도면 관리 이야기 스물두번째 - [충격적인 효율성] AI 기반 도면관리로 설계 시간 50% 단축한 사례

도면 관리 이야기 스물두번째 - [충격적인 효율성] AI 기반 도면관리로 설계 시간 50% 단축한 자동차 부품사 사례

도면 관리

목차

1. 자동차 부품사가 직면한 도면관리의 문제점
2. AI 기반 도면관리 시스템의 핵심 기술
3. 도입 후 달성한 놀라운 효율성 지표
4. 구체적인 도입 프로세스와 주요 고려사항
5. 타 산업에서의 적용 가능성
6. 미래 전망: AI 도면관리의 진화 방향

안녕하세요!^^

오늘도 블로그를 찾아주셔서 감사합니다.

설계자분들, 혹시 이런 경험 있으신가요? 유사한 부품을 설계해야 하는데 예전에 누군가 이미 설계한 것 같은데 찾을 수가 없어서 결국 처음부터 다시 설계했던 경험... 아니면 설계 변경 요청이 와서 관련 도면을 찾는데 한참을 헤매다 결국 최신 버전을 놓쳐 설계 오류가 발생한 적은요? 제가 현장에서 15년 넘게 PLM 솔루션을 제공하면서 가장 많이 들었던 고민 중 하나입니다. 특히 자동차 부품처럼 수천, 수만 개의 부품을 다루는 기업에서는 도면 관리의 비효율이 그대로 비용 손실로 이어지죠. 오늘은 이런 문제를 AI 기술로 어떻게 해결했는지, 실제 국내 자동차 부품사의 사례를 통해 살펴보겠습니다.

1. 자동차 부품사가 직면한 도면관리의 문제점

자동차 한 대에는 약 3만 개의 부품이 사용됩니다. 이 엄청난 숫자의 부품을 설계하

설계의, 어려움

고 관리하는 과정에서 비효율이 발생하는 것은 어쩌면 당연한 일일지도 모릅니다. 국내 A 자동차 부품사의 경우, 연간 수십만 건의 도면이 생성되고 수정되는 과정에서 여러 문제점이 발생했습니다.

설계팀은 매번 비슷한 문제를 마주했습니다. 새로운 부품을 설계할 때마다 기존에 유사한 설계가 있는지 확인하는 과정이 번거롭고 시간이 많이 소요됐죠. 도면 검색 시스템은 있었지만, 파일명이나 간단한 메타데이터를 기반으로 한 검색만 가능했기 때문에 정확한 도면을 찾기 위해서는 설계자의 기억과 경험에 의존할 수밖에 없었습니다.

또한 설계 변경이 빈번하게 발생하면서 버전 관리에도 어려움을 겪었습니다. 최신 버전이 어떤 것인지, 변경된 내용이 무엇인지 파악하기 위해 많은 시간을 소비했고, 이 과정에서 종종 오류가 발생했습니다. 특히 협력업체와의 도면 공유 과정에서는 잘못된 버전이 공유되는 일이 빈번했으며, 이로 인한 재작업과 비용 손실이 컸습니다.

이러한 문제점들은 결국 제품 개발 주기를 늘리고, 설계 품질을 저하시키며, 궁극적으로 기업의 경쟁력을 약화시키는 요인이 되었습니다. A사는 이런 문제를 해결하기 위해 AI 기반 도면관리 시스템 도입을 결정했습니다.

 

2. AI 기반 도면관리 시스템의 핵심 기술

A사가 도입한 AI 기반 도면관리 시스템(DDMS)은 단순한 문서 관리를 넘어 도면의 내용을 이해하고 분석할 수 있는 지능형 시스템입니다. 이 시스템의 핵심 기술은 크게 다음과 같이 구분할 수 있습니다.

