3줄 요약
조선 설계 도면은 저해상도 스캔과 표가 많아, 사람이 값을 읽어 PLM·ERP에 다시 입력하는 일이 많습니다.
AI 에이전트가 도면을 읽고 부품 목록과 사양을 꺼내 시스템에 넣으면, 설계 인력은 확인이 필요한 값만 봅니다.
이 글은 여러 조선·제조 프로젝트 경험을 바탕으로 재구성한 적용 예시이며, 수치는 기대 효과입니다.
Contents
조선업의 디지털 혁신을 이끄는 AI OCR 기술조선 설계 업무에서의 기존 문제점A사의 맞춤형 AI OCR 도입 목표1) 다양한 형식의 문서와 도면 지원2) 저해상도 및 노이즈 처리 능력3) 내부 시스템과의 실시간 연동4) 영구 라이선스 구매 방식AI 에이전트가 도면을 읽고 시스템에 넣기까지도입하면 기대할 수 있는 변화 (적용 예시 기준)AI OCR 솔루션 도입 시 필수 고려 사항자주 묻는 질문오래된 저해상도 도면도 읽을 수 있나요?PLM, ERP와는 어떻게 연결하나요?설계 도면이 외부로 나가지 않나요?OCR과 AI 에이전트는 무엇이 다른가요?조선 도면 업무, 읽는 AI에서 일하는 AI로📌
조선업의 디지털 혁신을 이끄는 AI OCR 기술
글로벌 조선 산업의 경쟁이 치열해짐에 따라 설계 및 생산 분야에서도 디지털 전환을 통한 효율성 향상이 핵심 과제가 되고 있습니다. 특히, 방대한 양의 도면 및 문서를 처리해야 하는 조선소에서는 AI 기반의 OCR(광학 문자 인식) 솔루션 도입이 필수적입니다. 이 글에서는 여러 조선·제조 프로젝트 경험을 바탕으로, 조선기업 A사를 가정해 도면 업무를 AI 에이전트에 맡기는 과정을 적용 예시로 정리했습니다.
조선 설계 업무에서의 기존 문제점
A사는 매년 수십만 장의 설계 도면과 문서를 처리하고 있으며, 기존의 수작업 기반 문서 처리 방식에서 다음과 같은 문제를 겪고 있었습니다.
데이터 처리 효율성 저하
설계도면에서 수작업으로 데이터를 추출하는 데 연간 2,000시간 이상이 소모되어, 전문 인력들이 부가가치가 높은 업무에 집중하기 어려웠습니다.
낮은 인식률과 데이터 오류
오래된 도면과 저해상도의 스캔 문서에서는 평균 20% 이상의 문자 인식 오류가 발생하여, 업무 효율 저하와 오류 수정으로 인한 추가 작업이 빈번히 발생했습니다.
내부 시스템과의 연동 부족
인식된 데이터를 수작업으로 내부 PLM(Product Lifecycle Management) 및 ERP 시스템에 입력해야 하여, 데이터의 실시간 반영이 어려웠습니다.
A사의 맞춤형 AI OCR 도입 목표
A사는 다음과 같은 요건을 충족할 수 있는 AI OCR 솔루션 도입을 결정했습니다.
1) 다양한 형식의 문서와 도면 지원
스캔된 도면 이미지에서 문자 및 테이블 데이터를 정확하게 추출할 수 있어야 합니다.
2) 저해상도 및 노이즈 처리 능력
오래되거나 품질이 떨어지는 스캔 문서에서도 높은 인식률과 정확성을 보장할 수 있어야 합니다.
3) 내부 시스템과의 실시간 연동
OCR로 인식한 데이터를 즉각적으로 내부의 PLM 및 ERP 시스템과 연계하여 업무 자동화를 구현할 수 있어야 합니다.
4) 영구 라이선스 구매 방식
사용자 수나 API 호출 수에 제한 없이, 장기적으로 경제적인 사용을 보장할 수 있는 영구 라이선스(Life Time License) 방식을 선호합니다.
AI 에이전트가 도면을 읽고 시스템에 넣기까지
A사의 요건에 맞춰 다음 네 단계로 적용하는 구성을 기준으로 삼았습니다.
