수백명 엔지니어가 매달린 도면 작업을 몇분만에…'도면 AI', 제조업 판 바뀐다 [AI 클로즈업] 작성일 06-14 39 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">일본 '캐디' 급성장에 주목… 국내 마키나락스·이즈파크 추격 나서</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="UBQM2mmjSr"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7acee2fd1fc1dfad0e1a5d19fbe3beb0ddfb42ed2ba9cdcb4499b337f08cf40b" dmcf-pid="u8noxvvmvw" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/14/552796-pzfp7fF/20260614075610866kyzb.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="pggNeWWIym" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/14/552796-pzfp7fF/20260614075610866kyzb.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="3b1fe31178e56960f303b65c9c0524711933b0ef0d2440fb9692d9ea3862abfb" dmcf-pid="76LgMTTsTD" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 구아현기자] 인공지능(AI)이 도면을 읽고 분석해 견적까지 내는 '도면 AI' 기술이 각광받고 있다. 제조업의 본질적인 병목을 해소하는 기술로 국내외 기업들의 경쟁이 치열하다.</p> <p contents-hash="11a4206d063b87c20bfc97d7ca8831e2b0daac1cf52d22721c66310bf91178b3" dmcf-pid="zPoaRyyOCE" dmcf-ptype="general">반도체 설비 하나를 만드는 데 도면만 7000장이 넘는다. 수백 명의 엔지니어가 6개월씩 매달리는 이 작업을 AI는 단 몇 분으로 줄인다. 제조업이 발달하고 생산 공장이 밀집한 일본·한국에서 도면 AI에 대한 관심이 빠르게 높아지고 있다.</p> <p contents-hash="98748196b77f4ce117ae3bcea05ef5395a8efd104da5339cc8f6bf971174a141" dmcf-pid="qQgNeWWISk" dmcf-ptype="general"><strong>◆ 도면 하나로 연 매출 1000억원대… 일본 캐디 급성장</strong></p> <p contents-hash="ff0702f02617a8f6ffb9e990406bcf8be2a4f8d06ac0bb8bf27c3c4dd691dbbb" dmcf-pid="BxajdYYCvc" dmcf-ptype="general">가장 큰 성장세를 보이는 곳은 2017년 창업한 일본 스타트업 캐디(CADDi)다. 캐디는 도면 데이터 활용 클라우드 '캐디 드로어(CADDi Drawer)'와 AI 견적 클라우드 '캐디 쿼트(CADDi Quote)'를 주력으로 한다. 캐디 드로어는 독자적인 화상 해석 알고리즘을 탑재해 수만 장의 도면에서도 유사 도면을 즉시 검색하고, 도면 내 모든 문자 정보와 형상을 동시에 인식한다.</p> <p contents-hash="39cb9257f2286518c13b0be653f5ed29b1491a5237e3f155f0ea16fad697c9a5" dmcf-pid="bMNAJGGhCA" dmcf-ptype="general">일본 대표 제조 대기업들이 도입했다. 스바루·스즈키 등 완성차 업체부터 파나소닉·히타치 등 종합전기 기업가와사키중공업·아이에이치아이 등이 사용하고 있다. 캐디 드로어는 출시 1년 만에 월 매출이 10배 이상 성장했다.</p> <p contents-hash="3e6eb3f983722c7cb805101e8141617ba3fe74bbb521908e055731e9bf88c20e" dmcf-pid="KRjciHHlyj" dmcf-ptype="general">캐디의 전략적 강점은 '도면 하나'에 집중해 제조업 전체 공급망 데이터 플랫폼으로 확장한 것이다. 도면을 입력받아 견적·발주·품질 데이터를 연결하는 방식으로 제조업 밸류체인 전체를 장악하는 구조다.