왜 지금 '데이터 형식'이 문제인가
중소 제조현장에서는 설비와 공정마다 데이터 형식이 다릅니다. 같은 '온도' 값이라도 설비마다 이름·단위·수집 주기가 달라, AI 솔루션을 붙일 때마다 인터페이스를 따로 개발해야 합니다. 중소벤처기업부와 중소기업기술정보진흥원(TIPA) 인공지능혁신추진단이 2026년 7월 1일 착수보고회를 연 제조데이터 표준화 사업은 이 문제를 겨냥합니다. 국제표준에 맞춰 데이터를 통일해, 별도 개발 없이 AI를 현장에 적용할 수 있게 하겠다는 취지입니다.
기존 OPC UA 논의가 '어떻게 주고받을 것인가'라는 통신 규격의 문제였다면, 이번 사업은 '무엇을 어떤 틀에 담을 것인가', 즉 자산 정보 모델 자체를 표준화한다는 점이 다릅니다.
제조데이터 표준화 사업, 숫자로 보는 진행 상황
다만 누적 500개는 연말 '목표'입니다. 실제 달성 여부와 공개 범위는 사업 결과 발표를 확인하셔야 합니다.
AAS(자산관리쉘)란 무엇인가 — 경영자가 알아야 할 수준으로
AAS(Asset Administration Shell)는 설비 등 물리적 자산의 정보를 디지털로 모델링해 통합 관리하는 표준모델이며, 국제표준 IEC 63278-1:2023으로 제정되어 있습니다. 핵심은 서브모델입니다. 명판(제조사·모델·일련번호), 기술데이터(사양), 운전데이터(온도·진동·가동 상태)를 각각 정해진 틀에 담습니다. 참조모델은 특정 설비·공정에 대해 이 틀을 미리 설계해 둔 견본이라고 보시면 됩니다.
AAS는 기존 기술을 대체하지 않습니다. OPC UA는 데이터를 실어 나르는 통신, MES는 생산을 관리하는 업무 시스템, 디지털 트윈은 데이터를 활용하는 응용이고, AAS는 그 사이에서 데이터의 의미와 구조를 정하는 층위입니다.
우리 공장에 무엇이 달라지나
스마트공장 발주 전 데이터 표준 체크리스트
공급기업에 물어볼 질문 5가지
흔한 오해와 주의점
정부지원사업과 연결하는 법
2027년 스마트공장 구축·제조AI 관련 사업을 준비하신다면, 사업계획서에 데이터 표준화 계획을 구체적으로 담아 보시기 바랍니다. 대상 설비, 수집 항목, 적용할 표준과 참조모델, 구축 후 활용 계획(품질 예측·예지보전 등)을 하나의 흐름으로 연결하면 계획의 실현 가능성을 설명하기 쉽습니다. 수준확인과 고도화 단계로 갈수록 설비·시스템 간 데이터 연계가 중요해지므로, 표준은 다음 단계의 중복 투자를 줄이는 기반이 됩니다. 다만 사업별 요건과 평가 기준은 해당 연도 공고문으로 확인하셔야 합니다.
KITIM은 데이터 현황 진단, 공급기업 선정 지원, 사업계획서 자문을 제공합니다. 스마트공장 발주를 앞두고 데이터 표준을 어디까지 챙겨야 할지 고민되신다면 KITIM 상담 신청으로 문의해 주시기 바랍니다.