초대형 모델의 최신 상태를 매일 검토하기 어렵습니다
Smart3D 초대형 모델은 전체 데이터를 다시 추출하고 배포하는 데 많은 시간이 걸려 최신 모델 공유가 늦어집니다. S3DX는 변경된 부분만 증분 업데이트해 최신 3D 모델을 빠르게 배포합니다. 본사·현장·협력사가 매일 새로운 모델을 기준으로 공유하고 설계를 검토할 수 있습니다.
산업 AX를 위한 엔지니어링 컨텍스트 인프라
사람과 AI가 같은 페이지에서 설계를 이해합니다.
LAPIS3D는 P&ID, 3D 모델, 문서 조항, 요구사항과 변경 이력을 연결해 AI Agent가 실제 엔지니어링 대상을 이해하고 설계를 검토할 수 있게 합니다.
Tag Resolver는 문서와 도면의 태그가 가리키는 실제 3D 대상을 찾고, Spatial Resolver는 그 대상 주변에서 검토해야 할 공간과 관계를 찾습니다. AI Agent는 이 컨텍스트를 바탕으로 문서 조항과 설계 요구를 실제 모델에 적용해 검토하고, 결과는 Evidence Snapshot으로 남깁니다.
문서를 찾는 AI가 아니라, 실제 설계를 이해하고 검토하는 AI를 만듭니다.
SmartPlant P&ID Database
또는 주요 엔지니어링 리스트
문서와 변경 이력
리비전 + 문서 조항
Smart3D 및 주요 3D 엔지니어링 모델
주 소스 · 대안
설계 기준과 요구
요구사항 + 제약조건
DEXPI 2.0 Normalization
Process Rich Tag Graph
식별자 · 관계 · 연결 구조
공간 지능
Spatial Graph
식별자 · 계층구조 · 관계 · 메타데이터
공통 식별자 + 출처와 변경 이력
사람과 AI가 같은 근거를 봅니다
Tag Resolver
이 태그가 가리키는 실제 대상을 찾습니다
Spatial Resolver
그 주변에서 검토할 공간과 관계를 찾습니다
AI 기반 설계검토
문서 조항과 설계 요구를 실제 객체와 공간에 연결해 검토합니다
AI Agent가 관련 문서 조항, 요구사항, 대상 객체와 주변 공간을 함께 보고 설계 적합성과 변경 영향을 분석합니다.
Evidence Snapshot
검토에 사용한 문서 조항, 객체, 리비전, Viewpoint와 판단 근거를 함께 남깁니다
문제
EPC와 Owner Operator가 실제로 겪는 문제
반복적인 설계 검토에 많은 엔지니어 시간이 들어갑니다
도면, 3D 모델, 문서 조항과 요구사항이 서로 분리되어 있어 엔지니어가 직접 대상을 찾고 관계를 확인해야 합니다. LAPIS3D는 AI Agent가 Engineering Context를 이해하도록 해 문서 조항을 실제 객체와 공간에 연결하고 반복적인 설계 검토와 영향 분석을 지원합니다.
리비전의 차이는 보여도 무엇에 영향을 주는지 알기 어렵습니다
새 리비전에서 무엇이 바뀌었는지만 확인해서는 설계 영향을 판단하기 어렵습니다. LAPIS3D는 변경된 객체를 태그, P&ID 관계, 주변 3D 공간과 연결해 Revision Deviation의 영향 범위를 분석합니다. 엔지니어는 변경 전후의 차이와 검토해야 할 대상을 함께 확인할 수 있습니다.
설계 검토의 판단 근거가 쉽게 사라집니다
스크린샷이나 코멘트만으로는 어떤 모델 리비전, 객체, 문서 조항과 공간을 보고 판단했는지 다시 확인하기 어렵습니다. Evidence Snapshot은 검토 당시의 Viewpoint, 객체, 리비전, 요구사항과 판단 근거를 함께 남깁니다. 결과뿐 아니라 왜 그렇게 판단했는지 추적하고 공유할 수 있습니다.
P&ID의 태그와 3D 모델의 실제 객체가 자동으로 연결되지 않습니다
같은 설비를 다루더라도 P&ID와 3D 모델의 이름, 계층구조와 데이터 구조는 서로 다를 수 있습니다. Tag Resolver는 Engineering Identity와 모델 컨텍스트를 이용해 태그가 가리키는 실제 3D 객체를 찾습니다. 사람과 AI Agent가 동일한 대상을 기준으로 분석하고 설계를 검토하게 합니다.
AI 활용이 늘어날수록 On-prem GPU 인프라 부담도 커집니다
EPC와 Owner Operator는 대부분 On-prem 환경에서 설계 데이터를 운영합니다. nanochat은 Engineering Context와 GraphRAG를 활용해 대형 LLM의 부하를 줄이고, 기존 CAD 워크스테이션에서도 로컬 AI Agent를 실행할 수 있게 해 추가 GPU 인프라 의존도와 비용 부담을 낮춥니다.