핵심 AI 기술	기능 설명	적용 효과
이미지 인식 AI	2D/3D 도면의 형상, 치수, 주석 등을 자동으로 인식하고 분석	도면 내용 기반 검색 가능, 메타데이터 자동 추출
유사도 분석 엔진	기존 도면과 새 도면 간의 형상 유사도를 계산	유사 부품 검색 속도 90% 향상, 재사용성 증대
자연어 처리(NLP)	도면 내 텍스트, 주석, 메모 등을 이해하고 분석	자연어 기반 도면 검색, 의미 기반 카테고리화
변경 감지 알고리즘	도면 버전 간 차이를 자동으로 감지하고 시각화	변경 관리 효율성 60% 증가, 오류 발생률 감소
머신러닝 기반 추천	설계자의 작업 패턴을 학습하여 관련 도면 추천	설계자 생산성 35% 향상, 의사결정 시간 단축

이런 AI 기술들은 단독으로 작동하는 것이 아니라 통합된 시스템으로 작동합니다. 예를 들어, 설계자가 새로운 브래킷을 설계할 때, 시스템은 자동으로 유사한 기존 브래킷 설계를 찾아주고, 차이점을 시각화하며, 관련된 다른 부품들도 함께 추천해줍니다. 이는 마치 설계 경험이 풍부한 선배 엔지니어가 옆에서 실시간으로 조언해 주는 것과 같은 효과를 가져옵니다.

또한 CADWin과 같은 AI 기반 도면 분석 도구를 통해 2D DWG 파일의 내용을 자동으로 분석하고, 이를 기반으로 유사 도면을 검색할 수 있게 되었습니다. 이는 특히 오래된 레거시 도면 자산을 효율적으로 활용할 수 있게 해주는 중요한 기능입니다.

3. 도입 후 달성한 놀라운 효율성 지표

AI 기반 도면관리 시스템을 도입한 후, A 자동차 부품사는 다양한 영역에서 놀라운 효율성 향상을 경험했습니다. 이 시스템이 가져온 변화는 단순한 시간 절약을 넘어 전체 제품 개발 프로세스와 기업 문화에도 영향을 미쳤습니다.

핵심 기능 AI 도면

 

(주)팹스넷 실제 고객 CADWin AI 분석

• 설계 시간 50% 단축: 유사 부품 검색 및 재활용을 통해 설계자들의 작업 시간이 절반으로 줄었습니다. 특히 브래킷, 하우징과 같은 반복적으로 사용되는 부품의 경우 효과가 더욱 두드러졌습니다.
• 검색 시간 85% 감소: 기존에는 도면을 찾기 위해 평균 15분이 소요되었으나, AI 시스템 도입 후에는 평균 2-3분으로 단축되었습니다. 검색 정확도 또한 75%에서 95%로 크게 향상되었습니다.
• 도면 오류 감소율 70%: AI 기반 변경 감지 및 검증 기능으로 인해 설계 변경 과정에서 발생하는 오류가 대폭 감소했습니다. 이는 제조 단계에서의 문제 발생을 줄여 전체 개발 주기를 단축했습니다.
• 재작업률 감소로 인한 비용 절감: 잘못된 도면 버전 사용으로 인한 재작업이 연간 320건에서 40건으로 감소했으며, 이로 인한 비용 절감 효과는 연간 약 8억 원에 달했습니다.
• 신제품 출시 기간 30% 단축: 설계 및 검증 과정의 효율화로 인해 전체 제품 개발 주기가 크게 단축되었으며, 이는 시장 대응력 향상으로 이어졌습니다.

 

4. 구체적인 도입 프로세스와 주요 고려사항

A사의 AI 기반 도면관리 시스템 도입은 단계적으로 진행되었습니다. 이 섹션에서는 실제 구축 과정과 주요 고려사항을 살펴보겠습니다.

도입 과정은 크게 5단계로 나눌 수 있습니다:

1. 현황 분석 및 요구사항 정의 : 기존 도면관리 프로세스의 문제점을 분석하고, 주요 이해관계자들의 요구사항을 수집했습니다. 특히 설계팀, 생산팀, 품질팀, IT팀 등 다양한 부서의 의견을 종합적으로 반영했습니다.
2. 데이터 준비 및 정제 : 기존 도면 데이터를 AI 시스템에 활용할 수 있도록 정제하고 구조화했습니다. 이 과정에서 메타데이터 표준화, 중복 도면 제거, 버전 체계 정리 등의 작업이 수행되었습니다.
3. AI 모델 학습 및 맞춤화 : 자동차 부품 도면의 특성에 맞게 AI 모델을 학습시키고 최적화했습니다. 특히 A사가 주로 다루는 부품 유형에 맞춰 형상 인식 정확도를 높이는 작업이 중요했습니다.
4. 시스템 구축 및 통합 : AI 도면관리 시스템을 구축하고 기존 ERP, PDM, MES 등의 시스템과 통합했습니다. API 연동, 데이터 동기화 메커니즘 구축 등이 이 단계에서 수행되었습니다.
5. 단계적 롤아웃 및 교육 : 부서별로 단계적으로 시스템을 도입하고, 사용자 교육을 실시했습니다. 초기에는 파일럿 부서에서 시스템을 테스트하고 피드백을 수집하여 시스템을 개선한 후 전사적으로 확대했습니다.

