Data Standardization

데이터 표준화는 이기종 제조 설비와 시스템 간의 상호운용성을 확보하기 위한 스마트 제조의 핵심 기반 기술이다. 본 연구실은 IEC 62541로 규격화된 산업 통신 표준 OPC UA와 IEC 63278로 규격화된 디지털 트윈 표준 모델 AAS(Asset Administration Shell)를 중심으로 표준 기반 데이터 커넥티비티 기술을 연구한다. 표준 디지털 스레드를 통해 설비 데이터의 수집·교환·공유를 구현하고, 표준 데이터 모델 위에서 이상 탐지, 예측 유지보수, 공급사슬망 복원, AI 모델 전개 등 지능형 서비스를 개발한다. 이를 통해 특정 벤더에 종속되지 않는 개방형·확장형 스마트 제조 생태계 구축에 기여한다.

1. 산업 설비의 예측 유지보수를 위한 OPC UA 및 Asset Administration Shell 통합 환경 개발

(Integrating OPC UA and Asset Administration Shell for Predictive Maintenance on Industrial Equipment)

• OPC UA 및 AAS 기반 표준 디지털 스레드를 이용한 상호운용적 데이터 커넥티비티 구현

• OPC UA(Open Platform Communications Unified Architecture): 산업 자동화 분야의 장치 간 데이터 교환을 위한 통신 프로토콜로서, IEC 62541로 규격화된 제조 데이터 수집 및 교환에 대한 표준
• AAS(Asset Administration Shell): 설비·유틸리티·로봇 등 제조 자산의 데이터를 교환 및 공유하기 위한 IEC 63278로 규격화된 디지털 트윈 모델

• 표준 데이터를 이용한 산업 설비 이상 탐지 AI 알고리즘을 개발하고, 예측 결과를 AAS 인스턴스에 실시간 반영하는 OPC UA-AAS 서버-클라이언트 시스템을 개발함

2. AAS를 이용한 공급사슬망 복원의 디지털화 및 자동화 방법 개발

(Digitalization and Automation for Supply Chain Resilience using Asset Administration Shell)

• AAS를 이용하여 설비 레벨의 공급사슬망 복원을 자동화하는 알고리즘 개발
• 제조업체 홈페이지의 웹 스크래핑을 통하여 추출한 설비 메타데이터로부터 AAS 인스턴스를 자동 생성하여 AAS 기반 디지털 공급 사슬망을 구축하고, 설비에 문제가 발생하여 공급 사슬망에 문제가 발생하였을 때 최적의 공급 사슬망을 찾아주는 알고리즘을 개발함

3. AAS를 이용한 AI 기반 에너지 예측 모델 전개 방법 개발

(Deploying AI-based Energy Prediction Models in Asset Administration Shell)

• AAS에 AI 모델을 생성-저장-관리하기 위한 AAS 정보 모델 및 AAS 서버-클라이언트 시스템 구현
• AAS 서버는 산업 설비의 에너지 예측 모델을 생성하여 PMML 및 PFA 형식의 AI 모델로 정형화하고 PMML·PFA 형식 에너지 예측 모델을 전개한 AAS 인스턴스를 생성하며, AAS 클라이언트에서는 AAS 인스턴스를 받아 PMML·PFA 형식 AI 모델을 해석하여 에너지 예측을 수행함