반복 설계 업무, AI로 얼마나 줄일 수 있을까? How Much Can AI Reduce Repetitive Design Work?

이번 로드쇼는 ‘설계 지능(AI)을 깨우다’라는 부제처럼, AI가 설계와 엔지니어링 분야에 본격적으로 스며들고 있음을 실감하게 해준 자리였습니다. 특히 기존의 경험 중심 판단 방식에서, 데이터와 예측 기반 판단으로 제조 환경이 빠르게 변화하고 있다는 점이 인상적으로 다가왔습니다.

맞춤형 연삭기와 스핀들을 개발·제작하는 오알에스코리아는 프로젝트마다 검토해야 할 변수와 설계 판단 단계가 많습니다. 도면 검토, 조립 구조 확인, 공차 검토와 같은 반복적인 업무 역시 제조 과정에서 지속적으로 발생합니다.

제품 요구사항이 다양해지고 설계 복잡도가 높아질수록, 이러한 반복 업무를 얼마나 효율적으로 줄일 수 있는지가 더욱 중요해지고 있습니다. 이번 행사에서 오알에스코리아는 특히 AI가 이러한 설계 업무를 어떻게 보조하고, 엔지니어가 더 중요한 판단과 개선 업무에 집중할 수 있도록 도와줄 수 있을지에 주목했습니다.

True to its subtitle, “Awakening Design Intelligence (AI),” this roadshow demonstrated how AI is beginning to permeate the fields of design and engineering. In particular, it highlighted how manufacturing environments are rapidly shifting from experience based decision making toward data and prediction based approaches.

As a company that develops and manufactures customized grinding machines and spindles, ORSKOREA faces numerous variables and engineering review stages throughout each project. Tasks such as drawing reviews, assembly structure checks, and tolerance verification continue to be repeated throughout the manufacturing process.

As product requirements become more diverse and design complexity continues to increase, reducing repetitive engineering tasks is becoming increasingly important. During this event, ORSKOREA focused particularly on how AI could support these design workflows and help engineers spend more time on critical judgment, optimization, and improvement tasks.

이번 SOLIDWORKS 로드쇼에서 가장 인상적이었던 부분 중 하나는, AI가 단순한 자동화를 넘어 실제 설계 프로세스를 지원하는 방향으로 빠르게 발전하고 있다는 점이었습니다. 특히 이번 세미나에서 소개된 기술들은 엔지니어를 대체하기보다, 반복적인 설계 및 검토 작업을 효율화하는 데 초점이 맞춰져 있었습니다.

오알에스코리아가 특히 주목했던 내용은 다음과 같았습니다.

• 사내 표준과 과거 데이터를 빠르게 검색·정리하는 기능
• 동일·유사 형상 모델을 신속하게 찾아주는 기능
• 복잡한 어셈블리의 간섭 여부와 조립성을 초기 단계에서 검토하는 기능
• PDF 도면을 분석해 스케치와 3D 모델로 연결해주는 기능

오알에스코리아는 연삭기와 스핀들을 설계부터 제작까지 직접 수행하고 있기 때문에, 오랜 기간 다양한 설계 및 운영 데이터를 축적해왔습니다. 이러한 데이터를 체계적으로 정리하고 AI 기반 설계 기능과 연결할 수 있다면, 반복적인 검토 작업을 줄이고 엔지니어가 보다 중요한 판단과 개선 업무에 집중할 수 있는 환경으로 발전할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

One of the most notable aspects of the SOLIDWORKS roadshow was how AI is rapidly evolving beyond simple automation and into practical support for real design processes. Rather than replacing engineers, many of the technologies introduced during the seminar were focused on improving the efficiency of repetitive design and review tasks.

The features that particularly drew ORSKOREA’s attention included:

• Fast search and organization of internal standards and historical data
• Rapid identification of identical or similar geometric models
• Early stage review of assembly interference and feasibility
• Converting PDF drawings into sketches and editable 3D models

Because ORSKOREA handles everything from design to manufacturing of grinding machines and spindles in house, we have accumulated a wide range of design and operational data over many years. By systematically organizing this data and connecting it with AI based design tools, we believe repetitive review tasks can be reduced significantly, allowing engineers to focus more on critical decision making, optimization, and product improvement.

제조 환경에서 눈에 띄게 변화하고 있었던 부분 중 하나는, 제조 방식 자체가 점차 예측 기반으로 전환되고 있다는 점이었습니다. 기존 제조업에서는 시제품을 먼저 제작한 뒤 테스트를 진행하고, 문제가 발생하면 수정하는 반복적인 방식이 일반적이었습니다. 그러나 최근에는 설계 초기 단계부터 AI와 고정밀 시뮬레이션 기술을 활용해 문제를 예측하고, 보다 최적화된 방향을 사전에 검토하는 방식으로 빠르게 변화하고 있었습니다.