도입 과정에서 특히 중요했던 고려사항들은 다음과 같습니다:

첫째, 데이터 품질이 AI 성능의 핵심이라는 점을 인식하고 데이터 정제에 충분한 시간을 투자했습니다. 둘째, 변화 관리 전략을 수립하여 사용자들의 저항을 최소화하고 적극적인 참여를 유도했습니다. 셋째, 기술적 관점과 비즈니스 관점을 균형 있게 고려하여 ROI를 극대화하는 방향으로 프로젝트를 진행했습니다.

또한 프로젝트 초기부터 명확한 성공 지표(KPI)를 설정하고, 이를 지속적으로 측정하며 프로젝트의 진행 상황을 모니터링했습니다. 이러한 체계적인 접근 덕분에 A사는 예상보다 빠르게 AI 도면관리 시스템의 효과를 경험할 수 있었습니다.

5. 타 산업에서의 적용 가능성

A사의 성공 사례는 자동차 부품 산업을 넘어 다양한 제조 분야에 적용 가능합니다. 특히 다량의 도면을 다루는 산업이라면 AI 기반 도면관리 시스템의 도입을 통해 큰 효과를 볼 수 있습니다.

산업분야	적용 포인트	예상효과
반도체 장비	초정밀 부품의 도면 품질 검증, 변경 관리	불량률 감소, 설계 정확성 향상
의료 장비	규제 준수 검증, 도면 이력 추적	인증 프로세스 간소화, 규제 리스크 감소
항공우주	복잡한 조립체 관리, 안전 기준 준수 검증	설계 안전성 향상, 인증 시간 단축
조선	대형 구조물 도면 관리, 공정 간 연계	협업 효율성 증대, 설계-제조 연계 강화
건설/플랜트	다양한 도면 형식 통합 관리, 버전 제어	프로젝트 지연 감소, 설계 변경 관리 향상

각 산업별로 도면관리의 핵심 요구사항은 다르지만, AI 기술의 유연성 덕분에 산업 특성에 맞게 시스템을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 의료 장비 산업에서는 규제 준수와 이력 관리가 중요하므로 이러한 요소를 강화한 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.

특히 주목할 만한 점은 산업 간 경계가 모호해지는 융합 시대에, 한 산업에서 개발된 AI 도면관리 기술이 다른 산업으로 빠르게 전파될 수 있다는 것입니다. 이는 제조업 전반의 디지털 전환을 가속화하는 촉매제 역할을 할 것으로 기대됩니다.

도입과정

6. 미래 전망: AI 도면관리의 진화 방향

AI 기반 도면관리 시스템은 계속해서 진화하고 있습니다. 미래에는 어떤 방향으로 발전할지 주요 트렌드를 살펴보겠습니다.

• 생성형 AI의 도입: ChatGPT와 같은 생성형 AI 기술이 도면관리 시스템에 통합되어, 설계자가 자연어로 요구사항을 입력하면 AI가 초기 설계안을 제안하거나 기존 도면을 수정하는 기능이 가능해질 것입니다.
• 디지털 트윈과의 연계: 도면관리 시스템이 실시간 운영 데이터를 활용하는 디지털 트윈과 연계되어, 실제 제품의 성능 데이터를 바탕으로 설계를 최적화하는 폐루프(closed-loop) 시스템이 구축될 것입니다.
• AR/VR 통합: 증강현실과 가상현실 기술을 통해 도면을 3D로 시각화하고, 설계자가 가상 환경에서 직접 도면을 수정하거나 검토할 수 있는 환경이 제공될 것입니다.
• 협업 AI 어시스턴트: 팀 내 협업을 지원하는 AI 어시스턴트가 등장하여, 설계 변경 사항을 자동으로 관련 부서에 알리고, 의견을 수집하며, 의사결정을 지원하는 역할을 수행할 것입니다.
• 자율적 설계 최적화: AI가 설계 패턴을 분석하여 자동으로 최적화 제안을 하거나, 특정 조건(비용, 무게, 강도 등)에 맞춰 자율적으로 설계를 최적화하는 시스템이 발전할 것입니다.
• 블록체인 기반 설계 이력 관리: 블록체인 기술을 활용하여 도면의 변경 이력과 승인 과정을 투명하게 기록하고, 지적 재산권 보호와 설계 책임 추적을 강화하는 방향으로 발전할 것입니다.

