Composable Trust Infrastructure for Manufacturing Knowledge Graphs: Cross-System Provenance, Temporal Reasoning, and Decision Traceability

Manufacturing knowledge graphs that integrate data from heterogeneous industrial systems face a trust deficit: consumers cannot determine whether queried data is valid, whether it was valid when a decision was made, where it originated, or how it was acted upon. We argue that four trust capabilities -- SHACL validation, PROV-O provenance, domain-aware bi-temporal versioning, and graph-native decision objects -- compose through shared correlation identifiers to produce emergent trust properties that no single capability delivers alone. We present a composable trust infrastructure that integrates these four capabilities into a unified RDF architecture. Capabilities compose through shared entity URIs, ingestion activity identifiers, and temporal correlation keys, enabling compound queries spanning all four dimensions. An experimental ablation confirms that removing any single capability causes exactly three of six composition queries to fail, demonstrating that all four are equally load-bearing. Analysis of higher-order compositions reveals four emergent three-way properties and one irreducible four-way property (full-chain auditability, 31ms execution). The infrastructure is validated on a testbed integrating eleven industrial sources -- OPC UA, TIA Portal, eClass, AAS, ISA-95, ISA-18.2, SAP S/4HANA, Teamcenter, Opcenter EX, Insights Hub, and SCM -- under an 89-class ISA-95-aligned ontology. The unified graph contains 8,743 triples across five named graphs, stitched by 81 owl:sameAs identity edges. Evaluation uses simulated but structurally realistic data from purpose-built emulators; data structures and cross-system linkage patterns are representative of real industrial installations.

한 줄 요약

제조 지식 그래프에 SHACL, PROV-O, bi-temporal 버전 관리, 결정 객체를 통합한 신뢰 인프라를 제안한다.

핵심 기여도

SHACL 검증, PROV-O 원본 추적, 도메인 인식 bi-temporal 버전 관리, 그래프 네이티브 결정 객체의 4가지 신뢰 기능을 통합.
4가지 기능이 공유된 식별자로 결합되어 6개의 복합 쿼리 중 3개가 실패함을 실험으로 입증.
4가지 기능의 결합으로 4개의 3-way, 1개의 4-way 신뢰 속성이 나타남.
11개의 산업 시스템을 통합한 테스트베드에서 8,743개의 트리플을 생성.

핵심 아이디어

기존 제조 지식 그래프는 이질적인 시스템에서 데이터를 통합하지만, 데이터의 신뢰성, 원본, 시간적 일관성, 결정 흐름을 파악할 수 없다. 이를 해결하기 위해 SHACL, PROV-O, bi-temporal 버전 관리, 결정 객체를 공유된 식별자로 결합한 통합 인프라를 제안한다. 이는 단일 기능이 제공할 수 없는 새로운 신뢰 속성을 유도한다. 예를 들어, bi-temporal 버전 관리는 데이터의 유효 시간을 추적하고, PROV-O는 데이터의 생성 경로를 기록하며, 결정 객체는 그래프 내에서 결정 흐름을 표현한다.

기술적 접근법

SHACL, PROV-O, bi-temporal 버전 관리, 결정 객체 4가지 기능을 RDF 아키텍처에 통합.
공유된 entity URI, ingestion activity identifier, temporal correlation key를 사용해 기능 결합.
89-class ISA-95 ontology 기반으로 11개 산업 시스템 통합.
owl:sameAs를 사용해 81개의 식별 관계를 연결한 5개의 named graph로 구성.

주요 결과

4가지 기능 중 하나라도 제거하면 6개의 복합 쿼리 중 3개 실패.
4-way 결합으로 full-chain auditability 속성 발생 (실행 시간 31ms).
11개 산업 시스템 통합 테스트베드에서 8,743개의 트리플 생성.
81개의 owl:sameAs 식별 관계로 5개의 named graph 연결됨.

의의 및 한계

이 연구는 제조 지식 그래프의 신뢰성 문제를 해결하기 위한 체계적인 접근법을 제시하며, 복합 쿼리 처리를 통해 데이터의 신뢰성을 실질적으로 증명한다. 특히, full-chain auditability는 제조 분야의 규제 준수 및 투명성 향상에 기여할 수 있다. 그러나 실험 데이터는 시뮬레이션 기반으로 실제 산업 환경과의 차이가 있을 수 있으며, 11개 시스템 통합 외의 확장성도 추가 연구가 필요하다.

실용적 활용

이 인프라는 제조 분야의 데이터 통합, 품질 관리, 규제 준수, 투명한 결정 추적에 활용될 수 있다. 특히, OPC UA, SAP S/4HANA, ISA-95 등 산업 표준 시스템 간의 데이터 연계 및 신뢰성 확보에 유용하다.