압력용기 제조 기업의 설계 AI 적용 진단 및 개선 사례

고객사는 석유화학 플랜트에 압력용기를 납품하는 제조사

입니다.
국내뿐 아니라 미국과 중동을 주요 시장으로 두고 있으며, 기술부 설계팀에서는 회사 차원의 AI 적용 검토 과제 중 하나로 OCR 도면 인식과 설계 검토 자동화 가능성을 검토하고 있었습니다.

초기에는 관련 자료와 검토 룰을 ChatGPT에 넣어 도면 검토를 시도했습니다.
그러나 고객이 원한 것은 주어진 룰에 따른 검토였고, 실제 결과는 AI가 문맥을 추정하며 기대와 다른 방향으로 흘러갔습니다.
이후 고객은 AI가 임의 추정을 하지 못하도록 Python으로 구동되는 검토 프로그램을 직접 만들어 프로젝트를 진행하고 있었습니다.

고객 요구사항

- 압력용기 도면을 OCR 또는 PDF 기반으로 인식해 설계 검토에 활용할 수 있는지 확인해야 했습니다.
- AI가 규칙을 따라 검토하기보다 추정하는 문제가 반복되었습니다.
- 최종 승인 도구가 아니라 설계자의 보조 검토 수단으로 활용할 수 있는지가 핵심이었습니다.
- 고객이 직접 만든 `engineering_review...` 프로그램의 접근 방향이 타당한지, 실현 가능한 프로젝트인지, 외부 지원이 필요한지 판단해야 했습니다.

핵심 진단

워크스트러케이션 랩은 이 과제를 단순한 AI 교육 과제가 아니라, 설계 검토 프로세스를 데이터와 룰,
프로세스로 재정의해야 하는 프로젝트형 과제로 보았습니다.

기존 접근 방향은 잘못된 것이 아니었습니다. AI에게 자유롭게 판단을 맡기지 않고, Python 프로그램과 룰 기반 검증으로 전환한 것은 타당한 방향이었습니다.

다만 PDF 도면에서 추출된 텍스트와 주변 문자열만으로 복잡한 엔지니어링 관계를 안정적으로 판단하는 데에는 구조적 한계가 있었습니다.

진단의 핵심은 현재 도구를 버리는 것이 아니라, 역할을 정확히 정하는 것이었습니다.
기존 고객이 직접 만든 도구는 PDF 도면 기반의 1차 확인과 제한적 자동검토에는 가치가 있지만, 모든 설계 검토를 사람 확인 없이 처리하는 체계로 보기에는 근거 추적성, 대표 정답 세트, 구조화 입력 검증이 더 필요했습니다.

해결 방향

단기적으로는 현재 PDF 기반 도구를 유지하면서 판단 근거를 보강하는 방향을 제시했습니다.

• 특히 `PASS(N/A)`를 단순 통과로 보지 않고, 실제 비적용인지, 조건을 찾지 못한 것인지, 값 추출에 실패한 것인지,
  수동 검토가 필요한 것인지 분리

• 결과 보고서는 사람이 보기 쉬운 형태로 유지하되, 내부적으로는 어떤 값과 어떤 근거를 바탕으로 판단했는지
  추적 가능한 기록을 남기는 구조가 필요했습니다.

• 중장기적으로는 PDF 도면만 보는 방식에서 벗어나 CAD, PMI, BOM, datasheet, STEP/AP242 등 구조화된 설계 데이터 기반의 룰체크 전환 가능성을 검토하도록 제안했습니다.
  고신뢰 자동 검토는 도면 이미지를 읽는 문제만으로 해결되지 않고, 설계 데이터 원천을 보강하고 검토 룰이 서로 연결되는 구조가 필요하기 때문입니다.

운영 성과

압력용기 PDF 설계 검토에서 AI 활용의 핵심은 AI가 도면을 대신 판단하게 하는 것이 아닙니다.
중요한 것은 설계 검토 기준을 명확히 하고, 도면에서 추출한 정보와 룰 판정의 근거를 사람이 다시 확인할 수 있도록 남기는 것입니다.

OCR과 PDF 추출은 출발점이 될 수 있지만, 그 자체가 설계 관계를 보장하지는 않습니다.
따라서 현재 단계에서는 PDF 기반 검토 도구를 보조 검토 체계로 정리하고, 판단 근거와 예외 상태를 명확히 남기는 것이 우선입니다.

또한 이 과제는 일반적인 AI 활용 교육만으로 끝내기 어렵습니다.
실제 도면, 검토 룰, 예외 기준, 설계 데이터 제공 가능성, 실무자의 판단 책임 범위를 함께 정리해야 하기 때문입니다.

워크스트러케이션 랩의 역할은 고객이 만든 자동화 도구를 단순히 평가하는 데 그치지 않고,
현재 도구가 어디까지 유효한지, 무엇을 보강해야 하는지, 장기적으로 어떤 데이터 기반 검토 체계로 전환할 수 있는지를 함께 정리하는 것입니다.