1. 디지털 전환을 가속화하는
 AAS와 데이터 공유 기술

디지털 전환이 빠르게 진행됨에 따라 데이터의 중요성이 더 커지고 있으며, 인더스트리 4.0(Industrie 4.0) 개념이 등장한 이후, 제조업에서는 공장 내 데이터의 효율적인 관리와 공유가 핵심 과제로 떠올랐다. 이에 대응해 AAS(Asset Administration Shell, 자산관리쉘)가 표준화된 디지털 데이터 모델로 주목받으며, 제조업의 디지털 혁신을 이끄는 핵심 기술로 자리잡고 있다.

AAS는 디지털 트윈(Digital Twin) 구현을 위한 핵심 요소로, 물리적 자산(Asset)의 디지털 표현을 표준화하여 자산의 상태, 기능, 수명 주기(Lifecycle) 정보를 체계적으로 관리할 수 있다. AAS는 여러 개의 서브 모델(Submodel)로 구성되며, 각각 특정 기능을 담당한다. 예를 들어 제조 장비 유지보수를 위한 서브 모델은 장비의 작동 이력과 예측 유지보수 데이터를 저장하고, 품질 관리 서브 모델은 제품 검사 데이터와 결함 발생 기록을 포함한다. 또 ‘RAMI 4.0 (Reference Architecture Model for Industrie 4.0)’ 아키텍처와 연계되어 다양한 산업 표준과의 호환성을 제공하며, 데이터 상호운용성을 극대화하는 역할을 수행한다.

AAS는 단순한 데이터 디지털화를 넘어, 제조 데이터를 실시간으로 통합·공유하는 핵심 기술로 자리잡았다. 예를 들어 스마트 공장 운영체제(MOS)와 같은 어플리케이션에서는 AAS를 활용하여 제조 데이터를 실시간으로 수집·분석하고, 공정 최적화 및 예지 유지보수를 시도하고 있으며, 전기차 배터리 라이프사이클 관리와 같은 어플리케이션에서는 배터리의 생산·사용·재활용 전 과정의 데이터를 체계적으로 관리하여 지속가능성을 높이려는 시도를 하고 있다. 또 제품의 모든 정보를 디지털화하여 투명하게 관리하고 추적하기 위해 유럽에서 추진하는 디지털 제품 여권(Digital Product Passport, DPP)에서는 제품의 환경 영향과 다양한 정보를 추적하고, 공급망 투명성을 강화하는 중요한 역할을 한다.
이처럼 AAS는 데이터 통합 및 공유를 위한 API 기반 접근 방식을 지원하며, 데이터 스페이스(Data Spaces)와 연계해 기업 간 신뢰 기반의 데이터 교환을 가능하게 한다. 이러한 특성은 제조업뿐만 아니라 다양한 산업 분야에서 AAS의 활용 가능성을 더욱 확대하고 있으며, 궁극적으로 산업 전반의 디지털 전환과 지속가능성을 촉진하는 핵심 요소로 자리매김했다.

본고에서는 AAS 표준 데이터 모델과 데이터 공유 기술의 개념을 정리하고, 이를 활용한 산업별 적용 사례 및 기술적 고려 사항을 살펴봄으로써, AAS 기반의 데이터 공유가 가져올 혁신적인 변화를 조망해 본다.

2. AAS 표준 데이터 모델 개요

1) AAS란 무엇인가?
AAS(Asset Administration Shell, 자산관리셸)는 인더스트리 4.0 환경에서 자산의 디지털 표현을 표준화하는 데이터 모델이다. 이를 통해 물리적 자산과 가상 자산의 상태·기능·수명 주기 등의 정보를 통합적으로 관리하고, 산업 전반에서 데이터 교환과 연계가 가능하다.
제조업에서는 다양한 시스템 간 데이터 불일치로 인해 운영의 효율성이 제한되는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 개발된 AAS는 자산의 디지털 트윈을 구현하고, 표준화된 형식으로 정보를 제공함으로써 데이터 활용성을 극대화한다.