LAPIS3D는 이 문제들을 Engineering Context로 해결합니다.
산업별 적용 보기 →컨텍스트 계층
Process Context와 Spatial Context, 하나의 엔지니어링 현실.
Process Rich Tag Graph는 엔지니어링 식별자와 공정 의미, 기록을 연결합니다. Spatial Graph는 객체, 계층구조, 공간 관계, 형상을 연결합니다. 공통 식별자와 출처와 변경 이력이 두 컨텍스트를 같은 페이지에 놓습니다.
Process Context
Process Rich Tag Graph
SmartPlant P&ID Database 또는 주요 엔지니어링 리스트에서 데이터를 수집하고, DEXPI 2.0 스펙을 기준으로 객체와 속성, 식별자와 관계를 정규화해 Process Rich Tag Graph를 구성합니다. 이를 통해 서로 다른 소스라도 동일한 Engineering Identity와 Process Context로 해석할 수 있습니다.
- —엔지니어링 식별자
- —관계와 연결 구조
- —기록과 출처와 변경 이력
Spatial Context
Spatial Graph
Spatial Graph는 Smart3D의 객체, 계층구조, 위치, 관계와 메타데이터를 기반으로 구성합니다. 필요에 따라 주요 3D 엔지니어링 모델에서도 공간 컨텍스트를 구성할 수 있습니다.
- —객체 식별자
- —모델 계층구조
- —포함·인접·지지·연결
- —형상과 출처와 변경 이력
사람은 P&ID, 도면, 3D 모델, 타임라인과 Evidence Snapshot으로 엔지니어링을 이해합니다. AI는 같은 객체 식별자와 관계, 메타데이터, 출처와 변경 이력을 함께 이해합니다.
차별화
객체를 찾고, 그 주변에서 검토할 것을 찾습니다.
Tag Resolver는 엔지니어링 식별자를 원본에서 확인된 대상 3D 객체로 해석합니다. Spatial Resolver는 엔지니어링 의도를 Spatial Graph와 qualified spatial rule로 해석해, 실제로 검토해야 할 주변 관계와 공간 범위를 찾습니다.
- 01엔지니어링 의도
- 02대상 객체
- 03Spatial Graph
- 04Qualified spatial rule
- 05관련 공간 범위
식별
Tag Resolver는 태그가 가리키는 3D 대상을 식별합니다.
원본 태그 컨텍스트, 3D 명명 패턴 또는 정규식, 계층구조, 모델 컨텍스트를 사용해 대상 객체로 해석합니다. 모호하면 신뢰도, 후보 집합, 출처와 변경 이력, 사람의 확인 절차를 함께 제공합니다.
- —원본 식별자
- —명명 패턴 + 계층구조
- —신뢰도와 후보
컨텍스트
Spatial Resolver는 그 대상 주변에서 실제로 검토해야 할 관계와 공간 범위를 찾아냅니다.
엔지니어링 의도, 식별된 객체, Spatial Graph, qualified spatial rule을 결합해 엔지니어가 실제로 검토해야 할 주변 공간을 만듭니다. 근접 검색, 최근접 이웃 검색, scene-graph 순회가 아닙니다.
- —엔지니어링 의도
- —Qualified spatial rule
- —관련 공간 범위 + 관계
문서 검색에서 객체 해석으로, 객체 해석에서 공간 추론으로.
Evidence Snapshot
AI는 답만 내지 않습니다. 무엇을 봤는지 보여줘야 합니다.
Evidence Snapshot은 스크린샷이 아니라, 판단에 사용한 엔지니어링 컨텍스트를 담는 패키지입니다. 화면, 객체 식별자, 태그, 리비전, 요구사항 또는 조항, 마크업, 검토 맥락, 출처와 변경 이력, 공간 규칙 출처를 연결합니다.
Evidence Snapshot은 판단의 근거를 남깁니다.
근거 패키지
Evidence Snapshot
화면 3D 뷰포인트, 클리핑, 단면
객체 객체 식별자 + 태그
리비전 모델 / 도면 리비전
요구사항 요구사항 또는 조항
마크업 코멘트, 검토 의견, 주석
검토 검토 맥락과 처리 결과
출처와 변경 이력 출처, 규칙, 버전, 시점
규칙 출처 어떤 공간 규칙이 이 범위를 만들었는가
이식 가능한 패키지라는 표현은 설계 방향입니다. 패키지 포맷과 시스템 간 이식성은 아직 확정된 주장이 아닙니다.
두 가지 실행 환경
같은 컨텍스트, 일이 일어나는 곳에서.
