도면 검색 평균 4.5분…연간 검색 공수 90% 절감 추산

김미래 기자 2026.11.10 12:02

일본 공조기기 업체 Kuken Industries가 70년 넘게 축적한 도면을 찾는 AI 시스템을 시험했다. 양사는 2026년 안에 후쿠오카와 지바 공장에 도입하는 것을 목표로 한다.

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AI 생성 이미지로, 공장에서 태블릿으로 설비 도면을 확인하는 기술자 / TokenPost.ai

Kuken Industries가 후쿠오카 공장에서 도면 검색 AI를 시험한 결과, 필요한 도면을 찾는 데 평균 4.5분이 걸렸다. 이전에는 수십 분에서 1시간, 길게는 반나절이 걸렸다고 한다.

공동 개발사 Recursive는 4일 공동 개발 발표문에서 시험 결과를 공개했다. 두 회사는 Kuken Industries가 70년 넘게 축적한 도면과 기술 자료를 검색하고 대조하는 시스템을 만들었으며, 오픈AI(OpenAI) API를 활용했다.

이용자는 도면 번호나 부품 번호를 입력하거나 부품표·도면의 이미지와 PDF를 올려 검색할 수 있다. 시스템은 파일에서 부품 번호와 형식 정보를 추출해 관련 도면을 찾는다.

검색 결과에는 개정 번호가 다르거나 표기가 조금 다른 도면도 후보로 들어간다. 웹 앱은 후보 도면의 해당 페이지와 미리보기를 보여준다.

기술자는 설비 사양과 과거 교체 기록을 원자료와 대조한 뒤 사용할 도면을 선택한다. 시스템이 최종 도면을 자동으로 확정하는 방식은 아니다.

이 시스템은 납품 시기와 고객에 따라 설비 사양이 달라지는 문제를 겨냥했다. 같은 형식이나 부품 이름으로 검색해도 서로 다른 도면이 필요할 수 있다.

도면을 전자화한 뒤에도 부품명·부품 번호와 자료의 저장 위치를 알아야 검색할 수 있었다. 경험이 적은 기술자가 숙련자의 도움을 받아야 하는 경우도 있었다.

Recursive는 전년도 실적을 기준으로 도면 검색에 드는 연간 공수를 약 90% 줄일 수 있다고 추산했다. 평균 4.5분은 시험 사용 결과이고, 약 90%는 전년도 실적에 기반한 연간 공수 절감 추산이다.

도면 검색 외에 서로 다른 문서를 대조하는 기능도 있다. 시스템은 공장 사양 통지서와 외형도·납품 사양서에서 형식, 치수, 주석 등을 읽고 차이가 의심되는 부분과 위치를 표시한다.

외형도에서 필요한 주석이 빠졌는지도 확인 대상으로 삼는다. 다만 손글씨 주석이나 배치 오류를 모두 찾아내는 기능은 아니며, 최종 판정은 기술자가 한다.

오픈AI는 9일 고객 사례 자료에서 두 회사가 여러 AI 모델의 정보 추출 정확도와 비용을 비교한 뒤 오픈AI 모델과 API를 선택했다고 소개했다. 별도 도면 대조 시험에서는 AI가 문제라고 표시한 항목의 약 90%가 실제 불일치였다는 Kuken Industries 측 설명도 전했다. Kuken Industries는 검색 시간을 후배 교육과 엔지니어링 업무에 활용하고 앱으로 도면을 확인해 인쇄 비용을 줄일 수 있다고 설명했다.

공개 자료에는 시험 건수와 측정 방식이 제시되지 않았으며, 외부 독립 검증 결과도 확인되지 않았다. 따라서 평균 검색 시간과 공수 절감 추산은 공개된 범위와 산출 성격을 나눠 봐야 한다.

Kuken Industries와 Recursive는 오래된 도면과 손글씨 주석의 인식 정확도를 높이고 보안·접근 권한을 검증할 계획이다. 양사는 2026년 안에 후쿠오카와 지바 공장에 시스템을 본격 도입하는 것을 목표로 제시했다.