2) RAMI 4.0과 AAS의 관계
AAS는 인더스트리 4.0의 핵심 개념인 ‘RAMI 4.0 (Reference Architecture Model for Industrie 4.0)’ 아키텍처에서 중요한 역할을 한다. RAMI 4.0은 산업 환경에서 자산의 수명 주기와 계층 구조를 디지털 공간에서 어떻게 다루어야 하는지를 포괄적으로 정의하는 참조 모델인데, AAS는 표준화된 정보 모델로서 RAMI4.0 아키텍처 상에서 현실 세계의 자산을 디지털 공간에 투영해 상호 연결하고 관리하는 중요한 역할을 수행한다. 
RAMI 4.0 구조에서 AAS는 설계·생산·운영·폐기에 이르는 전 수명 주기(Lifecycle) 데이터를 저장하고 추적할 수 있으며, 개별 부품부터 공장 전체에 이르기까지 다양한 자산 수준에 적용 가능하다는 특징을 가지고 있다. 또 단순한 데이터 저장을 넘어 분석, 예측, 최적화 기능에까지 확장하여 활용할 수 있다. 이러한 특징들로 인해 AAS는 제조업뿐만 아니라 공급망 관리, 제품 서비스 최적화 등 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있는 강력한 도구로 자리잡았다.

3) AAS의 데이터 모델 특성
AAS는 특정한 기술에 종속되지 않는 기술 중립적인 정보 모델임을 강조한다. 자산에 대한 다양한 측면에서의 데이터를 잘 구조화하여 만들어진 AAS 모델은 필요에 따라 XML, JSON, OPC UA, Automa tionML, RDF 등 다양한 데이터 형식으로 변환하여 활용이 가능하므로 기업 간 데이터 연계에 유연하게 대응할 수 있다.
또 AAS는 정적 데이터 저장소의 개념을 넘어, API 기반의 동적 데이터 교환이 가능한 구조로 발전하고 있다. 이를 통해 실시간 데이터 공유가 가능하며, 제조업의 스마트 공장, 전기차 배터리 관리, 디지털 제품 여권(DPP) 등의 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 수행한다.
  

3. AAS 기반의
데이터 공유 기술

1) 데이터 공유의 중요성과 AAS의 역할
산업 전 분야에서 디지털 전환이 가속화되면서 산업 내 데이터 공유의 중요성이 더욱 강조되었다. 전통적으로 제조업에서는 개별 시스템과 공정 간 데이터 단절이 생산성 저하와 비효율성을 초래하는 주요 원인이 되어 왔으나, 생산 및 관리 시스템상의 자산에 대한 정보를 표준화된 방식으로 표현하고 다룰 수 있도록 해주는 AAS 기술은 시스템과 공정 간 데이터 단절을 해결하는 좋은 방법을 제공한다. 또 디지털 전환의 가속화로 인해 디지털 공간에서 서로 다른 기관들이 더욱 넓은 범위에서 상호 협력이 가능하고, 기업 간 경계를 넘어 데이터 공유를 통한 다양한 비즈니스가 생겨났다. 이 과정에서 AAS 기술은 신뢰할 수 있는 데이터 공유를 위한 표준화된 데이터 모델로서, 다양한 기술과 결합해 기업 간 원활한 데이터 연계를 지원하는 역할을 수행한다.
AAS는 엄밀하게 IEC 63278-2 메타 모델의 데이터 모델 표준을 의미하지만, 넓게는 IEC 63278 표준 시리즈를 통해 만들어가는 데이터의 인터페이스·보안 등을 포함한 전반적인 기술 체계를 의미하며, 국제표준들을 기반으로 현실 자산 정보를 디지털 공간에 명확하게 구조화하고, 시맨틱(Semantics) 개념을 활용하여 개별 데이터로부터 자산 전체의 의미를 명확히 정의한다. 이를 통해 기업 간 또는 산업 내에서 동일한 기준으로 데이터를 교환할 수 있으며, 데이터 활용성과 상호운용성이 향상된다.

2) 데이터 주권 보호와 분산형 데이터 공유 기술
다양한 산업 분야에서 기업 간 또는 서로 다른 산업 간 연결을 통한 비즈니스 모델이 증가하는 데이터 중심의 비즈니스 생태계에서는 핵심 자원인 데이터가 가능하고, 제한 없이 쉽고 자유롭게 공유될 수 있어야 한다. 유연하고 자유로운 데이터 공유는 데이터 중심의 생태계를 더욱 확대시키고 발전시켜 나갈 것이다. 하지만 데이터를 소유한 기관에서는 데이터의 공유 방법이 유연하고 자유로워질수록 소유한 데이터에 대한 보안과 관리가 어려워지고, 위험성도 커진다. 즉, 데이터 공유를 통한 비즈니스 생태계의 성공적인 확장을 위해서는 양립하기 어려운 두 가지 조건 사이에서 적절한 균형점을 찾아야 한다.