오알에스코리아 역시 공작기계와 스핀들 제작 과정에서 중요하게 다루는 진동, 정밀도, 강성과 같은 요소들을 제작 전에 보다 빠르고 정밀하게 검토할 수 있다는 점이 인상적이었습니다. 특히 이러한 검토가 설계 초기 단계에서 이루어질 수 있다는 점은 제조 과정 전반의 안정성과 완성도를 높이는 방향으로 연결될 수 있다고 보았습니다.

또한 물리 기반 해석 기술과 축적된 설계 및 운영 데이터를 함께 활용할 수 있다면, 기존처럼 경험에만 의존하기보다 실제 구조와 성능을 사전에 보다 빠르고 신뢰성 있게 검증할 수 있는 방향으로 제조 환경이 변화하고 있다는 점 역시 확인할 수 있었습니다.

One of the most noticeable changes in today’s manufacturing environment is the shift toward predictive manufacturing processes. Traditionally, manufacturing has relied on a repetitive workflow of building prototypes, testing performance, and making corrections after issues are identified. However, the industry is now rapidly moving toward approaches that utilize AI and high precision simulation technologies from the early design stage to predict potential issues and review more optimized directions in advance.

For ORSKOREA, this shift felt particularly relevant in areas such as vibration analysis, rigidity verification, and precision review, which are critical factors in machine tool and spindle manufacturing. The ability to review these elements more quickly and accurately before production begins was especially meaningful. We also viewed the fact that these reviews can now take place during the early design stage as an important change that could contribute to improving overall manufacturing stability and product completeness.

In addition, by combining physics based analysis technologies with accumulated design and operational data, we could see how manufacturing environments are evolving toward approaches that allow actual structural behavior and performance to be verified more quickly and reliably in advance, rather than relying solely on experience.

맞춤형 장비 제작은 검토해야 할 변수와 설계 단계가 많기 때문에, 작은 반복 작업들도 전체 생산 과정에서는 적지 않은 시간 소모로 이어질 수 있습니다.

유사 모델 검색, 표준 부품 확인, 어셈블리 간섭 검토, 설계 변경 문서 작성, 초기 구조 검토와 같은 작업은 모두 제조와 설계 과정에서 반드시 필요한 업무입니다. 그러나 프로젝트가 반복되고 데이터가 누적될수록 이러한 검토 과정 역시 점점 더 복잡해질 수 있습니다.

AI 기반 설계 기능이 이러한 과정을 보다 체계적으로 지원할 수 있다면, 설계 검토와 변경 대응 속도를 높이고 반복적인 업무 부담 역시 줄일 수 있을 것으로 보았습니다. 또한 장기적으로는 다양한 장비와 스핀들 포트폴리오를 보다 안정적으로 운영하고, 고객 요구에도 더욱 유연하게 대응할 수 있는 기반으로 이어질 수 있다고 판단했습니다.

Customized equipment manufacturing involves a large number of variables and engineering review stages, meaning that even small repetitive tasks can lead to significant time consumption throughout the overall production process.

Tasks such as searching for similar models, verifying standard components, reviewing assembly interference, documenting design changes, and performing initial structural reviews are all essential parts of manufacturing and engineering workflows. However, as projects accumulate and operational data continues to grow, these review processes can also become increasingly complex.

If AI based design tools can support these processes more systematically, it could help improve engineering review speed, accelerate response times for design changes, and reduce repetitive workloads. Over the long term, this could also provide a stronger foundation for managing a wider range of equipment and spindle portfolios while responding more flexibly to diverse customer requirements.

결국 AI 기반 제조환경의 가치는 단순히 내부 업무를 효율화하는 데만 있는 것이 아니라, 이러한 변화가 고객에게 어떤 품질과 대응력, 그리고 안정성으로 이어질 수 있는가에 있다고 볼 수 있습니다.

오알에스코리아는 특히 다음과 같은 부분에서 AI 기반 설계 및 시뮬레이션 기술의 실질적인 가치를 기대하고 있습니다.

1️. 품질 안정성과 재작업 감소
설계 단계에서 구조, 공차, 조립 조건 등을 사전에 검토할 수 있다면 제작 이후 발생할 수 있는 수정과 재작업 가능성을 줄일 수 있습니다. 특히 정밀도와 안정성이 중요한 연삭기와 스핀들에서는 이러한 사전 검토가 제품 신뢰성과 장기적인 품질 안정성으로 직접 연결될 수 있습니다.