새로운 동반자

이러한 발전은 제조업의 패러다임을 근본적으로 변화시킬 것입니다. 미래의 설계자는 반복적인 작업에서 벗어나 창의적인 문제 해결과 혁신에 집중할 수 있게 될 것이며, 기업은 더욱 빠르고 유연하게 시장 변화에 대응할 수 있게 될 것입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

1. AI 도면관리 시스템을 도입하려면 기존 도면을 모두 디지털화해야 하나요?

반드시 모든 도면을 한번에 디지털화할 필요는 없습니다. 점진적 접근법으로 자주 사용하는 도면부터 시작하여 단계적으로 확장할 수 있습니다. 현대 AI 시스템은 스캔된 종이 도면도 인식할 수 있는 OCR 기능을 갖추고 있어 전환 과정이 더욱 수월합니다.

2. 중소기업도 AI 도면관리 시스템을 도입할 수 있나요?

네, 중소기업을 위한 확장 가능한 솔루션이 개발되고 있습니다. 클라우드 기반 서비스를 활용하면 초기 투자 비용을 낮추고 필요에 따라 기능을 확장할 수 있습니다. 또한 회사의 데이터 보안과 연관되어 클라우드 도입도 고려하지만 on-premise (사내 구축)을 현재는 더 선호하시는 것 같습니다.

3. AI 도면관리가 기존 CAD 시스템과 어떻게 연동되나요?

대부분의 AI 도면관리 시스템은 주요 CAD 소프트웨어(AutoCAD, CATIA, SolidWorks 등)와의 연동을 지원합니다. 현재 플러그인 형태로의 지원은 AUTOCAD 와 Draftsight 입니다. CATIA의 경우는 외부 환경에 대한 추가 개발을 해야 합니다. API를 통한 커스텀 연동도 가능합니다.

4. AI 도면관리 시스템의 정확도는 어느 정도인가요?

최신 AI 도면관리 시스템은 형상 인식에서 85-95%, 텍스트 인식에서 90% 이상의 정확도를 보여줍니다. 시스템이 더 많은 도면을 학습할수록 정확도는 지속적으로 향상됩니다. 또한 산업별, 기업별 특화 학습을 통해 정확도를 더욱 높일 수 있습니다.

5. 도면의 보안은 어떻게 유지되나요?

AI 도면관리 시스템은 엄격한 접근 제어, 암호화, 감사 추적 기능을 제공합니다. 또한 On-Premise (온프레미스 ) 배포 옵션을 통해 민감한 데이터가 외부 서버로 전송되지 않도록 할 수 있습니다. 

6. AI 도면관리의 투자 대비 수익(ROI)은 어떻게 계산할 수 있나요?

ROI는 시간 절약(설계 시간, 검색 시간), 오류 감소, 재작업 감소, 자재 낭비 감소 등을 통한 비용 절감을 기준으로 계산할 수 있습니다. 글에도 올려드렸는지만 실제 고객이 사용하면서 나온 그래프를 보여 드렸습니다. 업무의 생산성 향상은 반듯이 있습니다. 각 기업의 상황에 따라 차이는 있습니다.

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오늘 글에서는 AI 기반 도면관리 시스템이 자동차 부품사의 설계 프로세스를 어떻게 혁신했는지 살펴보았습니다. 50%의 설계 시간 단축, 85%의 검색 시간 감소, 70%의 오류 감소 등 놀라운 효과는 AI 기술이 제조업의 핵심 프로세스를 어떻게 변화시킬 수 있는지 보여주는 좋은 사례입니다.

여러분의 기업에서도 도면관리 과정에서 어려움을 겪고 계신다면, 팹스넷은 한국 제조 현장의 특성에 맞는 맞춤형 AI 도면관리 솔루션을 제공하고 있습니다. 더 자세한 정보가 필요하시면 언제든지 문의해 주세요.

다음 편에서는 CADWin의 AI 기술을 활용한 2D 도면 분석과 유사 설계 자동 검색 기능에 대해 더 자세히 알아보겠습니다. 독자 여러분의 의견과 질문을 댓글로 남겨주시면 다음 콘텐츠에 반영하겠습니다.

긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

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