3) 분산형 데이터 공유를 추구하는 데이터 스페이스 기술
최근 데이터 주권(Data sovereignty)이라는 개념이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 기업 간 데이터 공유가 활발해질수록, 민감한 정보의 보호와 신뢰할 수 있는 데이터 교환이 필수적이다. 데이터 주권이란 데이터 소유자가 언제나 자신의 데이터를 직접 소유하고, 언제든지 데이터의 공유에 대한 사항들을 제어할 수 있도록 보장하는 것을 의미한다.
지금까지 일반적인 데이터 공유 방식은 중앙집중식이다. 중앙에 공통의 데이터 저장소를 구축하고, 이곳을 통해 데이터를 공유한다. 중앙집중식 데이터 공유 방식은 데이터를 소유한 개별 기업이 데이터에 대한 통제권을 완전하게 보장받기 어려우며, 공유하는 데이터의 종류가 증가하거나, 참여하는 기업이 증가할수록 데이터 저장소의 복잡도와 데이터 통합 및 유지보수를 위한 비용이 증가한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 유럽에서는 데이터 스페이스(Data Spaces)라는 분산형 데이터 공유 개념이 도입되었다. 데이터 스페이스는 신뢰할 수 있는 네트워크 내에서 데이터 소유자와 데이터 사용자가 상호 합의된 규칙에 따라 계약을 맺고, 계약에 따라 데이터를 공유하는 환경을 의미한다. 이때 데이터는 언제나 데이터 소유자가 보유하기 때문에 분산형 데이터 공유 방식으로 분류되며, 데이터 소유자는 언제든 자신의 데이터가 공유되는 사항을 직접 제어할 수 있다.

4) AAS와 데이터 스페이스의 연계와 기대 효과
데이터 스페이스 기술은 결국 데이터 스페이스 참여자에게 데이터 공유를 지원하기 위한 네트워크, 참여자 인증, 데이터 검증, 보안 등 각종 인프라 기술을 공통으로 제공하는 하나의 플랫폼이자 생태계이다. 제조업 분야에서는 Catena-X, Manufacturing -X와 같은 데이터 스페이스 등대 프로젝트가 활발히 진행되고 있으며, AAS는 플랫폼에서 핵심적인 데이터 관리 기술로 활용된다.
AAS를 기반 기술로 활용하는 데이터 공유 기술은 다양한 산업에서 디지털 전환을 가속화하는 핵심 기술로 자리잡고 있는데, 특히 공급망 투명성 강화 관점에서 급부상했다. 공급망 투명성 강화란 제품의 생산부터 폐기에 이르는 모든 과정의 데이터를 디지털화하여 추적 가능하게 제공 및 관리하는 것을 말한다. 현재도 기업별로 공급망을 관리하지만, 공급망은 전 세계적으로 상호 연결되어 있어 단순히 한 기업에서 관리하는 것이 불가능에 가깝다. 특히 유럽에서는 순환경제체제 전환의 일환으로 디지털 제품 여권(DPP : Digital Product Passport)과 같은 제도를 통해, 유럽에서 판매되는 모든 제품의 정보를 디지털화하여 제공하는 것을 의무화하고 있으며, 여기에는 제품의 에너지 관리 정보나 탄소 배출량, 원자재나 재활용 비율 등 다양한 정보를 전체 공급망에 제공할 수 있도록 강제해 나간다. 궁극적으로, AAS와 데이터 스페이스 기술이 결합된 데이터 공유 기술은 변화된 글로벌 비즈니스 생태계에 대응하기 위한 중요한 수단이 될 것이다.

4. AAS의 산업별 적용 사례

AAS(Asset Administration Shell)는 인더스트리 4.0의 핵심 요소로 주목받으며, 제조업을 비롯한 다양한 산업에서 시범적으로 도입 및 테스트되고 있다. 특히 제조 데이터 수집·저장 시스템, 스마트 공장, 전기차 배터리 라이프사이클 관리, 디지털 제품 여권(DPP) 등의 분야에서 AAS의 적용 가능성이 검토되고 있으며, 일부 프로젝트는 실제 환경에서 실증단계에 있다.

