Factory Ontology

1. Definition

Factory Ontology은(는) 공장 객체·설비·공정 관계 모델을(를) 의미하며, Physical AI / Smart Manufacturing 전략을 설계하고 평가하는 개념으로 사용한다.

2. Why It Matters

LG그룹이 보유한 계열사별 자산을 Physical AI / Smart Manufacturing 사업기회로 연결할 때 역할, 데이터, 운영 책임과 성과지표를 명확히 구분하게 해준다.

3. How It Works

공장 객체·설비·공정 관계 모델이라는 목적을 달성하려면 데이터 입력, 모델 또는 분석 계층, 업무·현장 시스템 연계, 실행 결과의 측정과 피드백이 연결되어야 한다. LG 전략에서는 기술 도입 여부보다 이 전체 loop가 반복 운영되고 내부 역량으로 축적되는지를 기준으로 본다.

4. LG Relevance

관련 테마	연결 이유
02 physical ai smart manufacturing	Factory Ontology: 공장 객체·설비·공정 관계 모델. 제조 데이터가 예측·시뮬레이션·현장 실행으로 이어지는 Physical AI 운영 loop를 구성한다.
04 enterprise ax agentic operating model	Factory Ontology의 핵심 기능 — 공장 객체·설비·공정 관계 모델 — 이 이 테마로 확장되면 전사 데이터 모델, 권한, KPI, 승인 workflow에 편입되어 반복 가능한 경영·업무 프로세스가 된다.
06 global ai alliance open innovation	Factory Ontology의 핵심 기능 — 공장 객체·설비·공정 관계 모델 — 이 이 테마로 확장되면 자체 역량만으로 확보하기 어려운 모델·플랫폼·하드웨어를 파트너와 결합하되 의존도를 관리하게 한다.

5. Related Companies

회사	관련 역할
LG Electronics	60개 이상 글로벌 공장 운영 경험과 LG Smart Park 데이터를 바탕으로 공정 설계부터 안정화까지 검증한다. Factory Ontology에서는 ‘공장 객체·설비·공정 관계 모델’ 기능을 장비·공장·차량 환경에 적용해 성능, 안정성, 유지보수성을 검증한다.
LG CNS	Factova, MES·Control, 안전관리와 로봇 통합 역량으로 제조 AI를 고객 시스템에 구현한다. Factory Ontology에서는 ‘공장 객체·설비·공정 관계 모델’ 기능을 데이터 파이프라인과 업무시스템에 구현하고 외부 고객용 구축 방법론으로 표준화한다.
LG AI Research	EXAONE, Physical Intelligence, Advanced Agent를 제조 문서·영상·공정 데이터 이해에 적용한다. Factory Ontology에서는 ‘공장 객체·설비·공정 관계 모델’ 기능에 필요한 모델 학습·평가 체계와 도메인 지능을 개발한다.
LG Energy Solution	배터리 공정의 품질·수율·안전 문제를 고난도 제조 AI의 검증 필드로 제공한다. Factory Ontology에서는 ‘공장 객체·설비·공정 관계 모델’ 기능을 배터리·전력 데이터와 연결해 안전성, 수명, 경제성 개선 효과를 측정한다.
LG Display	OLED 공정의 결함·수율·검사 데이터를 활용해 정밀 제조 최적화 효과를 검증한다. Factory Ontology에서는 ‘공장 객체·설비·공정 관계 모델’ 기능을 OLED 제조와 차량 HMI 현장에 적용해 품질·사용성 효과를 확인한다.
LG Chem	화학·첨단소재 공정의 에너지, 품질, 안전 데이터를 연속공정 AI 적용 대상으로 제공한다. Factory Ontology에서는 ‘공장 객체·설비·공정 관계 모델’ 기능을 화학·소재·생명과학 실험으로 검증하고 후보의 사업성을 평가한다.

6. Related Concepts

7. Related Topics

제조 데이터는 정리될 때 AI 제품이 된다

8. Sources

9. Open Questions

이 개념이 고객이 구매할 수 있는 제품·서비스 또는 내부 운영성과로 전환되는 조건은 무엇인가?
데이터, 모델, workflow와 실행 책임 중 LG가 직접 통제해야 할 핵심 계층은 무엇인가?
성과를 검증할 대표 KPI와 추가 공개 근거는 무엇인가?