시뮬레이션 기반 반도체 포토공정 스케줄링을 위한 샘플링 대안 비교

• 영문명: A Simulation-based Optimization for Scheduling in a Fab: Comparative Study on Different Sampling Methods
• 발행기관: 한국시뮬레이션학회
• 저자명: 윤현정 한광욱 강봉권 홍순도
• 간행물 정보: 『한국시뮬레이션학회 논문지』제32권 제3호, 67~74쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.09.30

국문 초록

반도체 제조라인(FAB)은 복잡하고 불확실한 운영환경에서 작동하는 대규모의 제조시스템 중 하나로 반도체 설비 운영을 담당하는 엔지니어들은 직관적이고 신속한 공정 스케줄링을 위해 가중치 기반 스케줄링을 널리 사용하고 있다. 가중치 기반 스케줄링에서 가중치 결정은 FAB 성능에 큰 영향을 미치므로 엔지니어들은 가중치 최적화를 위하여 시뮬레이션 기반 의사결정을 활용할 수 있다. 그러나 대규모 시뮬레이션은 많은 실험 비용을 요구하기 때문에 효과적인 의사결정을 위해서 신중한 실험설계가 요구된다. 본 연구에서는 적은 시뮬레이션 실행 내에서 효율적인 스케줄링을 도출하기 위해 세 가지 샘플링 대안 (i.e., Optimal latin hypercube sampling(OLHS), Genetic algorithm(GA), and Decision tree based sequential search (DSS))에 대한 비교연구를 수행하였다. 시뮬레이션 실험을 통해 세 가지 대안이 단일 규칙보다 우수한 성능을 보였고, 그중 GA와 DSS가 최적화를 위한 효과적인 대안이 될 수 있음을 확인하였다.

영문 초록

A semiconductor fabrication facility(FAB) is one of the most capital-intensive and large-scale manufacturing systems which operate under complex and uncertain constraints through hundreds of fabrication steps. To improve fab performance with intuitive scheduling, practitioners have used weighted-sum scheduling. Since the determination of weights in the scheduling significantly affects fab performance, they often rely on simulation-based decision making for obtaining optimal weights. However, a large-scale and high-fidelity simulation generally is time- intensive to evaluate with an exhaustive search. In this study, we investigated three sampling methods (i.e., Optimal latin hypercube sampling(OLHS), Genetic algorithm(GA), and Decision tree based sequential search(DSS)) for the optimization. Our simulation experiments demonstrate that: (1) three methods outperform greedy heuristics in performance metrics; (2) GA and DSS can be promising tools to accelerate the decision-making process.

목차

1. 서론

2. 문헌연구

3. 문제 배경

4. 가중치 최적화 위한 샘플링 대안

5. 실험 및 결과

6. 결론

References

키워드

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