1프로젝트 개요
현대자동차는 글로벌 스마트 팩토리 전략의 일환으로 PLC 제어 로직을 AAS 기반 디지털 트윈으로 변환하는 프로젝트를 진행하고 있습니다. 이 프로젝트의 목표는 설비의 제어 정보를 표준화된 형식으로 관리하여 설비 운영의 투명성과 유지보수 효율성을 높이는 것입니다.
현대차 PLC → AAS 변환 시스템
AS-IS: 제조사별/설비별 상이한 형식
Siemens PLC
LS Electric PLC
Mitsubishi PLC
Rockwell PLC
변환 엔진 (Parser + Mapper)
TO-BE: 표준화된 AAS 형식
AAS 디지털트윈
(AASX/JSON)
변수정보
서브모델
프로그램
서브모델
태그
서브모델
기존에는 PLC 프로그램이 제조사별, 설비별로 상이한 형식으로 관리되어 통합 분석이 어려웠습니다. AAS 기반으로 표준화하면 모든 설비의 제어 정보를 일관된 방식으로 접근하고 분석할 수 있습니다.
2변환 프로세스
PLC 제어로직을 AAS로 변환하는 과정은 다음과 같은 단계로 진행됩니다:
PLC → AAS 변환 프로세스
1
PLC 프로젝트 추출: XG5000, TIA Portal 등에서 PLC 프로젝트 파일 내보내기
2
구조 분석: 변수 테이블, 프로그램 블록, 태그 정보 파싱
3
매핑 규칙 적용: PLC 요소를 AAS 서브모델 요소로 매핑
4
AAS 생성: AASX 파일 또는 JSON 형식으로 AAS 생성
5
검증 및 배포: 생성된 AAS 검증 후 AAS 저장소에 등록
3생성되는 서브모델
PLC 제어로직에서 추출되어 AAS 서브모델로 변환되는 주요 정보들:
- Nameplate 서브모델: PLC 모델명, 제조사, 펌웨어 버전 등 기본 식별 정보
- Technical Data: I/O 구성, 통신 설정, 메모리 구성 등 기술 사양
- Variable Table: 입출력 변수, 내부 변수, 타이머/카운터 정보
- Program Structure: 프로그램 블록 구조, 함수 블록, 태스크 구성
- Control Logic Sequence: 공정 시퀀스, 상태 전이, 인터락 조건
핵심 가치: 제어 로직이 AAS로 표준화되면, 설비 제조사가 달라도 동일한 방식으로 로직을 분석하고 비교할 수 있습니다. 이는 설비 표준화, 유지보수 효율화, 지식 관리에 큰 도움이 됩니다.
4활용 시나리오
생성된 AAS 기반 디지털 트윈은 다양한 방식으로 활용됩니다:
- 설비 진단: 제어 로직 분석을 통한 이상 패턴 탐지 및 원인 추적
- 유지보수 지원: 설비 구조와 로직 정보를 기반으로 정비 작업 가이드 제공
- 설비 비교 분석: 동종 설비 간 로직 차이 분석 및 최적화 포인트 도출
- 신규 설비 검증: 도입 전 시뮬레이션을 통한 로직 검증
- 지식 관리: 숙련공의 로직 개선 이력을 체계적으로 기록 및 공유
5기대 효과 및 확장 계획
현대차는 이 프로젝트를 통해 다음과 같은 효과를 기대하고 있습니다:
- 설비 가시성 향상: 모든 설비의 제어 정보를 통합 대시보드에서 조회
- 유지보수 시간 단축: 로직 분석 시간 50% 이상 단축 목표
- 표준화 가속: 신규 설비 도입 시 AAS 기반 납품 의무화 검토
- AI 연계: AAS 데이터를 학습 데이터로 활용한 예측 유지보수 AI 개발
확장 계획: 현대차는 이 기술을 Catena-X를 통해 협력사에도 확산하여, 공급망 전체에서 설비 정보를 표준화된 방식으로 공유할 계획입니다.