도면 및 테이블 데이터 자동 추출
복잡한 설계 도면에서 필수적인 기술 사양, 부품 목록 및 테이블 형태 데이터를 정확하게 자동 추출합니다.
저해상도·노이즈 처리 고도화
저해상도 및 노이즈가 심한 도면도 보정한 뒤 읽고, 확신이 낮은 값은 담당자 확인으로 넘깁니다.
실시간 내부 시스템 연동
OCR로 인식된 데이터가 즉시 내부 PLM 및 ERP 시스템에 자동 입력되어 실시간 데이터 반영 및 업무 흐름 개선을 실현합니다.
보안과 데이터 관리 안정성
내부망에서 독립적으로 운영 가능한 구조를 제공하여, 설계 데이터의 보안성을 확보합니다.
도면에서 값을 읽는 것만으로는 일이 끝나지 않습니다. 읽은 값을 PLM과 ERP 항목에 맞춰 넣고, 맞지 않는 값은 담당자에게 돌려보내야 하죠.
한국딥러닝은 이 과정을 한 흐름으로 맡길 수 있는 AI 에이전트 DEEP Agent를 만들었습니다. 도면과 문서를 읽고, 대조하고, 시스템 입력까지 코드 없이 이어 줍니다.
자세한 내용은 아래 페이지에 정리했습니다.
도입하면 기대할 수 있는 변화 (적용 예시 기준)
아래 수치는 비슷한 프로젝트 경험을 바탕으로 잡은 기대 효과이며, 실제 결과는 도면 종류와 품질에 따라 달라집니다.
항목 | 지금 | 적용 후 기대 |
|---|---|---|
도면 데이터 추출 | 연간 2,000시간 이상 수작업 | 처리 시간 70% 이상 단축 |
데이터 입력 오류율 | 10% 안팎 | 1% 이하 |
저해상도 도면 | 인식 오류 평균 20% 이상 | 확인이 필요한 값만 사람에게 |
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AI OCR 솔루션 도입 시 필수 고려 사항
조선업에서 AI OCR 솔루션을 도입할 때는 다음 사항을 반드시 고려해야 합니다.
기술적 호환성: 기존 내부 시스템(PLM, ERP)과 원활한 연동
데이터 품질 관리: 학습 데이터의 정기적 관리 및 업데이트
인프라 구축: 온프레미스 또는 클라우드 환경 중 업무 특성에 적합한 서버 및 네트워크 인프라 마련
보안 및 규제 준수: 조선업계 특성상 중요한 기술 정보 보호를 위한 철저한 보안 체계 마련
자주 묻는 질문
오래된 저해상도 도면도 읽을 수 있나요?
스캔 상태가 나쁜 도면도 보정한 뒤 읽도록 구성하고, 확신이 낮은 값은 담당자 확인으로 넘깁니다. 실제 수준은 보유 도면 샘플로 먼저 확인하는 것이 정확합니다.
PLM, ERP와는 어떻게 연결하나요?
API로 연결해 추출한 값을 시스템 항목에 맞춰 입력합니다. 시스템마다 항목 구조가 달라 연동 범위는 상담에서 정합니다.
설계 도면이 외부로 나가지 않나요?
내부망(온프레미스) 구축을 지원해, 도면 데이터를 외부로 보내지 않고 처리할 수 있습니다.
OCR과 AI 에이전트는 무엇이 다른가요?
OCR은 글자를 읽는 데서 끝납니다. AI 에이전트는 읽은 값을 대조하고 시스템에 입력하며, 맞지 않는 값은 사람에게 돌려보내는 일까지 맡습니다.
조선 도면 업무, 읽는 AI에서 일하는 AI로
도면을 글자로 바꾸는 데서 멈추면 사람은 여전히 값을 옮겨 적습니다. 도면을 읽고, 대조하고, PLM·ERP에 넣는 일까지 AI 에이전트에 맡기면 설계 인력은 판단이 필요한 일에 집중할 수 있습니다.
가지고 계신 도면으로 먼저 확인해 보세요.
본 내용은 다수의 유사 프로젝트 수행 경험을 바탕으로, 한국딥러닝 솔루션의 실제 적용 방식을 재구성한 예시입니다. 산업별 맞춤형 AI 적용 가능성을 확인해보세요.
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