AAS기반 제조데이터 검증

국제표준(AAS) 기반
제조데이터 전처리 및 온톨로지 검증

제조공정 전문가의 현장 노하우와 데이터 전문가의 품질 관리 체계를 결합하여,
IEC 63278-1 기반 AAS(Asset Administration Shell, 자산관리쉘) 국제표준에 따라 제조 자산의 메타데이터를 체계적으로 구축·라벨링하고, 다단계 검증으로 AI 학습 및 디지털 트윈 활용에 바로 사용할 수 있는 신뢰성 높은 제조데이터를 제공하는 솔루션입니다.

WHAT IS AAS

AAS 기반 제조데이터 온톨로지란?

온톨로지는 제조 현장의 모든 개념(설비, 공정, 자재, 불량, 작업자 등)과 그 관계를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 정의한 지식 체계입니다.

단순한 데이터 모델이 아니라, "이 불량은 어떤 설비에서, 어떤 공정 조건 하에, 어떤 자재를 사용했을 때 발생했는가"를 자동으로 추론하는 공장의 DNA 지도입니다.

WHY ASS

왜 지금 AAS 기반 데이터 전처리(메타데이터 라벨링)인가

정부 주도 AI 및 데이터 사업에서 AAS 기반 정보모델 설계를 핵심 요건으로 규정하고 있으며,
글로벌 공급망에서도 AAS 기반 메타데이터 표준 준수 요구가 빠르게 확산되고 있습니다.

이기종 시스템 난립

PLC·MES·ERP·센서 데이터가 제각각 포맷으로 분절, 통합 불가

메타데이터 부재

데이터가 무엇을 의미하는지 설명하는 표준 맥락 정보 없음

AI 학습 실패

맥락 없는 원시 데이터로 AI 모델 정확도 저하·과적합 반복

AAS 표준화 요구

국내외 스마트제조 정부 사업 참여 시 AAS 기반 데이터 구조 요구 확산

KEY VALUE

솔루션의 핵심 포인트

국제표준 기반으로 글로벌 규제에 대응하고, 공급망 경쟁력을 구조적으로 확보합니다.

📊

현장을 고려한 메타데이터 구축 체계

(맞춤형 설계) 제조공정 전문가가 현장에 직접 투입되어 자산별 핵심 속성·공정 조건·불량 코드를 발굴하고, ECLASS·IEC 61360 기반 시맨틱 식별자로 표준화된 메타데이터 구조를 설계
(전문가 협업) 제조공정 전문가의 현장 지식과 데이터 전문가의 AAS 설계 역량이 하나의 팀으로 결합되어, 처음부터 끝까지 일관된 표준 적합성 유지
(AI 연계 최적화) 구축된 메타데이터가 AI 학습 파이프라인에 즉시 연결될 수 있도록 데이터 스키마·품질 요건을 AI 모델 요구사항에 맞게 설계

🚧

정밀한 AAS 서브모델 구성 및 데이터 전처리

(표준 서브모델 구축) Identification(자산 식별), Nameplate(명판 정보), Technical Data(기술 사양), Documentation(문서 이력), Operational Data(운전 데이터) 등 핵심 서브모델을 IEC 63278-1 규격에 맞게 구성
(시맨틱 라벨링) 단순 값 입력이 아닌 ECLASS·IEC CDD 등 국제 공인 시맨틱 데이터 사전 기반으로 속성 의미·단위·데이터 타입을 명확하게 정의하여 이기종 시스템 간 해석 오류 제거
(다단계 검수 적용) 메타데이터 정확성·완전성·일관성·추적성을 ISO/IEC 5259 품질 특성 기준으로 단계별 검증하여 오류율 최소화

🛠️

지속 가능한 운영 및 확장 체계

한 번 구축한 AAS 서브모델 구조를 다른 설비·라인·공장으로 확장 재활용 가능한 표준화 아키텍처 제공
현장 엔지니어 교육을 통한 자체 AAS 운영·수정 역량 내재화 지원

EXPECTED RESULTS

기대 성과

솔루션 도입 전후의 성과를 정량 지표로 확인하세요.

