부족한 층은 의미입니다
산업 AI가 질문에 답하려면 질문이 가리키는 대상을 알아야 합니다. "2번 칠러", "4번 라인", "클린룸 습도", "알림 뒤의 펌프" 같은 표현은 실제 자산, 공간, 신호, 문서, 책임자와 연결되어야 합니다.
산업 지식 그래프는 이 의미 층을 제공합니다. 현장 객체를 연결하고 객체 사이의 관계를 기록합니다. FactVerse는 이 모델을 사용해 디지털 트윈 장면, 운영 데이터, 문서, AI 추론을 같은 물리 맥락에 맞춥니다.
그래프가 모델링하는 대상
| 모델 영역 | 대표 엔티티 |
|---|---|
| 공간 구조 | 사이트, 건물, 층, 방, 존, 라인, 랙, 베이, 외부 영역 |
| 물리 자산 | 장비, 계량기, 센서, 밸브, 펌프, 로봇, 차량 |
| 시스템 | HVAC, 냉수, 압축 공기, 전력, 공정 유틸리티, 안전, 물류 흐름 |
| 데이터 포인트 | 태그, 알림, 계산 지표, 설정값, 상태값 |
| 지식 객체 | SOP, 매뉴얼, 도면, BIM/CAD 참조, 점검 템플릿 |
| 이벤트 | 알림, 점검, 유지보수, 승인, 인수인계 |
| 책임 관계 | 소유자, 운영자, 서비스 팀, 검토자, 위험 등급, 권한 |
관계 질문에 답할 때 모델의 가치가 드러납니다.
관계 예시
| 관계 | 지원하는 질문 |
|---|---|
| 자산이 공간에 위치 | 이 알림 뒤의 장비는 어디에 있는가 |
| 장비가 존을 담당 | 이 AHU가 영향을 주는 영역은 어디인가 |
| 포인트가 장비를 측정 | 이 추세를 만든 센서는 무엇인가 |
| 계량기가 시스템을 측정 | 이 에너지 값은 어느 냉수 루프에 속하는가 |
| 자산이 시스템에 속함 | 관련 upstream/downstream 자산은 무엇인가 |
| 자산에 절차가 있음 | 점검 또는 유지보수 전에 볼 SOP는 무엇인가 |
이 관계는 AI Agent가 질문에서 증거로 이동하는 경로가 됩니다.
FactVerse에서의 사용 방식
Data Fusion Services는 소스 시스템의 이름, 태그, 문서, 기록을 일관된 모델로 매핑합니다. 같은 펌프, 계량기, 방이 BMS, SCADA, CMMS, BIM, 스프레드시트, 도면에서 다른 이름으로 나타날 수 있습니다.
FactVerse Twin Engine은 이 정체성을 공간 모델에 연결합니다. 신호는 올바른 3D 객체에 표시되고, 문서는 올바른 자산에 연결되며, 시스템 관계는 네트워크로 확인됩니다.
FactVerse AI Agent는 그래프를 따라 증거를 검색할 수 있습니다. 알림에서 자산으로, 자산에서 시스템으로, 시스템에서 영향을 받는 존으로, 다시 관련 SOP와 기록으로 이동합니다.
Brick Schema와 시설 의미 모델
건물과 시설에는 Brick Schema가 유용한 공개 참고 자료가 될 수 있습니다. 장비, 포인트, 위치, 계량기, 센서, 관계를 표현하는 어휘를 제공합니다.
DataMesh는 시설 모델에서 Brick 방식의 의미 구조를 사용할 수 있습니다. 더 넓은 산업 현장에는 생산 라인, sub-fab 시스템, 물류 영역, 클린 유틸리티, 창고 존, 로봇 셀, 운영자 스테이션, 시뮬레이션 자산 같은 개념도 필요합니다.
AI Grounding과 설명 가능한 검색
지식 그래프는 AI Agent의 답변을 추적하기 쉽게 만듭니다. AI Agent는 그래프를 사용해 증거 범위를 좁힌 뒤 관련 문서와 기록을 읽을 수 있습니다.
시설 엔지니어가 특정 존의 습도 알림이 반복되는 이유를 물으면, 그래프는 존, 측정 센서, 담당 AHU, 연결된 냉수 자산, 최근 알림, 점검 기록, 관련 SOP를 찾을 수 있습니다. AI Agent는 이 객체와 기록을 기준으로 증거를 정리합니다.
거버넌스
지식 그래프는 지속적인 관리가 필요합니다. 리노베이션, 장비 교체, 시스템 재구성은 자산 ID, 별칭, 관계, 포인트 매핑, 문서 링크를 바꿉니다.
거버넌스는 각 엔티티의 공식 소스, 명명 규칙, 관계 소유자, 증거 출처, 가져온 매핑의 신뢰도, 역할 기반 접근, 변경 이력을 포함해야 합니다.
집중된 시작 모델
| 질문 유형 | 최소 의미 범위 |
|---|---|
| 자산 맥락 | 자산, 위치, 시스템, 소유자, 문서, 라이브 포인트 |
| 시설 상태 | 존, 존을 담당하는 장비, 센서, 알림, 제어 포인트 |
| 에너지 검토 | 계량기, 시스템, 공간, 장비 그룹, 계산 지표 |
| SOP 검색 | 자산 클래스, 작업 유형, SOP, 안전 메모, 필요 역할 |
| 원인 검토 | 이벤트, 관련 자산, upstream/downstream 시스템, 최근 기록 |
첫 모델이 실제 질문에 안정적으로 답할 때 시스템, 사이트, 지역, 애플리케이션 단위로 확장합니다.
공개 참고 자료
FactVerse 제품 페이지는 Twin Engine, AI Agent, Data Fusion Services, 애플리케이션을 연결하는 플랫폼 계층을 설명합니다.
Green Mark and Brick Schema 가이드는 Brick 방식 시설 의미 모델이 운영 증거 추적에 어떻게 도움이 되는지 보여줍니다.