AAS 자산 정의
설비 · 센서 · 정상 범위 · 관계와 매뉴얼을 표준 자산 모델로 구성합니다.
디지털 트윈
실제 설비와 공정 데이터를 AAS 기반 자산 모델로 연결하고 설비 · 공정의 이상과 품질 변화를 가상 환경에서 사전 검증합니다.
OVERVIEW
정적인 3D 복제가 아니라, 현장 데이터와 함께 움직이는 운영 모델입니다.
제조 디지털 트윈은 설비의 속성 · 센서 · 정상 범위 · 운영 이력을 가상 자산에 연결하고, 시뮬레이션으로 이상 상태와 대응 결과를 검증하는 구조입니다. 실제 자산과 가상 모델의 상태가 연결되기 때문에 모니터링을 넘어 예측과 사전 검증으로 확장할 수 있습니다.
자산을 정의하고, 현장 데이터를 동기화하고, 가상 환경에서 이상을 재현한 뒤 현장 대응으로 연결합니다.
현장 데이터 동기화
PLC · 센서 · MES · LIMS · 품질 데이터를 실제 자산과 연결합니다.
정상 · 이상 상태 검증
조건을 주입해 설비와 공정의 예상 변화를 가상 환경에서 재현합니다.
판단 · 대응 연결
센서와 시각 소견을 융합해 조치 · 승인 · 업무 실행으로 연결합니다.
실제 설비 → 가상 검증 → 현장 대응이 이어지는 검증 · 대응 운영 루프를 만듭니다.
CHALLENGES
이상 상황은 발생한 뒤에야 보이고, 실제 설비에서는 반복 검증하기 어렵습니다.
제조 현장은 설비마다 데이터 형식과 정상 범위가 다르고, 고장과 품질 이탈을 실제 라인에서 재현하기에는 비용과 위험이 큽니다.
설비 정보와 운영 기준이 흩어져 있습니다.
센서 항목, 정상 범위, 공정 관계와 매뉴얼이 서로 다른 시스템과 담당자에게 분산되어 디지털 모델을 일관되게 만들기 어렵습니다.
이상 상태를 실제 설비에서 재현하기 어렵습니다.
고온, 진동, 속도 변화와 품질 이탈을 반복 시험하면 생산 중단과 안전 위험, 원료 손실이 발생할 수 있습니다.
센서 이상과 시각적 이상이 따로 분석됩니다.
센서 값과 비전 검사 결과가 분리돼 있으면 외관에 드러나지 않는 내부 결함까지 종합적으로 판단하기 어렵습니다.
고장과 품질 이탈을 학습할 데이터가 부족합니다.
정상 데이터에 비해 실제 이상 영상과 고장 사례가 적어 예지보전 · 품질예측 모델의 검증 범위가 제한됩니다.
분석 결과가 현장 대응으로 바로 이어지지 않습니다.
이상 탐지 이후에도 담당자가 매뉴얼을 찾고 원인을 검토한 뒤 조치와 승인 절차를 별도로 수행해야 합니다.
SOLUTION
자산 모델, 시뮬레이션과 AI Agent를 연결해 현장 적용 전 결과를 검증합니다.
01
AAS 기반 자산 표준화
설비의 속성, 센서, 정상 범위, 관계와 운영 문서를 AAS 기반 자산 명세로 정의해 실제 자산과 가상 모델의 공통 기준을 만듭니다.
02
현장 데이터 실시간 연결
PLC · SCADA · MES · LIMS · 품질 데이터를 설비 자산과 연결하고 시간 흐름과 배치 단위의 상태 변화를 축적합니다.
03
시나리오 기반 설비 시뮬레이터
온도, 습도, 진동, 분사량과 속도 조건을 주입해 정상 · 이상 운전과 공정 변화를 가상 설비에서 반복 검증합니다.
04
NVIDIA Cosmos 기반 미래 상태 생성
센서와 영상을 바탕으로 미래 상태를 생성해, 정상 상태와의 변화를 비교합니다.