성과 지표	도입 전	도입 후
데이터 구조	이기종 포맷, 시스템별 단절	AAS 표준 기반 단일 구조로 통합
메타데이터 품질	맥락 정보 없는 원시 데이터	시맨틱 라벨링으로 의미·단위·관계 명확화
AI 학습 성능	데이터 불일치로 모델 정확도 저하	표준화 메타데이터로 학습 품질 향상
상호운용성	협력사·타 시스템 데이터 공유 불가	IEC 63278-1 기반 글로벌 공급망 연동
규제·사업 대응	AAS 요건 미충족, 정부 사업 참여 제한	스마트 장비 실증 사업 요건 충족
자산 재활용성	1회성 구축, 설비 교체 시 처음부터 재작업	서브모델 구조 재활용으로 구축 비용 최소화

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        <h2 class="aidata_intro-title">국제표준(AAS) 기반 <br>
          <span class="aidata_accent">제조데이터 전처리 및 온톨로지 검증</span></h2>
        <p class="aidata_intro-text">제조공정 전문가의 현장 노하우와 데이터 전문가의 품질 관리 체계를 결합하여,<br>
          IEC 63278-1 기반 AAS(Asset Administration Shell, 자산관리쉘) 국제표준에 따라 제조 자산의 메타데이터를 체계적으로 구축·라벨링하고, 다단계 검증으로 AI 학습 및 디지털 트윈 활용에 바로 사용할 수 있는 신뢰성 높은 제조데이터를 제공하는 솔루션입니다.</p>
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        <p class="aidata_about-eyebrow">WHAT IS AAS</p>
        <h2 class="aidata_about-title">AAS 기반 제조데이터 온톨로지란?</h2>
        <p class="aidata_about-text">온톨로지는 제조 현장의 모든 개념(설비, 공정, 자재, 불량, 작업자 등)과 그 관계를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 정의한 지식 체계입니다.</p>
        <p class="aidata_about-text">단순한 데이터 모델이 아니라, "이 불량은 어떤 설비에서, 어떤 공정 조건 하에, 어떤 자재를 사용했을 때 발생했는가"를 자동으로 추론하는 공장의 DNA 지도입니다.</p>
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        <p class="aidata_section-desc">정부 주도 AI 및 데이터 사업에서 AAS 기반 정보모델 설계를 핵심 요건으로 규정하고 있으며,<br>
          글로벌 공급망에서도 AAS 기반 메타데이터 표준 준수 요구가 빠르게 확산되고 있습니다.</p>
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              <li>(전문가 협업) 제조공정 전문가의 현장 지식과 데이터 전문가의 AAS 설계 역량이 하나의 팀으로 결합되어, 처음부터 끝까지 일관된 표준 적합성 유지</li>
              <li>(AI 연계 최적화) 구축된 메타데이터가 AI 학습 파이프라인에 즉시 연결될 수 있도록 데이터 스키마·품질 요건을 AI 모델 요구사항에 맞게 설계</li>
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              <li>(시맨틱 라벨링) 단순 값 입력이 아닌 ECLASS·IEC CDD 등 국제 공인 시맨틱 데이터 사전 기반으로 속성 의미·단위·데이터 타입을 명확하게 정의하여 이기종 시스템 간 해석 오류 제거</li>
              <li>(다단계 검수 적용) 메타데이터 정확성·완전성·일관성·추적성을 ISO/IEC 5259 품질 특성 기준으로 단계별 검증하여 오류율 최소화</li>
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            <thead>
              <tr>
                <th>성과 지표</th>
                <th>도입 전</th>
                <th>도입 후</th>
              </tr>
            </thead>
            <tbody>
              <tr>
                <td>데이터 구조</td>
                <td class="fems_table-before">이기종 포맷, 시스템별 단절</td>
                <td class="fems_table-after">AAS 표준 기반 단일 구조로 통합</td>
              </tr>
              <tr>
                <td>메타데이터 품질</td>
                <td class="fems_table-before">맥락 정보 없는 원시 데이터</td>
                <td class="fems_table-after">시맨틱 라벨링으로 의미·단위·관계 명확화</td>
              </tr>
              <tr>
                <td>AI 학습 성능</td>
                <td class="fems_table-before">데이터 불일치로 모델 정확도 저하</td>
                <td class="fems_table-after">표준화 메타데이터로 <span class="fems_table-highlight">학습 품질 향상</span></td>
              </tr>
              <tr>
                <td>상호운용성</td>
                <td class="fems_table-before">협력사·타 시스템 데이터 공유 불가</td>
                <td class="fems_table-after">IEC 63278-1 기반 글로벌 공급망 연동</td>
              </tr>
              <tr>
                <td>규제·사업 대응</td>
                <td class="fems_table-before">AAS 요건 미충족, 정부 사업 참여 제한</td>
                <td class="fems_table-after">스마트 장비 실증 사업 요건 충족</td>
              </tr>
              <tr>
                <td>자산 재활용성</td>
                <td class="fems_table-before">1회성 구축, 설비 교체 시 처음부터 재작업</td>
                <td class="fems_table-after">서브모델 구조 재활용으로 <span class="fems_table-highlight">구축 비용 최소화</span></td>
              </tr>
            </tbody>
          </table>
        </div>
      </div>
    </section>
  </div>
</div>

국제표준(AAS) 기반 제조데이터 전처리 및 온톨로지 검증