Polaris.AI는 2026년 9월 7일 제조업을 대상으로 ‘설계 × AI 활용 솔루션’ 제공을 시작한다고 발표했다. 이 솔루션은 기계 및 장비, 전기·전자, 자동차 등을 포함한 분야의 설계 및 개발 업무를 대상으로 하며, 엔지니어링 도면과 설계 데이터 및 이에 연계된 업무 프로세스를 처리하는 데 인공지능을 활용한다.
회사는 이 솔루션이 새로운 도면을 생성하는 데 그치지 않고, 도면을 엔지니어링 표준, 지식 기록 및 제조 데이터와 연결한다고 설명한다. 주요 설계 및 개발 업무는 과거 도면 검색, 검색 증강 생성(RAG) 기술을 활용한 설계 지원, 도면 생성 및 편집, 설계 검토, 생산 공정 설계 지원의 다섯 가지 범주를 포함한다.
솔루션이 제공하는 기능
이 제품은 도면이 생성되는 단계부터 승인 후 관리되는 단계까지 도면을 처리하는 기능을 포함한다. 언급된 기능에는 새로운 도면 생성 지원, 도면 구조 분석, 설계자의 요소 검증 지원, 도면·사양·변경 사항 관리가 포함된다. 또한 도면과 사양을 비교하고, 수정 이력을 추적하며, 변경 영향 범위를 분석할 수 있다.
제조와 관련된 측면에서는 시스템을 사용해 도면에서 치수와 부품을 추출한 뒤 사양이나 카탈로그 데이터와 같은 정보를 출력할 수 있다. 또한 공정 설계를 지원하고 도면에 포함된 정보를 검사·측정 데이터 및 작업 관련 의견과 연결하는 것을 목표로 하며, 설계 인도 전에 누락을 줄이는 데 도움이 되는 최종 검토까지 지원한다.
세 가지 기술적 기반
Polaris.AI는 도면 구조 이해, 설계 표준을 활용 가능한 지식으로 전환, 설계와 제조 및 공정의 연계라는 세 가지 축을 바탕으로 이 솔루션을 구축한다. 구조 분석에서는 도면 또는 도면 이미지와 대상 형상 데이터를 요소 간 관계를 나타내는 그래프 표현으로 변환할 수 있다. 이를 통해 비전 및 언어 모델이 도면을 단순히 하나의 이미지로만 다루는 대신 도면 내부의 관계를 이해할 수 있다.
표준 축은 고객의 설계 표준, 공차 규칙 및 전문가 의견을 기반으로 하며, 검토 가능한 엔지니어링 논리에 따라 해석 가능한 결과물을 생성하는 것을 목표로 한다. 회사는 공정 연계 축이 검사·측정 결과와 의견을 설계 업무 흐름에 통합해 이후 의사결정을 내릴 때 과거 정보를 활용할 수 있도록 한다고 설명한다.
실제로 무엇이 달라지는가?
이러한 기능이 실제 환경에서 성공적으로 작동한다면 핵심 가치는 단순히 도면을 자동 생성하는 데 있는 것이 아니라, 과거 도면을 찾고 이해하고 비교하는 데 필요한 시간을 줄이는 데 있다. 또한 CAD 및 PDF 파일, 카탈로그와 사양 데이터에 흩어진 지식을 조회할 수 있는 참고 자료로 전환하는 데 있다. Polaris.AI는 검증 과정에서도 과거 프로젝트와 축적된 검증 결과를 활용해 설계 의사결정의 불확실성을 줄인다고 설명한다.
회사는 2차원 도면의 관계를 해석하고 이를 바탕으로 3차원 CAD 모델을 재구성하는 연구도 진행하고 있다고 밝혔다. 그러나 해당 자료는 솔루션의 가격, 제공 방식, 고객사 이름 또는 정확도와 생산성을 측정한 독립적인 정량 결과를 명시하지 않는다. 따라서 실제 효용은 각 제조업체가 제공하는 도면 및 표준 데이터의 품질과, 승인 전에 엔지니어링 팀이 인공지능의 결과물을 검토할 수 있는 역량에 달려 있다.