圖面搜尋平均4.5分鐘，年度搜尋工時估減90%

Kuken Industries在福岡工廠測試圖面搜尋AI，找出所需圖面的平均時間為4.5分鐘；過去搜尋可能要花數十分鐘至1小時，最久甚至半天。

共同開發商Recursive於4日發布的公告中公布測試結果。兩家公司打造的系統可搜尋並比對Kuken Industries累積70多年的圖面與技術資料，並使用OpenAI API。

使用者可輸入圖面編號或零件編號，也能上傳零件清單、圖面影像或PDF搜尋。系統會從檔案中擷取零件編號與型式資訊，再找出相關圖面。

搜尋結果也會列出修訂編號不同或標示略有差異的候選圖面。網頁應用程式會顯示候選圖面的相關頁面與預覽。

技術人員仍須將設備規格和過往更換紀錄與原始資料核對，再選定要使用的圖面。系統不會自動定案最終圖面。

這套系統針對的是設備規格會因交貨時間與客戶而異的問題。即使使用相同型式或零件名稱搜尋，所需圖面仍可能不同。

即使圖面已數位化，使用者過去仍須知道零件名稱、零件編號及資料存放位置才能搜尋。資歷較淺的技術人員有時也得仰賴資深同事協助。

Recursive依據前一年度的實績估算，系統可將每年用於搜尋圖面的工時減少約90%。平均4.5分鐘是實際測試結果，約90%則是根據前一年度實績推算的年度工時減幅。

系統也能比對不同文件。它會讀取工廠規格通知、外觀圖與交貨規格書中的型式、尺寸和註記，標示疑似差異及其所在位置。

系統也會檢查外觀圖是否缺少必要註記。不過，它無法找出所有手寫註記或配置錯誤，最終判定仍由技術人員負責。

OpenAI於9日發布的客戶案例資料指出，兩家公司比較多種AI模型的資訊擷取準確度與成本後，選擇使用OpenAI模型與API。資料也引述Kuken Industries說法指出，在另一項圖面比對測試中，AI標示為問題的項目約有90%確實存在不一致。Kuken Industries表示，節省下來的搜尋時間可用於新人培訓與工程工作，透過應用程式查看圖面也有助於降低列印成本。

公開資料未提供測試件數與測量方式，也未見外部獨立驗證結果。因此，平均搜尋時間與工時減幅估算應分別理解，並以公開資料所載的測試結果和推算性質為準。

Kuken Industries與Recursive計畫提升系統辨識舊圖面及手寫註記的準確度，並驗證安全性與存取權限。兩家公司目標是在2026年內將系統正式導入福岡與千葉工廠。