KAPPS: A knowledge-based CPPS Architecture for the Circular Factory

기술 요약: KAPPS – 순환 공장을 위한 지식 기반 CPPS 아키텍처

1. 문제 진술

기존의 제조 실행 시스템 (MES) 과 사이버 - 물리 생산 시스템 (CPPS) 아키텍처는 동질적인 재료, 사전 정의된 공정 순서, 그리고 결정론적 실행을 특징으로 하는 선형 제조를 위해 설계되었습니다. 이러한 시스템은 사용된 제품 ("코어") 이 이질적인 조건, 불확실한 상태, 그리고 다양한 수명 주기를 가지고 생산 라인에 진입하는 순환 공장 환경에서는 실패합니다.

순환 공장에서는 각 인스턴스의 구체적인 조건에 따라 런타임에 공정 순서, 작업 유형, 그리고 부품의 재결합이 결정되어야 합니다. 이는 다음과 같은 요소들을 도입합니다:

• 불확실성: 개별 구성 요소는 확률론적 상태 표현이 필요합니다.
• 이질성: 다양한 데이터 소스 (센서, 인간 입력, 레거시 시스템) 가 통합되어야 합니다.
• 동적 재구성: 자원은 전역 재오케스트레이션 없이도 예기치 못한 상황에 적응해야 합니다.
• 추적 가능성 및 학습: 의사결정은 사후 분석과 지속적인 개선을 가능하게 하기 위해 기원과 연결되어야 합니다.

기존의 접근 방식 (제어 중심, 데이터 중심, 모델 중심, 디지털 트윈 중심) 은 이러한 문제들의 개별적인 측면을 다루지만, 인스턴스 수준의 추적 가능성, 런타임 제약 조건 강제, 그리고 인간과 기계 지식의 통합을 동시에 지원하는 통합된 기반을 결여하고 있습니다. 특히, 현재의 지식 그래프 확장들은 종종 시스템의 권위 있는 쓰기 시점 상태가 아니라 읽기 전용 저장소나 계획 시간 산물로서만 기능합니다.

2. 방법론

본 연구는 Peffers 등이 제안한 디자인 사이언스 연구 방법론 (DSRM) 을 따릅니다. 작업은 문제 중심의 시작으로 구조화되어 다음 여섯 가지 순차적 활동을 거칩니다:

1. 문제 식별: 순환 공장 요구사항과 기존 CPPS 기능 간의 격차를 분석합니다.
2. 목표 정의: 지각, 제품, 생산 계획/제어, 자원, 그리고 학습이라는 다섯 가지 보완적 관점에서 14 가지 구체적인 설계 요구사항 (R1–R14) 을 도출합니다.
3. 설계 및 개발: KAPPS(Cyber-Physical Production Systems 를 위한 지식 기반 아키텍처) 아키텍처를 구축합니다.
4. 시연: 두 가지 실험실 규모의 사용 사례 (UC1 및 UC2) 를 구현합니다.
5. 평가: 14 가지 요구사항에 대해 아키텍처를 체계적으로 평가합니다.
6. 전파: 아키텍처와 코드를 오픈 소스로 공개합니다.

3. 주요 기여

본 논문은 공장의 권위 있는 쓰기 시점 상태가 수동적인 데이터 저장소가 아니라 온톨로지 기반의 지식 그래프가 되는 4 층 CPPS 아키텍처인 KAPPS를 제안합니다.

4 개의 레이어:

1. 온톨로지 레이어: 코어 온톨로지 (제품 - 공정 - 자원 프레임워크 확장) 와 모듈식 도메인 온톨로지를 사용하여 공유된 의미론적 기반을 정의합니다. 가우시안 혼합 모델과 같은 불확실성을 1 등 급 타입으로 취급하고 Git 기반 파이프라인을 통해 버전 관리를 수행합니다.
2. 지식 베이스 레이어 (통합 지식 베이스 - UKB): 중앙 트리 스토어 (현재 GraphDB) 와 시계열용 InfluxDB, 연구 데이터용 Kadi 와 같은 전문 데이터베이스를 결합합니다. 지식 그래프를 호스팅하고, 의미론적 통합을 위한 OWL 추론을 수행하며, 물리적 상태 전이의 폐세계 유효성 검증을 위해 SHACL 제약 조건을 강제합니다.
3. 서비스 레이어: 계획자, 제어기, 학습자와 같은 분산 서비스를 주소 지정 가능한 단위로 호스팅합니다. 서비스는 그래프에 "워크플로우"(기능) 를 노출합니다. 핵심적으로, 서비스는 단일 유효성 검증된 쓰기 경로를 통해 그래프와 상호작용합니다.
4. 인터페이스 레이어: 의미론적 레이어와 물리적 자원 및 이질적인 프로토콜 (OPC UA, ProfiNet, MQTT) 을 연결합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:
   • 트리 스토어 액세스 모듈: 그래프 작업을 위한 통일된 API.
   • 객체 - 그래프 매핑기 (OGM): 런타임에 라이브 온톨로지에서 Pydantic 을 통해 타입 안전한 Python 클래스를 동적으로 파생시켜, 서비스들이 직접 SPARQL 조작 없이 유효성 검증된 객체를 읽고 쓸 수 있게 합니다.
   • 의미론적 미들웨어: 서비스 오케스트레이션, 프로토콜 중재, 이벤트 기반 조정을 처리합니다.

