시각적 노이즈 제거를 통한 분석 효율 극대화

방대한 도면 데이터 중에서 실제 분석이 필요한 BOM 영역만을 AI가 스스로 찾아내어 정밀하게 크롭(Crop)합니다.

• 해상도 독립적 처리 : 도면의 크기나 화질에 관계없이 안정적으로 표 영역을 타기팅합니다.
• 분석 부하 최적화 : 전체 도면이 아닌 핵심 영역만 분석함으로써 서버 리소스를 절약하고 처리 속도를 비약적으로 높입니다.
• 정확도 향상 : 주변 설계 기호나 주석 등의 간섭을 원천 차단하여 오인식률을 최소화합니다.

지능형 엔티티 인식을 통한 데이터 신뢰도 확보

단순히 글자를 읽는 수준을 넘어, “NED (Named Entity Detection)” 기술을 통해 추출된 데이터의 속성을 명확히 정의합니다.

• 정합성 보장 : 비즈니스 로직에 기반한 검증으로 데이터 무결성을 유지합니다.
• 프로세스 투명성 : 분석 과정의 Base64 처리 로그와 디버깅 정보를 제공하여 시스템 신뢰도를 높입니다.
• 오류 자가 진단 : 유효하지 않은 항목 추출 시 즉각적인 디버그 피드백을 생성합니다.

추출된 BOM 데이터는 사내 ERP, PLM, MES 시스템과 API를 통해 실시간 연동됩니다. 더 이상 엑셀 파일 업로드 과정조차 필요하지 않은 완전 자동화된 데이터 파이프라인을 구축할 수 있습니다.

AI 에이전트는 외부 API를 전혀 활용하지 않는 로컬 VLLM(On-Premise) 엔진으로 동작합니다. 모든 도면 분석과 데이터 처리가 기업 내부 네트워크 내에서 완료되는 구조이므로, 민감한 설계 자산이 외부로 노출될 위험을 원천 차단합니다.