CASE 30INDUSTRY製造業

自動車図面の解析システム

RAGLLM深層学習画像認識

RESULT // HIGHLIGHT

図面の寸法・注記をAI解析し検索・確認を高速化

スキャンされた図面から表題欄や寸法を高精度に自動抽出。過去図面の検索時間を大幅に短縮し、設計資産の有効活用と確認業務の効率化を実現

OVERVIEW概要

自動車メーカーにおいて、図面を対象に、高度なディープラーニング画像解析と専用OCR技術、VLMを融合させた機械図面自動解析システムを開発しました。複雑にレイアウトされた寸法線、寸法値などをセマンティックに識別・構造化し、過去の設計資産をキーワードや類似形状・条件指定から即座に利活用できる環境を実現しました。

INDUSTRY業種: 製造業
CHALLENGE課題: 業務プロセスのデジタル化やDX推進が急務となっていました。しかし、過去の膨大な設計図面が紙や画像データのまま適切にデータ化・一元管理されておらず、必要な設計資産をスピーディに検索・再利用できないアナログな運用が続いていました。その結果、過去の類似事例を探す作業に多くの時間が奪われ、本来注力すべき新しい設計検討や高付加価値業務に十分なリソースを割けない点が大きな課題となっていました。
SOLUTIONソリューション: 図面特化型のレイアウト解析モデルと高精度OCRエンジンを独自に設計・統合しました。図面全体の領域分割を自動判定した上で、かすれ文字や歪み・傾きを補正する画像前処理パイプラインを実装しました。さらに、高精度に認識・データ化する独自アルゴリズムを導入しました。抽出したメタデータは複合条件や自然言語による曖昧検索、さらには部品形状の特徴量ベクトルによる類似図面検索を直感的なWeb画面から実行できるUIを構築しました。
TECH技術: RAGLLM深層学習画像認識
TEAM体制: PM 1名 / テックリード 1名 / AIエンジニア 4名

RESULT成果

過去の設計資産や類似図面の仕様が即座に可視化・再利用できるようになったことで、新規部品開発における重複設計や類似試作の発生が大幅に抑止・設計リードタイムの短縮を見込んでいます。

無駄なゼロからの設計が劇的に減りました。長年蓄積してきた設計資産が真の意味で会社の競争力として蘇ったと実感。
設計部　担当者

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