불량은 기록되는데, 원인은 왜 남지 않을까

테이블:

• 설비 마스터
• 공정 마스터
• 소재 마스터
• 공정 파라미터 측정 데이터
• 품질 불량 데이터
• 베테랑 작업자 이력
• 베테랑 작업자 이력

RDB가 가진 “암묵적 정보”는 무엇인가?

아래 문장들은 DB에 직접 저장돼 있지 않지만, 사람이라면 즉시 이해하는 정보 입니다.

1. 암묵적 정보 A — “왜 불량이 났는가?”

• INS001: 용접균열 발생
• 설비: EQ001
• 공정: PROC002 (용접_본접합)
• 소재: MAT001 (알루미늄_6061)
• 같은 시점:
  • 용접전류 180A
  • 작업자 김정수(30년차)
  • 습도 85%

사람의 해석(추정)

“알루미늄 6061에 습도가 높은 날, 

전류가 기준보다 높아 용접 균열 가능성이 커졌겠네”

DB에는

• “습도 → 알루미늄 → 균열 민감”
• “전류 과다 → 균열 위험” 이라는 관계가 없음

2. 암묵적 정보 B — “이 수치는 정상인가, 위험인가?”

• PARAM004: 표면거칠기 3.8
• 기준: 2.5 초과

사람의 해석:

“이건 불량으로 이어질 수 있다”

DB에는 의미 관계 없음

• “기준 초과 = 위험”
• “위험 → 불량 가능성”

3. 암묵적 정보 C — “베테랑의 판단은 왜 달랐는가?”

김정수(30년차):

• 습도 높을 때 전류를 일부러 낮춤

• MES 코멘트:

“왜 전류를 낮췄는지 정보가 없음”

경험 기반 규칙(암묵지)
“알루미늄 + 고습 = 균열 위험 ↑ → 전류 낮춤”

• 이 지식은 테이블에도 없고 컬럼으로도 없음
• 쿼리로도 못 꺼냄

암묵적 정보를 “명시적 KG”로 바꾸면?

이제 같은 데이터를 KG로 재구성해보겠습니다.

2-1. RDB → KG 변환 핵심

RDB

• 관계: EQ001, PROC002 (ID로만 연결)
• 의미: 없음
• 추론: 불가

KG

• 관계: 의미 있는 동사
• 의미: 그래프에 내장
• 추론: 가능

2-2. 명시적 KG 표현 (예시)

(EQ001:설비)
  --performs--> (PROC002:용접_본접합)

(PROC002)
  --usesMaterial--> (MAT001:알루미늄_6061)

(MAT001)
  --hasProperty--> (균열민감도:High)
  --affectedBy--> (습도)

(습도 85%)
  --increasesRiskOf--> (용접균열)

(용접전류 180A)
  --exceeds--> (권장전류)

(권장전류 초과)
  --increasesRiskOf--> (용접균열)

(용접균열)
  --observedAs--> (INS001)

(김정수_작업자)
  --hasExperienceRule-->
     (알루미늄 + 고습 → 전류감소)

3. “같은 데이터”인데 뭐가 달라졌나?

RDB에서는

• 불량 데이터 = 사후 기록
• 원인 분석 = 사람의 회의
• 베테랑 노하우 = 사라짐

KG에서는

• 불량 = 원인 네트워크의 결과
• 원인 = 자동 추론 가능
• 베테랑 노하우 = 지식 자산화

4. 질문 하나로 차이가 드러난다

질문

“왜 2024-11-15에 EQ001에서 용접균열이 발생했나?”

RDB

•  답 못함
•  데이터만 나열

KG

•  답변 가능

“알루미늄_6061 소재가 사용되었고 당시 습도 85%로 균열 민감도가 증가했으며
용접전류가 권장 기준을 초과하여 용접균열 위험이 높아졌습니다.”

5. 한 문장으로 정리

RDB는 ‘무엇이 일어났는가’를 저장하고,
지식 그래프는 ‘왜 그렇게 되었는가’를 설명한다.
 

또는

RDB는 기록 시스템이고,
KG는 판단과 학습이 가능한 시스템이다.