</p> <p contents-hash="ef72111038c672d0d91e403f5c3aec30b6fe1d341d4747988e7ed6a9107f923f" dmcf-pid="9eAknXXSSN" dmcf-ptype="general">AI 업계 관계자는 캐디는 원래 캐드(CAD) 파일을 분석하는 데서 생각해서 만들었던 회사인데, 도면만 주력으로 하고 있다"며 "도면만으로 연에 천억 이상 버는 것으로 알고 있다"고 설명했다. </p> <p contents-hash="f7bdcc984b544c6246df2d059dd49ed28e6c317cfc696d559a54d15c9d2ad352" dmcf-pid="2nDrattWla" dmcf-ptype="general">캐디는 지금까지 총 257억엔(약 2500억원)의 투자를 유치했다. 올해 3월에는 추가로 91억엔을 더 끌어모았다. 2030년 연간반복매출(ARR) 1000억엔(약 1조원)을 목표로 내걸며 몸집을 키우고 있다.</p> <p contents-hash="46268872f0c6858d8041513dde64d2bc704149e76b4f343f4ab0078a155fd05f" dmcf-pid="VLwmNFFYvg" dmcf-ptype="general">대기업의 자체 개발도 가속화하고 있다. 파나소닉 커넥트는 올해 2월 자사 설계·개발 부문에 '매뉴팩처링 AI 에이전트'를 도입했다. 스노우플레이크의 '코텍스 AI'를 활용해 PDF 도면을 해석·조합하는 이 시스템은 종래 50분~340분 걸리던 도면 조합 작업을 10분으로 줄여 최대 97%의 공수를 절감했다.</p> <p contents-hash="78b5d5547758bded41d654245c3f36ba1b41057dfe5f905296774ad160d87fc4" dmcf-pid="forsj33GWo" dmcf-ptype="general">도쿄대 발 AI 스타트업 아카리도 주목할 만한 기업이다. 아카리는 건설 현장의 설계도서·건물정보모델링(BIM) 데이터를 학습시킨 건설 특화 거대언어모델(LLM) 'AKARI Construction LLM'을 공급하며 도면 AI 시장에 진입했고, 올해 1월 미쓰비시전기로부터 50억엔을 투자받아 기업가치 1000억엔(약 1조원)을 돌파했다.</p> <p contents-hash="b89ed9206c714e3201eb2f5a2ce540564f4254f527f65d923f96e0ff1b321f50" dmcf-pid="4gmOA00HCL" dmcf-ptype="general"><strong>◆ "데이터 없어도 도면은 있다"</strong></p> <p contents-hash="34cbc92ae4884c200798638e23b10a915257cedbd709df783933d3757f74ae00" dmcf-pid="8asIcppXyn" dmcf-ptype="general">도면 AI가 빠르게 상용화될 수 있었던 데는 이유가 있다. 제조업 현장의 데이터는 대부분 숙련공의 머릿속에 쌓인 암묵지다. 수치화하기 어렵고, 체계화되지 않은 경험과 감이 생산을 지탱해왔다. AI가 파고들기 가장 어려운 영역이다.</p> <p contents-hash="29043bf24ca6b71538b0da5adc8dd0c233a09867ab3c891276a364a4390fbb19" dmcf-pid="6NOCkUUZCi" dmcf-ptype="general">하지만 도면은 다르다. 아무리 영세한 제조업체라도 아무리 오래된 공장이라도 도면만큼은 반드시 갖고 있다. 제품을 만들려면 도면이 있어야 하기 때문이다. 제조업 전체를 통틀어 유일하게 모든 기업이 보유하고 있으면서도, 충분한 데이터가 쌓여 있는 자산이 바로 도면이다. 도면 AI가 제조업 인공지능 전환(AX)의 현실적인 출발점으로 주목받는 배경이다.</p> <p contents-hash="61f5f5eca0499bab93dac7da8f68f6f7e3182c6c7f41139e66ac705a752d4c02" dmcf-pid="PjIhEuu5SJ" dmcf-ptype="general">해외 선두주자들을 뒤쫓아 국내에서 두각을 보이는 곳은 제조·국방 특화 버티컬 AI 기업 마키나락스다. 마키나락스는 방산과 제조 분야에 특화된 AI 운영체제(AI OS)와 솔루션을 공급하는 기업으로, 2017년 창업 이후 두산·삼성전자·현대·포스코·SK 등 국내 주요 제조 대기업에 100건 이상의 인공지능 솔루션을 납품해왔다. </p> <p contents-hash="0d7a9175969ecb3d666949fb4985df61545aaa01ff371b583533f8b63e5f793d" dmcf-pid="QAClD771Cd" dmcf-ptype="general">지난 5월 코스닥 기술특례상장에 성공하며 본격적인 성장 궤도에 올라선 이 회사는 도면 특화 인공지능 에이전트 '드로우엑스(DrawX)'로 도면 AI 시장에 진입했다. 국내 제조 부문으로 사업 영역을 확장하는 동시에 일본과 유럽 시장 진출도 추진 중이다.</p> <p contents-hash="16b38d8c1f1508dc0c9d8f26e2db9128a400014b4a71f9af9bbdcb4a14d8f8d3" dmcf-pid="xchSwzztSe" dmcf-ptype="general">드로우엑스가 실제로 수행하는 기능은 크게 세 가지다. 