 줄 알고 착지할수 있는"구신지능로보트를 구축하여 더욱 많은 업종고객이 질제고와 원가절감, 효익증대를 실현하고 기술이 가져다준 아름다움을 공유하도록 조력하게 된다.
기고: 서정유












