스마트 팩토리 아키텍처 다이어그램

스마트 팩토리 아키텍처 다이어그램

 

이 아키텍처는 ISA-95 자동화 계층을 기반으로 Physical AI를 추가한 스마트팩토리 참조 모델입니다. 아래에서 아래층(Level 0)부터 위층(Level 4)까지 설명하겠습니다.

 

이 아키텍처는 ISA-95 자동화 계층을 기반으로 Physical AI를 추가한 스마트팩토리 참조 모델입니다. 아래에서 아래층(Level 0)부터 위층(Level 4)까지 설명하겠습니다.

 

전체 구조

ERP / Cloud
      ▲
MES / SCADA
      ▲
AI Platform
      ▲
PLC / Robot / Vision / IoT
      ▲
설비(공장)

핵심 개념은 현장의 데이터를 AI가 분석하고, AI의 판단이 다시 설비를 제어하는 폐쇄 루프(Closed Loop)를 만드는 것입니다.

---

ISA-95 Level 0 : Physical Layer

맨 아래층은 실제 생산 현장입니다.

구성 요소

• 생산라인
• 컨베이어
• CNC
• 사출기
• 프레스
• AGV
• 협동로봇
• 검사장비

여기서 실제 제품이 생산됩니다.

입력

• 원자재
• 작업지시

출력

• 완제품

---

ISA-95 Level 1 : Sensor & Control

공장의 눈과 손 역할입니다.

센서

• 근접센서
• 포토센서
• 온도센서
• 압력센서
• 진동센서
• LiDAR
• Force Sensor

액추에이터

• Servo
• Inverter
• Solenoid Valve
• BLDC
• Cylinder

PLC

PLC가 모든 센서를 읽고 설비를 제어합니다.

예

센서 ON

↓

PLC 판단

↓

모터 동작

↓

제품 이동

---

산업 통신

Level1에서는 다양한 산업용 프로토콜을 사용합니다.

• EtherNet/IP
• PROFINET
• Modbus TCP
• OPC UA
• MQTT

각 프로토콜의 역할은 다음과 같습니다.

프로토콜용도

EtherNet/IP	Rockwell PLC
PROFINET	Siemens PLC
Modbus TCP	범용 장비
OPC UA	시스템 간 표준 데이터 교환
MQTT	IoT 및 Edge AI 통신

---

ISA-95 Level 2 : Monitoring

공장의 운영 상태를 실시간으로 모니터링하는 계층입니다.

이미지에서는 VLAN별로 분리되어 있습니다.

VLAN10

PLC

SCADA

HMI

---

VLAN20

Robot

Servo

Motion Controller

---

VLAN30

Vision AI

Camera

Edge AI PC

VLAN40

IoT

ESP32

MQTT

VLAN50

AGV

AMR

Fleet Manager

VLAN60

관리망

• Jump Server
• SIEM
• Network Monitoring

이처럼 VLAN으로 분리하면 장애나 보안 문제가 다른 시스템으로 확산되는 것을 줄일 수 있습니다.

Core Switch

가장 중요한 장비입니다.

모든 데이터가 여기로 모입니다.

Camera

↓

Core Switch

↓

AI Server

↓

PLC

↓

Robot

권장 사양

• Layer3
• 10Gb Backbone
• Stack
• VRRP

Network Management

네트워크 상태를 감시합니다.

예

• CPU
• Memory
• Packet Loss
• Link Down
• Temperature

대표 소프트웨어

• Zabbix
• Grafana
• PRTG

Vision AI

이미지 오른쪽 가운데 녹색 영역입니다.

구성

Camera

↓

Edge AI PC

↓

YOLO11

↓

OpenCV

↓

ONNX Runtime

역할

• 제품 검사
• 불량 검출
• OCR
• 안전모 감지
• 화재 감지
• 연기 감지

AI Platform

그림 중앙의 핵심입니다.

여러 AI가 함께 동작합니다.

Vision AI

영상 분석

Predictive AI

예지보전

진동

전류

온도

분석

LLM

작업자가

"3호기 왜 멈췄어?"

라고 질문하면

MES

SCADA

PLC

로그를 분석하여 답변합니다.

Decision Engine

가장 중요한 부분입니다.

예

카메라

↓

사람 접근 감지

↓

AI 판단

↓

PLC 정지

↓

Robot 정지

↓

MES 기록

↓

관리자 알림

이 과정이 Physical AI의 핵심입니다.

ISA-95 Level 3

운영관리 계층입니다.

구성

• MES
• Historian
• SCADA

역할

• 작업지시
• LOT 추적
• 생산실적
• 품질관리
• 설비이력

ISA-95 Level 4

기업 경영 시스템입니다.

구성

• ERP
• SCM
• PLM
• BI
• Cloud

역할

• 생산계획
• 자재관리
• 원가관리
• 구매
• 출하
• 경영 분석

오른쪽 상단 체크리스트

이 부분은 Level 2 성숙도 평가 항목입니다.

• Managed Switch
• VLAN
• Gigabit Ethernet
• EtherNet/IP
• PROFINET
• Modbus TCP
• Time Sync
• Ring Network
• Redundancy
• QoS
• PoE
• Industrial Wi-Fi
• Network Monitoring
• Syslog
• Documentation

이 항목들이 충족되어야 안정적인 Physical AI 운영이 가능합니다.

데이터 흐름

가장 중요한 데이터 흐름은 다음과 같습니다.

Sensor
     │
     ▼
ESP32 / PLC
     │
     ▼
OPC UA / MQTT
     │
     ▼
Historian
     │
     ▼
AI Platform
     │
     ▼
Decision Engine
     │
     ▼
PLC / Robot / AGV
     │
     ▼
실제 설비 제어

이처럼 센서 → 데이터 → AI 분석 → 의사결정 → 설비 제어가 하나의 순환 구조를 이루는 것이 Physical AI의 핵심입니다.

이 아키텍처의 확장 방향

현재 그림은 ISA-95 Level 4까지를 중심으로 표현되어 있습니다. 이를 더욱 발전시키려면 다음 요소를 추가하는 것이 좋습니다.

• Digital Twin: 공장 전체를 3D 모델로 실시간 시뮬레이션
• ROS 2: AGV·AMR·협동로봇 간 표준 미들웨어
• World Model: 공장 내 사람, 설비, 자재의 위치와 상태를 AI가 지속적으로 이해
• Multi-Agent AI: AGV, 로봇, 생산설비가 각각 AI 에이전트로 협업
• AI Safety & Governance: AI 의사결정 승인, 감사 로그, 안전 규칙 관리
• Edge AI Cluster: Ryzen AI, NVIDIA Jetson, Intel 기반 엣지 장비를 분산 배치하여 실시간 추론 수행

이 요소들을 추가하면 단순한 스마트팩토리를 넘어 자율 생산(Self-Optimizing Factory)을 목표로 하는 차세대 Physical AI 플랫폼 아키텍처를 구성할 수 있습니다.