1) 표준 기반 제조 데이터 수집·저장 시스템
: 데이터 활용성 향상을 위한 실증
제조업에서는 공정 과정에서 생성되는 방대한 데이터를 효과적으로 저장하고 활용하는 것이 필수이다. 그러나 기업마다 데이터 포맷과 구조가 상이해 통합 관리가 어렵다는 점이 문제로 지적되었다. 이에 따라 AAS를 활용한 제조 데이터 수집·저장 체계를 실증하기 위한 시범 프로젝트가 추진되었으며, 적용 가능성이 검토되었다.
시범 프로젝트를 통해 확인된 주요 성과는 다음과 같다.
•데이터 표준화 가능성 검토 : AAS 서브 모델을 활용해 제조 데이터를 일관된 형식으로 저장하고 관리할 수 있음을 실증
•데이터 연계성 강화 : 기존의 이기종 설비 및 IT 시스템(MES, ERP 등)과 연계하여 공정 간 데이터 흐름을 개선할 수 있음을 확인
•클라우드 및 엣지 컴퓨팅 적용 가능성 검토 : AAS 기반 데이터 모델이 클라우드 및 엣지 환경에서도 안정적으로 운영되며, 실시간 데이터 분석 및 모니터링을 지원할 수 있음을 검증
이 시범 프로젝트를 통해 AAS가 제조 데이터 관리의 표준화 및 상호운용성 확보에 기여할 수 있고, 이를 바탕으로 더 광범위한 산업 적용이 가능할 것으로 기대된다.

2) 스마트 공장에서의 AAS 활용
: 제조 운영체제(MOS) 시범 적용 및 확산
스마트 공장은 제조업의 디지털 전환을 목표로 자동화와 데이터 기반 운영을 강화하는 방향으로 발전했다. 그러나 기존의 제조 시스템에서는 개별 장비와 공정 간 데이터 통합이 어려웠고, 전체 공정의 최적화에 한계가 있었다. AAS를 활용하여 제조 데이터를 체계적으로 관리하고 실시간으로 운영하는 방안이 실증 프로젝트를 통해 검토되었으며, 일부 산업 현장은 확산 단계에 접어들었다.
무엇보다 제조운영체제(MOS, Manufacturing Operating System) 개념이 AAS를 기반으로(시범적으로) 추진된 바 있으며, 이를 적용하는 기업이 점차 늘고, MOS 도입을 통해 다음과 같은 효과가 확인되었다.
•실시간 데이터 수집 및 통합 : AAS 서브 모델을 활용하여 공장 내 장비 및 공정 데이터를 표준화된 방식으로 수집하고 연계
•예지보전 구현 : 수집된 데이터를 AI 기반
분석과 결합하여 장비의 이상 징후를 사전에 감지하고, 유지보수 시점 최적화
•이기종 시스템 간 연계 가능성 확보 : 기존 ERP, MES 등 다양한 제조 IT 시스템과 AAS 기반
데이터 모델을 연계하여 상호운용성 강화
MOS 개념은 연구 및 실증 단계를 거쳐 확산 단계로 접어들었으며, 일부 산업 현장에서 적용 범위를 점진적으로 확대했다. AAS를 기반으로 한 MOS는 제조업에서 생산 데이터 관리 및 운영 최적화 도구로 활용될 가능성이 높으며, 다양한 제조 환경에서의 도입이 더욱 활발해질 것으로 기대된다.

3) 전기차 배터리 라이프사이클 관리
: 지속가능성을 위한 데이터 통합 실증
전기차(EV) 시장의 성장과 함께 배터리의 생산, 사용, 재활용 과정에서의 데이터 관리 중요성이 커지고 있으며, AAS를 활용하여 배터리의 라이프사이클 데이터를 표준화하고 실시간으로 추적하는 시범 프로젝트가 추진되었다.
실증 과정에서 검토된 활용 방안은 다음과 같다.
•배터리 사용 이력 관리 : AAS 서브 모델을 활용하여 제조 과정, 충·방전 이력, 유지보수 기록 등을 저장하는 시스템 개발
•성능 최적화를 위한 데이터 분석 : 배터리의 실시간 상태 데이터를 수집하고, AI 기반 분석을 통해 성능 저하를 예측하는 알고리즘 실험
•재활용 가능성 검토 : 사용이 끝난 배터리를 에너지 저장 시스템(ESS) 등의 새로운 용도로 활용할 수 있도록, AAS를 기반으로 배터리 상태 데이터 평가 방안 연구
또 유럽의 Battery Pass 프로젝트에서는 AAS를 활용해 배터리 데이터를 표준화하고, 제조사 및 사용자 간 신뢰할 수 있는 데이터 공유 환경 구축 및 실증이 진행됐다. 이를 통해 배터리의 생산부터 폐기까지 전 주기에 걸친 데이터 관리 체계를 마련하고, 지속 가능한 배터리 사용 기반 구축을 목표로 한다.

