P&ID図面のI/O抽出における手作業依存の課題
P&ID図面およびInstrument ListからI/O（Input/Output）情報を抽出する作業は、設備制御設計における中核プロセスです。しかし従来は、図面や文書を人手で解釈して情報を抽出する手作業中心のプロセスで運用されてきました。その結果、熟練人材の反復的な投入が必要となり、非熟練者の場合は正確な抽出のために継続的な教育と時間を要していました。さらに、制御ポイントの特定や機器間の接続関係といった情報は、図面の文脈やパターンを併せて解釈する必要があり、自動化にも限界がありました。
Vision AIベースのP&ID図面I/O自動抽出システム
Vision AIとOCRベースのデータエクストラクタを開発し、デジタルPDFおよびスキャンPDF図面の記号・テキスト・レイアウトを統合的に認識する自動抽出システムを構築しました。さらに、VLMベースのInstrument Tag抽出ロジックを適用し、図面をタイル単位で解析しながら文脈を考慮した機器タグ識別を実現しています。また、図面アップロードから情報抽出・構造化・検証までを一貫して処理する自動化パイプラインを構築し、I/Oカード配置設計のための最適化ロジックおよび可視化アプリケーションも併せて実装しました。
I/O設計リソースを90％以上削減
従来数ヶ月を要していたI/O配置設計作業を数分単位まで短縮し、設計リソースを90％以上削減しました。さらに、図面変更時にも再利用可能なモジュール化された自動抽出システムを構築し、反復的な設計作業を最小化するとともに、設計効率を大幅に向上させました。
