디지털 트윈 팩토리 실습 핸드북
이 핸드북은 대학생 멘토링에서 AIoT 디지털 트윈 팩토리를 단계적으로 구현하기 위한 학습 문서입니다.
최종 목표는 공장 시뮬레이터, MQTT, Node-RED, 룰엔진, AI 에이전트, Dashboard 관제를 하나의 흐름으로 연결하는 것입니다. 각 도구를 따로 배우는 것이 아니라, 현장 데이터가 디지털 트윈 서버로 들어와 판단되고 운영 권고와 제어로 이어지는 과정을 이해하는 데 초점을 둡니다.
최종 완성 구조
flowchart TB sim["1. 공장 시뮬레이터<br/>온도·진동·설비 상태 발행"] mqtt["2. MQTT 브로커<br/>broker.emqx.io"] sheet1["3. Node-RED 시트1<br/>수집 및 인리치먼트"] sheet2["4. Node-RED 시트2<br/>룰엔진 최종 제어"] sheet3["5. Node-RED 시트3<br/>현장 분석가 AI"] sheet4["6. Node-RED 시트4<br/>관리자 AI"] ops["7. 운영 권고 반영<br/>룰엔진 안전 판단"] sheet5["8. Node-RED 시트5<br/>Dashboard 관제"] sim --> mqtt mqtt --> sheet1 sheet1 --> sheet2 sheet2 --> sheet3 sheet3 --> sheet4 sheet4 --> ops ops --> sheet2 sheet1 --> sheet5 sheet2 --> sheet5 sheet3 --> sheet5 sheet4 --> sheet5 ops --> sheet5
Mermaid 다이어그램은 화면 폭 문제를 줄이기 위해 기본적으로 세로형 TB 구조를 사용합니다. 다이어그램이 작게 보이면 클릭해서 확대 화면으로 볼 수 있습니다.
학습 순서
| 순서 | 문서 | 핵심 결과 |
|---|---|---|
| 0 | 학습 로드맵 | 전체 실습 순서 이해 |
| 1 | 공장 시뮬레이터 | raw MQTT 토픽 발행 확인 |
| 2 | MQTT와 Node-RED HelloWorld | Node-RED 첫 메시지 발행/구독 |
| 3 | 시트1 인리치먼트 | dt/factory, state/current 생성 |
| 4 | 시트2 룰엔진 | 에어컨 제어와 셧다운 기준 확인 |
| 5 | 시트3 현장 분석가 AI | mock 또는 LLM 기반 현장 의견 생성 |
| 6 | 시트4 관리자 AI | 운영 권고 메시지 생성 |
| 7 | 운영 권고 반영 | 룰엔진이 권고를 안전하게 반영 |
| 8 | 시트5 Dashboard | 전체 상태와 판단 흐름 관제 |
먼저 기억할 원칙
- 실세계 토픽은
kiot/{uniq-user-id}/factory/...입니다. - 디지털 트윈 토픽은
kiot/{uniq-user-id}/dt/factory/...입니다. - 시뮬레이터는 센서와 설비 상태를 발행하고, 위험 판단은 하지 않습니다.
- Node-RED 시트1은 데이터를 판단 가능한 상태로 정리합니다.
- 룰엔진은 최종 제어권을 갖습니다.
- AI 에이전트는 직접 제어하지 않고 해석과 운영 권고를 담당합니다.
- API Key는 공개 문서, Node-RED JSON, Git 저장소에 직접 넣지 않습니다.