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Smart manufacturing is realized through combination of cutting-edge information technology (IT) and operation technology (OT) such as IoT, big data, cloud computing, artificial intelligence, modeling & simulation, VR/AR/ additive manufacturing, CNC machine tools, and collaborative robots. It is most important to secure interoperability for these heterogeneous technologies to be fused and integrated. Reference models and architectures have recently been developed to solve the problems of integration and interoperability for smart manufacturing.

RAMI 4.0 was developed by several German-based industry, academia, and research partners [1]. RAMI 4.0 solves interoperability by proposing a series of abstract layers for the manufacturing industry as shown in [Figure 1].
The description of each layer is as follows [2].
① Business Layer: This layer consists of business models and information about business components such as services and products they provide.
② Functional Layer: The functions of the architectural model are characterized, detailed, and their relationships established.
③ Information Layer: This layer controls and manages the data and information used in the architecture.
④ Communication Layer: Communication between layers, systems, and all running components can be interoperable at the same time.
⑤ Integration Layer: This layer connects all layers and physical components of this architecture. It also covers network and software integration.
⑥ Asset Layer: It includes physical objects such as people and equipment that exist in the real world.

RAMI 4.0 model has been developed by studying existing approaches and integrating them into the interoperability stack. The interoperability stack has been designed and built using existing standards such as OPC-UA, AutomationML [3] and ProSTEP. In addition, the architecture incorporates IEC 62890 [4] functions for lifecycle improvement and value stream mapping.

IBM introduced an Industry 4.0 architecture based on a reference model consisting of two layers with distributed functions as shown in [Figure 2] [5]. The Edge layer is responsible for connecting legacy systems and equipment and integrating with the protocols they follow. The plant and enterprise layers are hybrid clouds or platforms that perform data-driven analytics for overall decision making. IBM’s architecture incorporates the OPC-UA communication standard and is designed with the ISA-95 specification in mind.

National Institute of Standards and Technology (NIST) of the United States proposed a service-oriented architecture aiming at smart manufacturing by connecting OT and IT as shown in [Figure 3] [6]. It also provides Business Intelligence (BI) services so that all stakeholders can be contacted. IT domain services consist of all IT operational elements from the system level to the enterprise level. It handles processes and tasks specified at the physical level. The virtual domain of the digital factory area that performs modeling & simulation services is also included in the architecture.

NIST also developed a reference model for smart factory design and analysis, such as Factory Design and Improvement (FDI) for smart manufacturing [7]. FDI was developed based on global manufacturing company processes related to factory, manufacturing line, process, and equipment design operations.

It consists of 4 activities and 28 tasks. After FDI was modeled with IDEF0, it was developed as a data model in XML and JSON format. [Figure 5] shows examples of application of the cloud-based digital twin system developed based on the FDI reference model. It is connected through MES and IIOT platforms and web services to visualize key performance indicators (KPIs) and data in realistic 3D based on digital twins, and is connected with big data analysis, artificial intelligence, and modeling & simulation solutions in real time to perform the analysis.

Japan launched Industrial Value Chaing Initiative: IVI in order to support the establishment of business scenarios and use cases for connected manufacturing by various companies, and also to provide and manage a loosely defined standard repository that can be continuously changed in the future. [Figure 6] shows a reference architecture developed with a loosely defined standard [8]. IVI aims to link technologies through a bottom-up approach based on the needs of the manufacturing industry. The industrial value chain reference architecture offers two creative concepts. One is the Smart Manufacturing Unit (SMU), which presents an autonomous unit of smart manufacturing. SMU is a system that dramatically improves productivity and efficiency through autonomous communication and linkage of manufacturing organizations meeting diversity and individuality in industrial demand. Each SMU consists of three axes: assets, activities, and management. The other is a generic functional block, which is used to model the entire smart manufacturing based on engineering flow, supply and demand flow, and level of organizational stratification.