브라우저 협업과 온프레미스 실행은 서로 다른 현실이 아니라 배포 방식의 선택입니다. 둘 다 같은 엔지니어링 컨텍스트 위에서 동작합니다.
L3D Vue
Engineering Context Workspace
여러 분야의 검토팀과 AI가 1D, 2D, 3D를 같은 컨텍스트로 검토하는 브라우저 워크스페이스입니다. Evidence와 CRS 워크플로가 검토 대상 객체와 리비전에 연결됩니다.
- —1D, 2D, 3D 검토
- —Evidence·CRS 워크플로 지원
- —사람 + AI 검토 화면
nanochat
기존 CAD 워크스테이션에서 동작하는 로컬 AI Agent
SLM과 Engineering Context를 결합해 사내망과 현장에서도 도면, 3D 모델, 요구사항과 변경 이력을 함께 이해하고 설계 검토를 지원합니다.
- —CAD 워크스테이션
- —로컬 / 온프레미스 모델
- —SQLite 컨텍스트 + GraphRAG
제품
하나의 컨텍스트 계층, 목적에 맞는 제품.
각 제품은 엔지니어링 컨텍스트의 서로 다른 부분을 담당합니다. 어느 제품도 원본의 기준을 대체하지 않습니다.
PIDEX
P&ID와 엔지니어링 레코드를 공정 컨텍스트로 바꾸는 제품.
S3DX
3D 모델을 공간 컨텍스트와 3D Tiles로 발행하는 인프라.
L3D Emit Engineering Deliverables
모델 뷰를 B-Rep·좌표 정합 2D 배경·Evidence로 전환하는 제품.
L3D Vue Engineering Context Workspace
1D·2D·3D·관계 그래프를 한 브라우저에서 검토하는 Engineering Context Workspace.
nanochat
CAD 워크스테이션에서 도는 로컬 Engineering Agent Runtime.
엔지니어링 인사이트
엔지니어링 팀에게 실제로 쓸모 있는 생각.
컨텍스트, 변경, 공간 추론, 산업 AI에 대한 짧고 실무적인 노트. 제품 소개가 아니라 엔지니어링 통찰을 남깁니다.
주요 인사이트
EPC를 위한 Engineering Change Intelligence
EPC에서 변경의 문제는 변경 자체가 아니라, 왜 바뀌었고 언제 바뀌었으며 무엇에 영향을 미쳤는지를 증명하기 어려워지는 데 있습니다.
인사이트 읽기3D 형상만으로는 공간 컨텍스트가 되지 않는 이유
모델은 형상을 보여주지만 공정 의미와 관계, 리비전까지 담지는 않습니다. 공간 컨텍스트는 형상 주변의 엔지니어링 계층입니다.
문서 검색에서 공간 추론으로
문서를 찾는 일과 객체, 관계, 검토해야 할 주변 공간을 해석하는 일은 다릅니다.
산업 AI가 클라우드만으로 충분하지 않은 이유
제한된 네트워크와 온프레미스 엔지니어링 데이터는 예외가 아니라 산업 AI의 설계 조건입니다.
모델-도면 자동화와 상세 설계 생산성
실무 가치는 완성된 도면 자체가 아니라, 상세 설계를 빠르게 이어갈 수 있는 엔지니어링용 2D 배경입니다.
고객의 영향
우리 제품은 실제 프로젝트 속에서 만들어졌습니다.
고객사 수를 자랑하는 자리가 아닙니다. 어떤 엔지니어링 압력이 제품 방향을 만들었는지 보여주는 자리입니다.
공개 허가 대기
대규모 조선 엔지니어링
대규모 현장의 실무 엔지니어링.
조선 규모의 모델과 실제 엔지니어링 워크플로는 엔지니어링 소프트웨어가 데모가 아니라 생산 현장에서 동작해야 한다는 원칙을 강화했습니다.
엔지니어링 소프트웨어는 실제 워크플로를 따라야 합니다.
공개 허가 대기
현장 제약 속의 엔지니어링
현장 제약 속의 엔지니어링.
중동의 대형 정유 프로젝트를 위한 협업은 오프라인과 제한된 네트워크, 온프레미스 배포, 로컬 AI의 필요를 드러냈습니다.
산업 AI는 클라우드만으로 충분하지 않습니다.
공개 허가 대기
모델 뷰에서 엔지니어링 산출물로
모델 뷰에서 엔지니어링 산출물로.
실제 엔지니어링 요구는 3D 모델 뷰를 엔지니어링에 바로 쓸 수 있는 2D 배경으로 바꾸는 L3D Emit의 방향을 만들었습니다.
모델-도면 자동화가 중요합니다.
오랜 산업 경험
EPC, 에너지, 조선 분야의 장기 고객 관계는 제품 형성 스토리와 분리해 소개합니다.