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설계 체를 신속하게 지원한다. 모듈 재구성을 통해 손쉽게 제조 공정을 변경 시킬 수 있다는 혁신적인 목표 뒤에는 발전 및 개발이 필 요한 기술 요소가 있다. 우선 모듈의 상호 운영성을 위한 표준화이다. 기능 기반의 제어 구조가 아니라 동적으로 기능의 재구성이 가능한 서비스 기반의 제어 구조도 필요하다. 또한, 단일 모듈이 아닌 변경 된 시스템 레벨에서 시운전과 운영 중 이상 해결 (Trouble shooting)을 신속히 수행할 수 있는 방법 도 요구된다. 이 중 표준화와 이상 해결의 신속한 수행은 엔지니 어링 데이터와 밀접한 관련이 있다. 문서화라는 방 식으로 표준이 제정된다면, 표준을 활용한 엔지니 어링 과정에서 수많은 해석의 여지가 생긴다. 때문 에 eCl@ss와 같은 표준화 단체는 “디지털화된 방 식을 통해 해석없이 엔지니어링 플랫폼에서 직접 적으로 표준을 적용하는 방식이 필요하다”고 주장 한다. 점점 EPLAN과 같이 Data Portal을 통해 디지털화 된 표준 데이터를 제공할 수 있는 엔지니어링 플랫 폼의 적용이 필수적일 수밖에 없는 것이다. EPLAN 환경에서 작성된 데이터는 제조 현장 모듈과 연결성 을 가진다. SmartFactory KL 에서는 모듈의 상호 운영 네트워크 표준으로 받아 들이고 있는 OPC- UA(IEC-62541)를 지원한다. EPLAN 환경에서는 SCADA와 같은 별도의 시스템 없이도 시스템 관점 의 시운전과 운영 중 이상 해결을 수행할 수 있다. 프로젝트로 상황별 솔루션 찾아 대량 생산을 목표로 하는 MAYA는 엔지니어링에 포커스를 맞춘 프로젝트다. 기존 제조 공정의 재활 용이라는 가시적인 목표를 갖고 있다. 단계적으로 수행되던 엔지니어링 활동이 서로 다른 엔지니어링 플랫폼 간의 데이터 연속성을 기반으로 동시 수행 환경으로 변경될 수 있기 때문이다. MAYA 프로젝트를 진행하기 위해서도 표준화가 우 선돼야 한다. 상호 운영을 위한 표준화 뿐 아니라 엔 지니어링 플랫폼 간의 데이터 연속성을 위한 표준 화다. 다양한 엔지니어링 분야가 협업하여 최종적 인 엔지니어링을 완성하는 실정에서 엔지니어링 플 랫폼 간의 데이터 연속성 단절로 인한 데이터의 전 달은 결국 엔지니어 개인의 몫이 될 수 밖에 없다. 엔지니어링 자동화도 중요한 요소다. 동일 데이터 를 다른 분야 엔지니어링끼리 교환해야 할 경우엔 동시 작업이 불가능했다. 대체로 기계 설계 후 전기 설계가 뒤따르는 방식이었다. 하지만 기계 설계에 반영될 데이터가 자동으로 엔지니어링 산출물로 생성된다면, 동시 엔지니어링에 근접할 수 있다. 디지털 시뮬레이션을 통한 가상 검증 환경도 중점 적으로 다루는 기술이다. 대량 생산 조건에서 새로 운 제조 공정을 설치하고 시운전을 통해 엔지니어 링을 보완하는 것은 어려운 일이기 때문이다. 반면, SEAP 4.0은 소규모 수준 기반 제조 산업에 적합한 특성을 가지는 프로젝트다. 디지털을 기반 으로 다양한 엔지니어링 및 제조 활동을 지원해 산 업 경쟁력을 향상시키는 것이 목표다. SEAP 4.0은 부품 선정 데이터부터 엔지니어링, 가공, 제조까지 단절 없는 디지털 데이터 활용을 지향한다. 이를 위 해 eCl@ss, AutomationML(IEC 62714) 등과 같 은 표준이 논의되고 있다. 소규모 수준 기반 제조 산업의 특성상 부품의 변동 성이 크고, 엔지니어링의 변동성 역시 크다. 그렇다 보니 해석 없이 엔지니어링 플랫폼에서 직접 활용 할 수 있는 방식과 3D 디지털 목업 기술 활용이 필 요하다. 예를 들어, EPLAN의 Data Portal 서비스 는 웹기반으로 표준 카테고리, 제조사 카테고리 별 로 관련 부품 데이터를 배포하는 방식을 제공한다. 가공 다변성에 대응하기 위해 엔지니어링 데이터를 직접적으로 가동 장비에 연결해 자동으로 가공을 진행할 수 있다. 디지털 작업지시기(Digital working instructor)를 통해 현장 전문가 의존성 을 탈피하고, 적절한 수준에서 업무 분담이 가능하 MFG 34