스마트 제조는 사물인터넷, 빅데이터, 클라우드컴퓨팅, 인공지능, 모델링&시뮬레이션, VR/AR, 적층 가공, CNC 공작 기계, 및 협업 로봇과 같은 최첨단 정보 기술(IT)과 운영 기술(OT)의 융합을 통해 실현된다[2]. 이러한 이기종 기술들이 융합되고, 통합되기 위한 상호운용성 확보가 무엇보다 중요하다. 최근 스마트 제조를 위한 통합 및 상호운용성 문제를 해결하기 위해 레퍼런스 모델과 아키텍처가 개발되었다.

RAMI 4.0은 독일에 기반을 둔 여러 산·학·연 파트너들에 의해 개발되었다 [1]. RAMI 4.0은 [그림 1]과 같이 제조 산업을 위한 일련의 추상 계층들을 제안하여 상호운용성을 해결한다. 각 레이어에 대한 설명은 다음과 같다.
① 비즈니스 계층(Business Layer): 이 계층은 서비스 및 제공하는 제품과 같은 비즈니스 구성 요소에 대한 비즈니스 모델과 정보로 구성된다.
② 기능 계층(Functional Layer): 아키텍처 모델의 기능들이 특성화되고, 상세화 되며, 그 관계들이 설정된다.
③ 정보 계층(Information Layer): 이 계층은 아키텍처에서 사용되는 데이터와 정보를 제어하고 관리한다.
④ 통신 계층(Communication Layer): 계층, 시스템, 및 실행되는 모든 구성 요소 간의 통신은 동시에 상호 운용이 가능하다.
⑤ 통합 계층(Integration Layer): 이 계층은 이 아키텍처의 모든 계층과 물리적 구성 요소들을 연결한다. 또한 네트워크 및 소프트웨어 통합에 대해서도 다룬다.
⑥ 자산 계층(Asset Layer): 현실 세계에 존재하는 사람, 설비 등과 같은 물리적인 객체들을 포함한다.

RAMI 4.0 모델은 기존 접근 방식들을 연구하고, 이를 상호운용성 스택에 통합하면서 개발되었다. OPC-UA, AutomationML [3] 및 ProSTEP 등과 같은 기존 표준들을 활용하여 상호운용성 스택을 설계하고 구축하였다. 또한, 이 아키텍처에는 수명주기 개선 및 가치 흐름 매핑을 위해 IEC 62890 [4] 기능들이 통합되었다.

IBM은 [그림 2]와 같이 기능이 분산된 두 개의 계층으로 구성된 레퍼런스 모델 기반의 인더스트리 4.0 아키텍처를 소개했다 [5]. 엣지(Edge) 계층은 레거시 시스템 및 장비들을 연결하고, 이들이 따르는 프로토콜과 통합하는 역할을 담당한다. 플랜트 및 엔터프라이즈 계층은 하이브리드 클라우드 또는 플랫폼으로 전반적인 의사결정을 위한 데이터 기반 분석을 수행한다. IBM의 아키텍처는 OPC-UA 통신 표준을 통합하고, ISA-95 사양을 고려하여 설계되었다.

미국표준기술연구소는 [그림 3]과 같이 OT와 IT를 연결하여 스마트 제조를 목표로 하는 서비스 지향 아키텍처를 제안했다 [6]. 모든 이해 관계자가 연락할 수 있도록 BI (Business Intelligence) 서비스 또한 제공한다. IT 도메인 서비스는 시스템 수준에서 엔터프라이즈 수준에 이르는 모든 IT 운영 요소들로 구성된다. OT 도메인 서비스는 작업 현장의 구성 요소인 물리적 레벨에 지정된 프로세스와 태스크를 처리한다. 모델링&시뮬레이션 서비스를 수행하는 디지털 팩토리 영역의 가상 도메인도 아키텍처에 포함되어 있다.