4) 디지털 제품 여권(DPP)
: 제품 데이터 관리 표준화 연구
디지털 제품 여권(DPP, Digital Product Passport)은 제품의 환경 영향을 추적하고, 수리 및 재활용 가능성을 높이기 위한 시스템으로, 유럽연합(EU)이 주도적으로 연구를 진행한다. AAS는 DPP의 기반 기술로 활용될 가능성이 높으며, 몇 가지 실증 프로젝트에서 적용 가능성이 연구되고 있다.
•제품 라이프사이클 데이터 저장 : AAS 서브 모델을 이용해 원재료 정보, 제조 공정, 사용 이력, 폐기까지의 데이터를 통합하는 방식 검토
•규제 준수 지원 : 친환경 인증 및 유럽연합(EU)의 환경 규제 준수 여부를 효율적으로 관리하는 방법론 실증
•순환 경제 적용 테스트 : 수리 및 재활용 가능성을 높이기 위한 DPP 표준화를 AAS와 연계하는 연구 진행
EU는 2027년부터 배터리, 전자제품, 섬유, 자동차 부품 등의 제품에 DPP 도입을 추진할 계획이며, AAS를 활용한 데이터 모델 표준화가 이를 지원할 기술로 연구되고 있다.
5) 현대자동차그룹의 AAS 기반 디지털 트윈 시범 적용
현대자동차그룹은 스마트 제조 혁신을 위한 방안으로 AAS와 디지털 트윈 기술을 시범 적용하며, 생산 공정 최적화 가능성을 검토하고 있으며, AAS 기반 디지털 트윈을 도입하여 제조 공정 데이터를 실시간으로 수집·분석·최적화하는 방안을 실증하고 있다.
•스마트 팩토리 운영 개선 가능성 검토 : AAS를 활용해 공장 내 각종 장비와 시스템을 디지털 트윈으로 연결하고, 생산 데이터를 통합 관리해 실시간 모니터링 및 제어하는 방안 연구
•예지보전(Predictive Maintenance) 실증 : 실시간 센서 데이터를 활용하여 기계의 이상 징후를 감지하고, 사전에 유지보수를 수행하여 가동 중단 최소화 가능성 검토
•공정 효율성 향상 및 비용 절감 효과 분석 : AAS를 기반으로 생산 공정 데이터를 표준화하여 프로세스 최적화 및 비용 절감 효과를 평가
현대자동차그룹은 AAS와 디지털 트윈 기술을 활용한 제조 혁신의 가능성을 탐색하고, 실증 결과를 바탕으로 확대 적용 여부를 검토할 예정이다. 이를 통해 보다 효율적이고 유연한 생산체계를 구축하고, 지속 가능한 제조업 혁신으로 이어질 것이다.

6) 글로벌 기업들의 AAS 활용 사례
AAS는 독일을 비롯한 유럽 주요 기업과 산업 단체를 중심으로 활발히 연구 및 적용되고 있다. 특히 SIEMENS, SAP, EPLAN, ARENA2036, ZVEI 컨트롤 캐비닛 프로젝트 등은 AAS를 활용한 산업용 솔루션을 개발하고 있으며, 디지털 트윈·제조 운영 최적화·데이터 공유 표준화 등의 실질적인 효과를 확인하고 있다.
•SIEMENS : AAS 기반 디지털 트윈 솔루션을 도입해 공장 내 자산의 디지털화를 추진하고 있으며, OPC UA 및 AutomationML과의 연계를 통해 상호운용성 강화
•SAP : AAS를 활용한 제조 및 공급망 관리 솔루션을 개발하여, 제품 수명 주기 관리(PLM) 및 ERP 시스템과의 통합 지원
•EPLAN : 전기 설계 및 공장 자동화 시스템에서 AAS 기반 데이터 모델을 적용하여, 장비 및 부품의 디지털 관리 기능 확대
•ARENA2036 : 배선 하네스(Wiring Harness) 가치사슬(Value Chain) 프로젝트를 통해, AAS를 활용한 배선 하네스의 디지털 모델링 및 데이터 공유를 연구하며, 산업 내 데이터 상호운용성 향상을 목표로 함
•ZVEI 컨트롤 캐비닛 프로젝트 : 독일 ZVEI(전자 및 디지털 산업 협회) 주도로 AAS 기반의 컨트롤 캐비닛(Product Carbon Footprint, PCF) 데이터 표준화 프로젝트가 진행되었으며, 제조업체 간 데이터 호환성을 개선하고, 제품의 탄소 발자국을 투명하게 관리할 수 있도록 지원
이러한 글로벌 사례들은 AAS가 단순한 개념 검증 단계를 넘어 실질적인 산업 적용으로 확산되고 있음을 보여준다. 특히 유럽의 주요 기업은 AAS와 데이터 스페이스를 연계해 더욱 신뢰성 높은 데이터 공유 체계를 구축하고 있으며, 향후 다양한 산업으로 확산할 것이다.