주요 아키텍처 결정:

• 지식 그래프는 공장 상태에 대한 단일 진실 공급원입니다.
• SHACL은 서버 측 안전망으로 작용하여 데이터가 영구 저장되기 전에 물리적 불변량 (예: 동시에 두 개의 상자를 보유한 모듈) 을 위반하는 모든 상태 전이를 거부합니다.
• OGM은 모든 서비스가 온톨로지 준수 데이터 객체로 작동하도록 보장하여 응용 프로그램 논리를 데이터베이스 기술로부터 분리합니다.

4. 결과 및 시연

아키텍처는 두 가지 사용 사례를 통해 검증되었습니다:

• 사용 사례 1 (이상 탐지 및 학습): 각도 그라인더를 위한 로봇 분해 셀.

  • 시나리오: 토크, 힘, 위치 센서 데이터를 사용하여 나사 제거 실패를 탐지합니다.
  • 구현: 지각 서비스가 센서 시계열 URI 를 그래프에 쓰고, 이상 탐지 서비스가 타입 수준 매개변수를 읽어 이상 레이블을 쓰며, 학습 서비스가 역사적 데이터를 기반으로 매개변수를 업데이트합니다.
  • 결과: 인스턴스 수준의 추적 가능성(R4, R5), 의사결정 기원(R12), 그리고 1 등 급 온톨로지 속성으로서의 학습된 추상화의 영구화(R13) 를 시연했습니다. 시스템은 물리적 실행과 지식 기반 학습 간의 루프를 성공적으로 폐쇄했습니다.

• 사용 사례 2 (분산형 컨베이어 네트워크): 자율 FlexConveyor 모듈들의 네트워크.

  • 시나리오: 중앙 제어기 없이 모듈 간 상자 이동을 조정합니다.
  • 구현: 모듈들이 SPARQL 을 통해 기능을 등록하고 피어를 발견합니다. 이동은 이벤트 기반 워크플로우를 통해 조정됩니다.
  • 결과: 런타임 제약 조건 강제(R9) 를 시연했습니다. 한 모듈이 예약 프로토콜을 우회하여 점유된 이웃으로 상자를 이동시키려 시도했을 때, 트리 스토어의 SHACL 엔진이 트랜잭션을 거부하여 물리적으로 불가능한 상태를 방지했습니다. 이는 그래프가 응용 프로그램 논리의 정확성과 독립적으로 인프라 수준의 안전망으로 작용함을 입증했습니다.

5. 요구사항에 대한 평가

아키텍처는 2 절에서 도출된 14 가지 요구사항에 대해 평가되었습니다. 평가 결과, KAPPS 는 구조적으로 모든 요구사항을 충족하는 것으로 결론지었습니다:

• R1–R6 (표현): RDF 지식 그래프와 OGM 에 의해 충족되어, 이질적인 데이터, 불확실성, 그리고 기원에 대한 통일되고 쿼리 가능하며 추적 가능한 표현을 제공합니다.
• R7, R9 (실행 가능성 및 제약): 영구 저장 계층에서의 SHACL 유효성 검증을 통해 충족되어, 물리적으로 실행 가능한 상태 전이만 허용됩니다.
• R8, R10, R11 (실행 및 조정): 의미론적 미들웨어에 의해 충족되어, 일관된 뷰를 통한 이벤트 기반 실행, 분산 조정, 그리고 프로토콜 중재를 가능하게 합니다.
• R12–R14 (학습 및 역사): 기원 모델과 트리 스토어의 역사 추적에 의해 충족되어, 사후 분석과 학습된 모델의 재사용을 가능하게 합니다.

6. 중요성 및 주장

본 논문은 KAPPS 가 제조 IT 의 근본적인 격차, 즉 순환 생산에 필요한 인스턴스별 불확실성과 동적 재구성성을 처리할 수 없는 기존 아키텍처의 한계를 해결한다고 주장합니다.

• 구조적 전환: 이전 접근 방식에서 지식 그래프가 부가적인 "정보 레이어"였던 것과 달리, KAPPS 는 의미론적 레이어를 런타임 기반으로 격상시킵니다. 이는 지식 그래프를 통합 도구에서 공장의 권위 있는 상태로 변환하며, 모든 상태 변경의 수용이 형식적 제약 검증을 통해 통제되도록 합니다.
• 기능 통합: KAPPS 는 AAS 와 같은 데이터 중심 패러다임의 서비스 통합 및 프로토콜 중재 강점과 지식 그래프의 의미론적 표현력을 결합하여, 실시간 제어와 사후 학습 모두를 수행할 수 있는 시스템을 창출합니다.
• 겸손함과 범위: 저자들은 KAPPS 가 기능적이지만 산업적으로 완전하지는 않다고 명시적으로 밝힙니다. 평가는 특정 범위 조건 하에서 유효합니다:
  • 교환되는 모든 산물은 RDF 로 표현 가능해야 합니다.
  • 구조적 정확성은 보장되지만, 물리적 데이터의 진실성은 센서/자원에 의존합니다.
  • 동시성 및 액세스 제어는 백엔드 트리 스토어와 이를 둘러싼 공장 생태계에 위임됩니다.
  • 아키텍처는 순환 공장이 선형 공장의 모든 정보적 도전 과제 plus 추가적인 복잡성을 포괄한다고 가정합니다.

이 작업은 KAPPS 아키텍처와 사용 사례 코드를 오픈 소스 (MIT 라이선스) 로 공개함으로써 마무리되며, 연구 커뮤니티가 디자인 사이언스 사이클의 다음 반복에서 시스템을 재현하고 확장하며 산업 배포로 나아가도록 초대합니다.