미국표준기술연구소는 스마트 제조를 위한 FDI(Factory Design and Improvement) [7]와 같은 스마트 공장 설계·분석을 위한 레퍼런스 모델도 개발하였다. FDI는 공장, 제조 라인, 프로세스 및 장비 설계 운영과 관련한 글로벌 제조 기업 프로세스를 기반으로 개발되었다.

4개의 액티비티와 28 개의 태스크로 구성되어 있다. FDI는 IDEF0로 모델링 된 후 XML과 JSON 형태의 데이터 모델로 개발되었다. [그림 5]은 FDI 레퍼런스 모델을 기반으로 개발된 클라우드 기반 디지털 트윈 시스템의 적용 사례들을 보여준다. MES, IIOT 플랫폼과 웹서비스를 통해 연결되어 핵심 성능 지표(KPI)들과 데이터들을 디지털 트윈을 기반으로 실감형 3D로 가시화하며, 빅데이터 분석, 인공지능, 및 모델링&시뮬레이션 솔루션들과 연결되어 실시간 분석을 수행한다.

일본은 다양한 기업의 커넥티드 제조에 대한 사업 시나리오 및 이용사례의 구축을 지원하고, 향후 지속적으로 변경될 수 있도록 느슨하게 정의된 표준 저장소를 제공하고 관리할 수 있도록 하기 위한 산업 가치사슬 사업을 (Industrial Value Chain Initiative: IVI) 발족하였다. [그림 6]은 느슨하게 정의된 표준으로 개발된 참조 아키텍처를 보여준다 [8]. IVI는 제조 산업의 요구들을 기반으로 상향식 접근 방식을 통해 기술들을 연결하는 것을 목표로 한다. 산업 가치사슬 레퍼런스 아키텍처는 두 가지 창의적인 개념을 제공한다. 하나는 스마트 제조의 자율 단위를 제시하는 스마트 제조 유닛(Smart Manufacturing Unit: SMU)이다. SMU은 산업수요의 다양성과 개성에 맞닥뜨려 제조조직의 자율단위 상호소통과 연계를 통해 생산성과 효율성을 획기적으로 향상시키는 시스템이다. 개별 SMU는 자산, 활동, 관리의 세 축으로 구성된다. 또 다른 하나는 일반적인 기능 블록으로 엔지니어링 흐름, 수요와 공급 흐름, 조직 계층화 수준을 기반으로 전체 스마트 제조를 모델링하는 데 활용된다.

[References]

[1] Hankel, M., Rexroth, B., “The reference architectural model industrie 4.0 (rami 4.0)”, ZVEI, 2015, 410.
[2] Zeid, A., Sundaram, S., Moghaddam, M., Kamarthi, S., Marion, T., "Interoperability in smart manufacturing: research challenges", Machines, 7(2), 2019, 21.
[3] Henßen, R., Schleipen, M., “Interoperability between OPC UA and AutomationML”, Procedia Cirp, 25, 2014, 297-304.
[4] Pethig, F., Niggemann, O., Walter, A., “Towards Industrie 4.0 compliant configuration of condition monitoring services”, In IEEE 15th International Conference on Industrial Informatics (INDIN), 2017, 271-276.
[5] Rouse,W.B., Sage, A.P., “Handbook of Systems Engineering and Management”, JohnWiley & Sons: Hoboken, NJ, USA, 2009; ISBN 9780470083536
[6] Lu, Y., Riddick, F., Ivezic, N., “The Paradigm Shift in Smart Manufacturing System Architecture”, In IFIP International Conference on Advances in Production Management Systems, 2016, 767-776,
[7] Jung, K., Choi, S., Kulvatunyou, B., Cho, H., Morris, K. C., “A reference activity model for smart factory design and improvement”, Production planning & control, 28(2), 2017, 108-122.
[8] Takahashi, K., Ogata, Y., Nonaka, Y., “A proposal of unified reference model for smart manufacturing”, In 13th ieee conference on automation science and engineering, 2017, 964-969.

Written by Dr. SangSu Choi