2️. 검토 및 대응 속도 향상
맞춤형 제조 환경에서는 프로젝트 진행 과정에서 다양한 사양 검토와 설계 변경 요청이 반복적으로 발생합니다. 반복적인 검토 업무를 줄일 수 있다면 기술 협의, 설계 수정, 견적 검토와 같은 대응 속도를 더욱 빠르게 가져갈 수 있으며, 이는 전체 리드타임 단축에도 긍정적인 영향을 줄 수 있습니다.

3️. 보다 예측 가능한 설계 판단
시뮬레이션 기술과 축적된 설계 및 운영 데이터를 함께 활용할 수 있다면, 제작 전에 성능 관련 요소를 보다 체계적으로 검토할 수 있습니다. 기존처럼 경험에만 의존하기보다, 해석과 예측 기반 검증을 통해 보다 일관되고 신뢰성 있는 설계 판단이 가능해질 것으로 기대하고 있습니다.

4️. 리트로핏 및 성능 개선 제안의 정확도 향상
리트로핏이나 스핀들 수리·개선 작업에서는 구조 변경 이후 장비가 실제로 어떻게 작동할지를 예측하는 것이 중요합니다. 설계 및 시뮬레이션 기반 분석을 활용할 수 있다면 장비 상태를 보다 구조적으로 검토하고, 개선 방향 역시 더욱 구체적이고 정확하게 제안할 수 있을 것으로 보고 있습니다.

Ultimately, the value of AI driven manufacturing is not determined solely by internal efficiency improvements. The more important question is how these technologies can lead to more stable quality, faster engineering responses, and more reliable manufacturing processes for customers.

From ORSKOREA’s perspective, the following areas are where AI based design and simulation technologies could create the most practical customer value.

1️. Stable Quality, Less Rework
By reviewing structures, tolerances, and assembly conditions earlier in the design stage, potential issues can be identified before production begins. This helps reduce the likelihood of rework or repeated modifications after manufacturing. In precision equipment such as grinding machines and spindles, minimizing these variations is directly connected to product reliability and long term operational stability.

2️. Faster Response, Shorter Lead Times
In customized manufacturing, customers often require multiple specification reviews and design adjustments throughout the project. If repetitive engineering review processes can be reduced, response times for technical discussions, design modifications, and quotation reviews can become significantly faster. This can improve overall project communication speed and shorten lead times.

3️. More Predictable Engineering
Combining simulation technologies with accumulated operational and design data makes it possible to review performance related factors more systematically before production. Rather than relying solely on past experience, engineering decisions can be supported with analysis and predictive verification, leading to more consistent and reliable outcomes.

4️. Smarter Retrofit Solutions
For retrofit and spindle repair projects, understanding how an existing structure will behave after modification is critical. By utilizing design and simulation based analysis, equipment conditions can be reviewed more structurally, allowing improvement directions and retrofit proposals to be suggested with greater accuracy and clarity.

이번 행사를 통해, 이제는 AI를 얼마나 효과적으로 활용하고 실제 업무에 연결할 수 있는지가 제조업 경쟁력을 결정하는 중요한 요소가 되고 있음을 다시 확인할 수 있었습니다.

오알에스코리아는 AI를 단순한 자동화 기술로 보기보다, 엔지니어와 현장 기술자들이 더 중요한 판단과 개선 업무에 집중할 수 있도록 지원하는 도구로 바라보고 있습니다. 결국 더 높은 완성도와 안정적인 품질은 현장의 경험과 기술력에서 나온다고 생각하기 때문입니다.

앞으로도 오알에스코리아는 변화하는 제조 환경 속에서, 실제 현장에 도움이 될 수 있는 기술과 방향을 꾸준히 고민하고 준비해 나가겠습니다.

Through this event, we were once again reminded that the ability to effectively utilize and connect AI to real operations is becoming an increasingly important factor in manufacturing competitiveness.

At ORSKOREA, we view AI not simply as an automation tool, but as a technology that can support engineers and skilled technicians in focusing on more critical decision making and improvement tasks. Ultimately, we believe higher quality and more reliable products are achieved through the experience and expertise built on the manufacturing floor.

As manufacturing environments continue to evolve, ORSKOREA will continue exploring and preparing practical technologies and approaches that can create real value in the field.

Written by Seon Min Lee
Business Development Assistant

Edited by Seonghyeon Son
Strategic Marketing Specialist,

ORSKOREA