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공정 품질 다단계 공정의 품질고도화를 위한 인공지능과 다목적 의사결정 기반의 생산계획 최적화 방법 개발

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작성자 관리자
조회 736회 작성일 24-01-24 19:55

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지원기관	한국연구재단 (이공학개인기초연구지원사업)
역할	연구책임자
주제구분	Manufacturing System Development

연구기간: 2022. 3. – 2027. 2.

1. 연구 배경

- 제조 시스템은 일반적으로 여러 공정으로 구성되며, 각 공정에는 복수 개의 설비가 존재함.
- 원자재는 이러한 공정들을 순차적으로 거치며 가공되어 완제품이 되는데, 이러한 구조를 다단계 공정(Multistage Manufacturing Process, MMPs)이라 함.
- 다단계 공정은 반도체, 디스플레이, 철강 등 다양한 제조 산업 전반에서 널리 나타나는 대표적인 생산 형태임.
- 이러한 환경에서의 생산계획 문제는 각 공정 단계에서 투입 자재를 어떤 설비에 할당할지를 결정하는 path selection 문제로 정의되며, 이는 제품 품질과 생산성에 직결되는 핵심 의사결정 요소임.
- 특히, 공정 간 또는 설비 간 품질 편차가 존재할 경우 경로 선택이 제품의 최종 품질에 큰 영향을 미치기에 품질을 고려한 경로 최적화 전략이 중요하게 대두됨.
- 일반적인 경로 선택 기법의 경우 생산성을 단일 목적으로 하여 연구 및 활용 되고 있으나, 품질을 추가적으로 고려할 경우 생산성을 담보하면서도 추가적으로 수율 관점에서 이득이 됨.
- BoB/WoW 경로 탐색, 경로 데이터 기반 수율 예측, 생산성과 품질을 동시에 고려한 스케줄링 등 관련된 세부 연구를 통해 생산관리 분야에서도 수율 향상 목표를 달성하고자 함.

2. 연구 목표

- 다단계 공정의 품질고도화를 위한 인공지능과 다목적 의사결정 기반의 생산계획 최적화 방법 개발

3. 연구 내용

- 경로와 대기시간 제약을 고려한 수율 예측 결과

- 그래프 네트워크를 이용하여 설비 주효과 예측 및 수율 기여 설비 도출

- 생산성을 최대한 담보하면서도 수율(품질)을 동시에 추가적으로 고려한 다목적 스케줄링 (α: 품질, β: 생산성)

4. 세부 연구 주제

주제

세부내용