AAS(Asset Administration Shell)

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Industrial 4.0

"인더스트리 4.0을 일반적으로 정의하면 디지털 산업 기술의 부상이라고 할 수 있습니다. 사람들은 인더스트리 4.0 혁신으로 새롭고 매우 생산적인 방식으로 기계와 협업할 수 있습니다."
– 대니얼 버러스(Daniel Burrus)

1. 빅데이터와 AI 분석

   • 인더스트리 4.0에서는 공장 설비 및 사물인터넷(IoT) 기기부터 ERP 및 CRM 시스템과 날씨, 교통 앱에 이르는 광범위한 소스에서 빅데이터를 수집합니다.

   • 이 데이터에 인공지능(AI)과 머신러닝 기반 분석을 실시간으로 적용하고 공급망 관리의 모든 영역, 즉 공급망 계획, 물류 관리, 제조, 연구개발(R&D) 및 엔지니어링, 기업자산관리(EAM), 구매조달에서 의사결정과 자동화 개선을 위해 인사이트를 활용합니다.

2. 수평, 수직 통합

   • 인더스트리 4.0의 중추는 수평, 수직 통합입니다.

   • 수평 통합에서는 프로세스가 '현장 레벨', 즉 여러 생산 시설 및 공급망 전반에 걸쳐 생산 현장에서 긴밀하게 통합됩니다.

   • 수직 통합에서는 조직의 모든 계층이 연결되고 데이터가 현장에서 경영진으로, 또 경영진에서 현장으로 막힘 없이 이동합니다.

     • 다시 말해 생산이 R&D, 품질 보증, 영업, 마케팅 및 기타 부서와 긴밀하게 통합되어 데이터와 지식의 고립 현상을 없앱니다.

3. 클라우드 컴퓨팅

   • 클라우드 컴퓨팅은 인더스트리 4.0 및 디지털 혁신을 촉진하는 중요한 요인입니다.

   • 오늘날의 클라우드 기술은 속도와 확장성, 저장, 비용 효율성 등을 제공하는 수준을 넘어 AI, 머신러닝, 사물인터넷 등 최첨단 기술의 토대를 제공해 비즈니스가 혁신을 추진할 수 있도록 합니다.

   • 인더스트리 4.0 기술의 기반이 되는 데이터는 클라우드에 상주하며 인더스트리 4.0의 주축인 사이버-물리 시스템(CPS)은 클라우드를 통해 통신하고 조정합니다.

4. 증강현실(AR)

   • 실제 환경에 디지털 콘텐츠를 오버레이 하는 증강현실은 인더스트리 4.0의 핵심 개념입니다.

   • 직원들은 AR 시스템에서 스마트 안경 또는 모바일 기기를 사용해 설비, 제품 등 실제 사물을 보면서 실시간 IoT 데이터는 물론 디지털화된 부품, 수리 또는 조립 설명서, 교육 콘텐츠 등을 시각화합니다.

   • AR은 아직 보편화되지는 않았지만 유지보수, 서비스, 품질 보증, 기술자 교육 및 안전에 이르기까지 다양한 분야에 중요하게 적용될 수 있습니다.

5. 산업용 사물인터넷(IIoT)

   • 사물인터넷(IoT), 더 구체적으로는 산업용 사물인터넷(IIoT)은 인더스트리 4.0에서 매우 중요하며 두 용어가 자주 혼용됩니다.

   • 인더스트리 4.0에서는 기기, 로봇, 기계, 설비, 제품 등 대다수 실제 사물에서 센서와 RFID 태그를 사용해 해당 상태, 성능 또는 위치에 대한 실시간 데이터를 제공합니다.

   • 기업은 이 기술로 공급망을 보다 원활하게 운영하고 제품을 빠르게 디자인, 수정하며 설비 다운 타임을 방지하고 소비자 선호사항을 정확히 파악하며 제품과 재고 추적 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

6. 적층 제조/3D 인쇄

   • 적층 제조(3D 인쇄)는 인더스트리 4.0을 견인하는 또 하나의 중요한 기술입니다.

   • 3D 인쇄는 처음에 시제품을 빠르게 만들기 위한 도구로 사용되었지만 현재는 대량 맞춤화부터 분산 제조에 이르기까지 광범위한 분야에 사용됩니다.

     • 예를 들어 3D 인쇄를 통해 부품과 제품을 가상 재고에 디자인 파일로 저장하고 필요할 때 온디맨드 방식으로 인쇄해 운송 거리와 비용을 줄일 수 있습니다.

7. 자율 로봇

   • 차세대 자율 로봇은 인더스트리 4.0의 한 축을 이룹니다.

   • 사람의 개입을 최소화해 작업을 수행하도록 프로그래밍된 자율 로봇은 크기와 기능이 매우 다양하며 재고 스캔용 드론, 선별 적치(pick and place) 작업용 모바일 자율 로봇 등이 있습니다.

   • 이러한 로봇은 첨단 소프트웨어, AI, 센서, 머신 비전이 내장되어 있어 까다롭고 정교한 작업을 수행할 수 있으며 주변에서 수신하는 정보를 인식, 분석하고 조치를 취할 수 있습니다.

8. 시뮬레이션/디지털 트윈

   • 디지털 트윈은 IoT 센서 데이터를 기반으로 한 실제 기계, 제품, 프로세스 또는 시스템의 가상 시뮬레이션입니다.

   • 비즈니스는 인더스트리 4.0의 핵심 요소인 디지털 트윈을 활용해 산업 시스템과 제품의 성능과 유지보수를 이해, 분석, 개선할 수 있습니다.

