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아래 내용은 생성형 AI를 통해 [MICUBE Tech Report] AI 팩토리의 Enabler, 제조 데이터 표준 'AAS'를 요약한 내용입니다. 전문은 최하단의 첨부파일을 통해 확인하실 수 있습니다.

1. 제조 데이터 표준이 필요한 이유, 그리고 AAS의 역할

제조 데이터 표준은 아래 세 가지 이유로 필요하다.

• 현재 AI 모델 개발 시 데이터 전처리에 60% 이상의 비용 발생, 제조 데이터 표준이 적용된다면 데이터 전처리 비용 절감 가능
• 제품별 탄소 발자국(PCF, Product Carbon Footprint), 디지털 제품 여권(Digital Product Passport) 등의 글로벌 규제 대응을 위해서는 공급망 간 표준화된 데이터 연계 필수
• 공정 변경, 신규 장비 추가 등의 변동 사항 발생 시에도 기존 시스템에 쉽게 연동하기 위해서는 표준화된 환경 구축 필요

이를 위해 2023년 제정된 제조 데이터 국제 표준 'AAS(Asset Administration Shell, 자산 관리 쉘)'는 인더스트리 4.0을 구성하는 물리적 실체(기계, 장비 등)와 디지털 세계를 이어주는 관리 쉘이다.

단순히 숫자를 전달하는 것을 넘어 '이 데이터는 A라인 1번 로봇의 현재 온도이며, 단위는 °C이다'와 같은 맥락(Semantic)까지 함께 전달해 의미를 파악할 수 있도록 지원한다.

2. 제조 데이터 표준 관련 국내 동향

우리 정부 역시 한국형 제조 데이터 표준화 정책을 추진하고 있다. 공장과 공급망 간 상호운용성 확보를 위해 AAS를 벤치마킹한 K-제조 데이터 표준 모델을 개발 중이며, 제조 AI 사업 등을 위한 정부 지원 사업에서 AAS 적용을 권고하거나, AAS 적용 기업에 가점을 부여하는 등의 지원책을 제공하고 있다.

3. AAS(Asset Administration Shell, 자산 관리 쉘) 구조와 특징

AAS는 자산의 특징을 모듈화하여 표현하는 여러 개의 서브 모델(Submodel)로 구성되어 있는데, 각 서브 모델은 자산의 속성, 기능, 행동을 모듈화하여 표현한다. 이 때 ECLASS, IEC CDD 등의 국제 표준 사전에 정의된 식별자를 사용하여 이기종 시스템 간에도 ‘Temperature’ 라는 항목이 섭씨인지 화씨인지까지 정의 가능하도록 의미의 명확성 등을 확보하게 되었다.

4. AAS(Asset Administration Shell, 자산 관리 쉘) 적용 사례

국내 자동차 부품 제조사 'M사'는 신규 AMR 장비 데이터를 AAS 기반으로 수집·제어하고, MCS 및 AI·DT 솔루션과 연계하여 물류 지능화를 위한 디지털 트윈 시뮬레이션 환경을 구축 중이다.

이와 같이 AAS는 단순히 제조 데이터를 표준화하는 틀을 넘어, 활용 목적에 따라 구조와 표현 방식이 달라질 수 있는 유연하고 확장 가능한 데이터 표현이 가능하다는 점을 활용해 설비가 아닌 공정 중심의 통합 구조를 설계하는 것도 가능하다. 공정 중심의 통합 구조를 활용해 동일 공정 내 여러 설비 데이터를 AAS로 통합하는 것은 물론, 서로 다른 공정 간 데이터를 제품 중심으로 연결하여 관리하는 것도 가능하다. 예를 들면 SMT라인의 스크린 프린터 → SPI → 마운터 → 리플로우 → AOI 장비에서 발생하는 제조 데이터를 통합 관리할 수 있도록 AAS를 적용할 수 있다.

5. AAS 기반 자율제조 AI 팩토리 구현 전략

기존 하드코딩 방식으로는 레거시 시스템에 1~2주 소요되던 문제를 AAS 매핑 엔진으로 원시 데이터를 구조화된 자산 정보로 자동 변환해 연결하면 바로 동작하는 Zero-Code Onboarding 환경을 조성하여 해결할 수 있다.

더 나아가 AAS 기반 시맨틱 AI 팩토리를 구축하여 AAS로 매핑된 데이터를 지식 그래프(Knowledge Graph)로 변환하여 AI가 설비 간 인과관계를 추론하고 복잡한 문제를 스스로 해결하는 자율제조 시스템을 구현할 수 있다.

이상의 내용은 생성형 AI를 통해 [MICUBE Tech Report] AI 팩토리의 Enabler, 제조 데이터 표준 'AAS'를 요약한 내용입니다. 전문은 최하단의 첨부파일을 통해 확인하실 수 있습니다.