첫째는 견적 자동 산출로 과거 유사 도면의 발주 이력을 바탕으로 AI가 견적 초안을 즉시 제시한다. 둘째는 생산 가능성 검토로, 도면을 보고 실제 생산이 가능한지 AI가 판단한다. 셋째는 변경점 자동 검출이다. PDF 도면 두 장을 올리면 차이를 즉시 찾아낸다. 복잡한 설비 도면에서 사람이 변경점을 찾는 데 3~4시간이 걸리는 반면 AI는 단숨에 잡아낸다.</p> <p contents-hash="59195a5dc8831041a4bc5eba24947c3e6245c2bc742af949597284e219b303dd" dmcf-pid="y4iLQSSrWR" dmcf-ptype="general">마키나락스 관계자는 "도면의 복잡도에 따라 다르지만 기본적으로 사람 수준 이상"이라며 "단순 도면은 97~99%, 복잡한 도면도 85~90%면 고객들이 충분히 업무 효율화를 체감한다"고 설명했다. 이어 "반도체 부품을 다품종 소량 생산하는 한 업체는 월 도면 주문서가 200건 들어오지만 전문가 부족으로 절반인 100건밖에 처리하지 못했다"며 "드로우엑스 도입 후 대응 수준은 두 배 이상 향상됐다"고 밝혔다.</p> <p contents-hash="8c00c27594b4e41d378ea6c7a186df83298fa962965dcd1815d43f90f73bbee0" dmcf-pid="W8noxvvmSM" dmcf-ptype="general"><strong>◆ 정부도 'AI 도면·팩토리' 지원</strong></p> <p contents-hash="9dd67fb173a6fce3c162c45dab9780465cb95f058477c452203f93b438631978" dmcf-pid="Y6LgMTTslx" dmcf-ptype="general">또 다른 국내 주자는 자동화경험(AX) 전문기업 이즈파크다. 산업통상자원부가 추진하는 '방산 산업용 언어모델 및 한국형 설계 자동화 모델 기술 개발 주관연구기관으로 선정돼 AI 기반 캐드(CAD·컴퓨터보조설계) 연동 플랫폼 개발에 착수했다. 2025년 4월부터 2029년 12월까지 총 59개월 약 116억원 규모로 진행된다.</p> <p contents-hash="cb456980dbfa92eb955f5f6ece067b4a39d889cace728eee61f6bb252b74268c" dmcf-pid="GPoaRyyOSQ" dmcf-ptype="general">이즈파크는 다쏘시스템의 카티아(CATIA)와 오토데스크의 오토캐드(AutoCAD) 기반 설계 환경에 AI 기술을 연동해 방산 분야의 복잡한 설계를 자동화하는 플랫폼을 개발 중이다. 설계부터 기술문서·규정·도면·가공 데이터에 이르기까지 복잡한 제조 정보를 AI가 해석하고 연계하는 구조로, 장기적으로는 민간 제조업 전반으로 기술 확산을 추진할 계획이다.</p> <p contents-hash="695b491d6a4e1411f46c101be447d78d0f2876eba483b9f4f652ac6f229b1bf5" dmcf-pid="HQgNeWWIvP" dmcf-ptype="general">국내 정부도 속도를 내고 있다. 산업통상자원부는 지난해 삼성전자·현대자동차·LG전자·삼성중공업·HD현대중공업)등 주요 제조 대기업이 참여하는 'AI 팩토리 맥스(M.AX) 얼라이언스'를 발족하고, 2030년까지 AI 팩토리 500개 보급을 목표로 설정했다.</p> <p contents-hash="44a6ad431f7947589fd2845461db54261b5440ee34cc96cb9d5e6c42866d3c1c" dmcf-pid="XxajdYYCy6" dmcf-ptype="general">하지만 아직 갈 길이 멀다. 삼일PwC에 따르면 2024년 기준 국내 제조업의 AI 도입률은 23.8%로 서비스업(53%)의 절반에도 못 미치며, 스마트팩토리를 도입한 중소기업의 AI 도입률은 0.1%에 불과하다.</p> <p contents-hash="0c145bfeeec066661fa3ee9568f03659955a4984b950f7afd492de41b83eaf88" dmcf-pid="ZMNAJGGhT8" dmcf-ptype="general">업계 전문가들은 도면 AI가 이 간극을 메울 수 있는 현실적인 진입점이 될 것으로 보고 있다. 한 AI 대표는 "범용 AI는 제조 현장의 맥락을 이해하지 못한다"며 "같은 숫자라도 공장과 제품에 따라 완전히 다른 의미를 갖는 만큼 도메인에 특화된 AI만이 진짜 제조 혁신을 만들 수 있다"고 강조했다. 이어 "아무리 영세한 공장이라도 도면은 있다"며 "도면 AI가 제조업 AX에서 가장 도입이 빠른 이유"라고 덧붙였다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. 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