     • 예를 들어 설비자산 작업자는 디지털 트윈을 활용해 제대로 작동하지 않는 특정 부품을 찾고 잠재적 문제를 예측하며 업타임을 늘릴 수 있습니다.

9. 사이버 보안

   • 인더스트리 4.0에서는 더 많은 부분이 연결되고 빅데이터 사용이 늘어남에 따라 효율적인 사이버 보안이 매우 중요합니다.

   • 기업은 '제로 트러스트' 아키텍처와 머신러닝, 블록체인 등의 기술을 구현해 네트워크 전반에서 위협 감지, 예방, 대응을 자동화하고 데이터 보호 위반 및 생산 지연을 최소화할 수 있습니다.

AAS(Asset Administration shell)

참조

Asset Administration Shell

제조 분야는 제품과 생산, 그리고 생산된 제품들로 인해 발생되는 비즈니스 등 복잡 다단한 라이프 사이클과 생태계를 가진다. 이러한 복잡한 생태계를 디지털 공간으로 들여오기 위해서는 제품, 생산설비, 생산공정, 공장, 기업, 기업간 비즈니스와 같은 요소들뿐만 아니라 제품의 설계, 제조, 사용 및 유지관리, 그리고 폐기에 이르기까지 라이프사이클 전 과정에 걸친 다양한 데이터들을 모두 정보 공간에서 표현할 수 있어야 한다.

• Asset Administration Shell은 이렇게 광범위한 제조 전 영역에서 물리적인 자산(Asset)의 모든 정보를 정보 세계에 모델링 하기 위한 메타 데이터로 Industrie 4.0의 근간을 이루는 핵심 개념이자 기술이다.

• 복잡한 라이프사이클과 다양한 제조 데이터의 요소들을 표현하기 위해서, AAS는 비정형 데이터를 유연하게 다룰 수 있어야 하며, 생태계를 이루는 모든 부문들이 쉽게 접근할 수 있도록 개방성을 가져야 한다. 또한 시장에 현존하는 기존의 기술들과 공존할 수 있어야 하면서도 이들을 효율적으로 다루고 상호 연결할 수 있어야 한다.

  • 또한 단순히 데이터만 표현하는 것이 아니라 스스로에 대한 데이터 구조와 제공 가능한 기능들에 대한 정보도 제공하여야 하며, AAS간의 관계 설정을 통해 더 큰 단위의 자산(Asset)을 표현하는 것도 가능하여야 한다.

Asset Administration Shell에 대한 자세한 사항은 현재 제정중인 IEC63278 표준안을 참고한다. 이 기술 규격에서는 이해를 위한 간단한 설명을 기술하며, AAS에 대한 정의 및 관련 기술 사항은 이 기술 규격에서 별도로 정의하지 않는다.

• AAS(Asset Administration Shell)는 정보 세계에 구현된 Asset들의 정보 및 기능들을 관리하기 위해 고안된 일종의 프로파일을 의미함

• Asset의 모든 정보에 대한 제어된 엑세스를 제공하고 안전한 통신 인터페이스를 제공하므로서 Asset의 통합기능을 제공함

• AAS는 Asset의 논리적 표현임과 동시에 Life Cycle을 완벽하게 커버할 수 있는 Digital Twin의 구현함

Property

• 물리 세계는 다양한 오브젝트로 이루어져 있으며, 이러한 오브젝트 중에서 가치를 가지는 것을 자산(Asset)이라 한다.

  • 이러한 자산의 고유한 특성은 프로퍼티(Property)를 사용하여 정보 세계의 기술적인 데이터로 표현된다.

• 정보 세계에서 프로퍼티는 적어도 하나의 고유한 명칭을 가지며, 이를 구분하기 위한 고유의 식별자를 가져야 한다. 또한 하나의 프로퍼티는 도메인 내에서 하나의 의미로만 정의되어야 하며, 어떠한 곳에서도 동일한 의미로 해석될 수 있어야 한다.

• Property는 Administration Shell의 특성을 설명하기 위하여 정의된 데이터 요소

• IEC 61360 (CDD), ISO 13584 (eCl@ss) 등 다양한 레포지터리들과 형태를 같이하며 고유 식별자 (IDIR, URI 등) 를 통해 연관시키기 때문에 정의된 정보를 전달할 수 있음

Submodel

• AAS는 물리 세계의 자산(Asset)이 가지는 모든 특성들을 정보 세계의 데이터로 표현한다.

  • AAS 서브모델이란 AAS를 구성하는 다양한 프로퍼티(Property)들을 일정한 기준에 따라 분류한 프로퍼티의 모음이다.

  • 모든 AAS는 하나 이상의 서브모델로 구성되며, 서브모델을 구분하기 위한 지정된 기준은 존재하지 않는다.

• Submodel은 Administration Shell 내에 다양한 속성들에 대한 복잡한 정보의 집합을 관리하기 위해 정의되는 분류의 한 방식

• 각 속성간의 상호 운용성을 설명하기 위해 각 관점/기술 영역에 대한 단일 그룹(Submodel)을 만드는 것이 주 목적이라고 할수 있음

Basic Structure

• Administration Shell의 기본적인 구조는 아래 그림과 같음

• Asset과 Administration Shell은 binding semantics를 사용하기 위한 글로벌 고유 식별자 (IDIR, URI 등)를 통해 식별되어야 하며 Administration Shell은 특성 묘사를 위한 여러개의 Submodel을 통해 구성되어야 함

• 각 Submodel에는 데이터 및 기능을 참조 할 수 있는 구조화된 속성값을 포함하고 있음 (이때 속성값은 IEC 62832 (DF framework)의 정의에 따름)