05
센서 · 시각 융합 판정
시계열 이상과 비전 검사 결과를 함께 분석해 외관에 보이지 않는 내부 결함까지 포함한 종합 판단을 지원합니다.
06
Agent 대응과 검증 이력
SAMANDA가 원인을 분석해 조치를 제안하거나 실행하고, 필요한 단계에서는 사람 승인과 감사 이력을 남깁니다.
ARCHITECTURE
실제 자산과 가상 자산을 동기화하고, 시뮬레이션 결과를 운영 판단으로 연결합니다.
KosmosAI가 AAS 자산과 시뮬레이터를 관리하고, AkashiQ · ORKESTRIX · SAMANDA · IKIN이 데이터, 실행 환경, 판단과 업무 흐름을 담당합니다.
PRODUCT ROLES · SERVICE FLOW
제품 역할을 연결한 디지털 트윈 서비스 흐름
KosmosAI를 중심으로 실제 설비 데이터와 가상 검증 결과를 현장 대응까지 연결합니다.
DIGITAL TWIN
KosmosAI
AAS 자산 · 디지털 트윈 · 시나리오를 통합 관리합니다.
DATA FOUNDATION
AkashiQ
센서 · MES · 품질 데이터와 계보를 저장하고 관리합니다.
AI EXECUTION
ORKESTRIX
온프레미스 GPU Kubernetes와 모델 실행 환경을 제공합니다.
AI OPERATIONS
SAMANDA
상태 관찰 · 원인 분석 · 조치 결정과 실행을 담당합니다.
WORKFLOW
IKIN
매뉴얼 RAG · 승인 · 업무 Workflow를 연결합니다.
AAS Asset Model
자산 명세 · 관계 · 정상 범위 · 매뉴얼
Data Synchronization
MES · LIMS · 품질 · 시계열 데이터
Virtual Twin
이상 조건 주입 · 예상 상태 생성 · 비교 검증
AI Agent
원인 분석 · 조치 제안 · 승인 · 실행
BUSINESS VALUE
현장을 멈추지 않고 먼저 검증하고, 이상 대응과 품질 개선을 앞당깁니다.
01
위험 없는 사전 검증
실제 설비에 이상을 발생시키지 않고 가상 환경에서 조건과 대응 결과를 반복 시험합니다.
02
이상 원인 분석 가속
자산 · 센서 · 영상 · 매뉴얼을 연결해 여러 시스템을 확인하는 시간을 줄입니다.
03
합성 이상 데이터 확보
희귀 고장과 품질 이탈 시나리오를 생성해 학습 · 검증 데이터 부족을 보완합니다.
04
예지보전 · 품질예측
설비 이상과 제품 품질 간 상관관계를 분석해 고장과 품질 이탈을 사전에 예측합니다.
05
자산 지식 표준화
AAS 기반으로 설비 속성, 정상 범위, 관계와 운영 지식을 표준 자산으로 축적합니다.
06
온프레미스 운영
민감한 설비 · 생산 데이터를 외부로 반출하지 않고 공장 내부 GPU 환경에서 운영합니다.
APPLICATIONS
설비 · 공정 · 운영 변화를 실제 적용 전에 가상 환경에서 검증합니다.
현장 데이터와 자산 모델을 연결해 조건 변화와 이상 시나리오가 운영과 품질에 미치는 영향을 미리 확인합니다.
제약 · 바이오 디지털 트윈
설비 · 공정 · 품질 데이터를 바탕으로 배치 조건 변화와 이상 시나리오를 가상 환경에서 검증합니다.
- 설비 · 센서 · 품질 데이터 연계
- 배치 · 공정 조건 변화 시뮬레이션
- 설비 상태 · 품질 영향 분석
- 매뉴얼 · 품질 기준 기반 대응 연계
아래 내용은 대표 적용 예시이며, 고객 환경에 따라 대상 설비 · 공정 · 데이터와 검증 범위를 정의합니다.