AAS와 OPC UA - 제조 자산의 디지털 트윈 표준

AAS란

AAS(Asset Administration Shell, 자산 관리 쉘)는 Industry 4.0과 스마트 제조에서 물리 자산의 디지털 트윈을 구현하기 위한 국제 표준(IEC 63278)입니다. 쉽게 말해 자산의 디지털 신분증입니다.

기계, 부품, 제품 같은 물리 자산의 정보와 기능을 표준화된 방식으로 표현하는 "관리 껍데기"
제조사와 장비가 달라도 같은 형식으로 정보를 주고받게 해 상호운용성을 높임
데이터 중심 자산 관리, 디지털 트윈과 자율 제어의 기반

구성요소

flowchart TB
    AS[물리 자산<br/>센서 · 모터 · 설비] --- SH[AAS Shell]
    SH --> SM1[Submodel<br/>Identification]
    SH --> SM2[Submodel<br/>Technical Data]
    SH --> SM3[Submodel<br/>Operational Data]
    SH --> SM4[Submodel<br/>Documentation]
    SM2 --> P1[Property<br/>정적 속성]
    SM3 --> P2[Property<br/>동적 속성]
    SH --> OP[Operation<br/>읽기 · 쓰기 · 명령]
    SH --> REF[Reference<br/>외부 시스템 · 자산 연결]

자산(Asset): AAS가 가리키는 실제 물리 자산. 현장의 모든 설비와 부품이 해당합니다.
Shell: 자산을 디지털 공간에서 설명하고 제어하기 위한 본체. 하나의 자산에 하나 이상의 AAS가 대응될 수 있습니다.
서브모델(Submodel): 자산의 특정 측면을 담는 묶음입니다.
- Identification: 자산 ID, 일련번호, 제조·공급사, 버전 정보
- Technical Data: 기술 사양, 인증 정보
- Operational Data: 운용 과정에서 쓰는 정보
- Documentation: 도면, 사양서, 매뉴얼
속성(Property): 서브모델을 이루는 기본 단위. 모델 번호·제조사·설치일 같은 정적 속성과 온도·진동처럼 시간에 따라 변하는 동적 속성이 있습니다.
운영(Operation): 자산이 수행할 수 있는 동작. 데이터 읽기·쓰기, 명령 실행, 구성 변경 등을 REST API나 OPC UA로 호출합니다.
레퍼런스(Reference): 외부 시스템이나 다른 자산과의 연결

OPC UA와의 역할 분담

AAS와 OPC UA는 경쟁 관계가 아니라 역할이 다릅니다.

구분	AAS	OPC UA
성격	정보 모델	실시간 통신
다루는 것	식별 정보, 기술 사양, 도면·매뉴얼, 수명주기 이력 등 정적·개념적 데이터	PLC·센서에서 발생하는 실시간 시계열 데이터
비유	자산의 신분증과 이력서	자산의 실시간 맥박

연계 방식 두 가지

OPC UA 정보 모델로 매핑: AAS 서브모델 구조를 OPC UA 노드 구조로 변환해, OPC UA 서버 안에 AAS 데이터를 올려 서비스합니다.
자산 인터페이스 연동: AAS의 동적 속성이 현장 OPC UA 태그를 참조하도록 링크를 걸어 두면, AAS를 조회할 때 OPC UA를 통해 현장 값이 실시간으로 채워집니다.

sequenceDiagram
    participant App as 애플리케이션
    participant AAS as AAS 서버
    participant UA as OPC UA 서버
    participant PLC as 현장 설비(PLC · 센서)
    App->>AAS: 설비 M01의 현재 온도 조회
    AAS->>UA: 속성에 연결된 태그 읽기
    UA->>PLC: 실시간 값 수집
    PLC-->>UA: 98°C
    UA-->>AAS: 98°C
    AAS-->>App: 사양 · 이력 + 현재 온도

AAS는 자산 단위의 구조를 표준화하고, 온톨로지는 자산·공정·관측·문서 사이의 의미와 관계를 다룹니다. 그래서 둘을 결합하는 연구가 나오고 있습니다. 예를 들어 AAS 모델을 OWL 기반 온톨로지로 변환해 디지털 제품 여권(DPP)을 검증하는 연구, AAS와 산업 분류 체계를 결합해 기업 간 연합 질의를 가능하게 하는 자동차 산업 데이터 생태계의 표준이 있습니다.

제가 생각하는 제조 현장의 궁극적인 그림은 이렇습니다. 데이터를 정규화하고, AAS로 자산을 표준화해 디지털 트윈을 만들고, 온톨로지로 그 사이를 연결해 시설 전체를 실시간으로 관제한다. 더 나아가 이미 쌓인 지식으로 가상 시뮬레이션을 돌려 조건 변화에 따른 결과를 예측한다. 다만 이건 검증된 데이터 기반 위에서 단계적으로 가야 할 목표이고, 시작은 industrial-ontology-basics에서 말한 것처럼 작은 범위의 확인 가능한 질문부터라고 생각합니다.

AAS란

구성요소

OPC UA와의 역할 분담

연계 방식 두 가지

온톨로지와는 어떻게 만나나

참조