◇ 관련 기관: 삼성전자(주)
◇ 수행 기간: 2016.02 ~ 2016.09
◇ 수행 배경
- 반도체 공장에서는 여러 단계의 복잡한 공정을 통해 반도체를 생산하고 있으며, 이 과정에서 Overhead Hoist Transport (OHT)가 반도체 웨이퍼를 공장의 각지에 위치한 기계들로 배송함
- OHT의 배송 경로는 중앙시스템에 의해 개별적으로 정해짐
- 공장 내부에서 OHT 이동 간 정체가 심각하게 발생하며, 정체로 인한 이동시간을 줄일 수 있다면 막대한 비용 감소가 가능
◇ 수행 내용
- OHT 정체 지표 연구
- OHT 레일의 구간 별 정체 데이터로, 특정 관심 구간의 정체를 사전 예측할 수 있는 기계학습 모델 개발
- 관심 구간의 정체에 주요한 영향을 미치는 구간 파악을 위한 기계학습 모델 및 시각화 도구 개발
- 정체 예측에 따른 경로 제어 모듈 개발 및 적용
◇ 수행 성과
- OHT 반송 시간의 실질적 감소
- 반송 지연시간 평균 및 편차의 실질적 감소
- 공장 물류 부하율 감소 및 로드 밸런싱