[Tech Report] AI 팩토리의 Enabler, 제조 데이터 표준 'AAS' (2026.03.30)
제조 데이터의 표준 AAS, 핵심만 정리해서 전해 드립니다!
제조 현장 내에 데이터가 충분히 있지만, 활용하기 어려운 첫 번째 이유는 제조 데이터 자체로는 의미를 해석하기 어렵다는 점입니다. 예를 들어 'Tag_001'과 같은 형태로 표현되는 원시 데이터만으로는 이것이 뜻하는 의미를 파악할 수 없기 때문이죠.
두 번째 이유는 MES, ERP, 각종 설비 등 서로 다른 시스템 간 통합이 어렵기 때문입니다. 똑같은 '불량'에 대해서도 MES에서는 불량, ERP에서는 Defect, 설비에서는 error라고 표현될 때, 서로 달라보이는 이 세 가지 데이터가 같은 의미라는 것을 해석해 줄 수 있는 징검다리가 필요합니다.
위 두 가지 문제를 해결할 수 있는 방안이 바로 제조 데이터 표준입니다. 오늘 소개해 드릴 것은 여러 제조 데이터 표준 중에서도 권장되는 표준인 'AAS(Asset Adiministration Shell, 자산 관리 쉘)'입니다. AAS는 정부의 제조 AI 관련 지원사업 선정 시 권고되거나 가점 혜택을 받기도 할 만큼 중요한 표준인데요. 엠아이큐브솔루션의 테크 리포트를 통해 자세한 내용을 확인해 보세요.