5. 결론 및 향후 전망

산업의 디지털 전환이 가속화되면서 데이터 공유와 상호운용성 확보는 필수 요소로 자리잡았다. A AS는 이러한 요구에 대응하는 표준화된 데이터 모델로, 제조업을 비롯한 다양한 산업에 점진적으로 도입되고 있다. 특히 제조 데이터 수집 및 저장, 제조운영체제(MOS), 배터리 라이프사이클 관리, 디지털 제품 여권(DPP) 등 여러 시범 프로젝트를 통해 AAS의 가능성이 검토되었으며, 일부 사례에서는 확산 단계로 접어들었다.

AAS 기반 데이터 공유는 단순 정보 교환을 넘어 데이터의 신뢰성과 투명성을 강화하고, 기업 간 협업을 촉진하며, 지속 가능한 산업 구조 구축에 기여할 수 있다. 그러나 이를 실현하기 위해서는 여전히 해결해야 할 기술적 과제가 남았다. 보안 및 데이터 주권 보호, 법규 준수, 표준화된 서브 모델 확산, 데이터 스페이스와의 연계 등 다양한 요소가 고려되어야 한다.

향후 AAS는 다음과 같은 방향으로 발전할 것이다.
•산업별 맞춤형 AAS 서브 모델 개발 : 자동차, 기계, 조선, 화학, 에너지 등 각 산업의 특성에 맞춘 표준 서브 모델이 개발 및 확산될 것
•AI 및 자동화 기술과의 결합 : AAS 기반 데이터 공유를 활용한 인공지능(AI) 예측 분석 및 자동화 시스템 구축 가능
•데이터 스페이스 기반의 글로벌 협업 강화 : 기업 간 데이터 공유를 보다 신뢰성 있게 구현하기 위해 Catena-X, Factory-X, Manufacturing-X 등의 데이터 스페이스와 연계 확대
•국제표준 준수를 통한 글로벌 확산 : IEC 63278을 기반으로 한 AAS 표준이 더욱 정교화되며, 주요 제조업체 및 IT 기업들이 적극 수용할 가능성 높음

AAS는 개념 검증 단계를 넘어 일부 산업에서 실제로 적용되었고, 확산 단계에 접어들었다. 국내에서도 AAS의 필요성이 강조되면서 이를 적극적으로 도입하고 활용하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 산업통상자원부의 산업 데이터 표준(AAS) 레포지토리 구축 사업을 통해 국가 차원의 표준 제조 데이터 공유 및 상호운용성 강화를 위한 기반이 마련되었으며, 중소벤처기업부의 ‘스마트공장 보급사업
(고도화 부문)’에서는 AAS 적용이 의무화되어 국내 제조업체들의 데이터 표준화가 가속화되었다. 또 자동차, 조선, 화학, 반도체 등 다양한 제조업 분야에서도 AAS를 활용한 데이터 공유 및 운영 최적화 모델이 연구 및 실증되며 점차 확산되고 있다.

이러한 움직임은 우리나라 제조업 글로벌 경쟁력 확보에 중요한 역할을 하며, 기업 간 데이터 연계를 강화해 스마트 제조 혁신을 앞당기는데 기여할 것이다. 다행히 정부와 산업계의 협력이 활발히 이루어지고 있는 만큼, 이를 바탕으로 AAS 기반의 디지털 전환을 선도하고 글로벌 제조업과의 경쟁에서도 앞서 나갈 수 있다. 기업, 연구 기관, 표준화 기구 간 협력이 더욱 강화된다면 AAS 기반의 데이터 공유 기술은 한국 제조업의 디지털 혁신을 이끄는 핵심 인프라로 자리잡고, 글로벌 제조업의 미래를 선도하는 중요한 기술로 자리매김할 것이다.

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