본 논문에서는 LCD 공정관리에서 SPC 시스템의 주요내용 및 운영방법론을 논하고자 한다. 주요내용으로는 실시간 프로세스 모니터링 방법론, 유의차분석 방법론, 이상데이터의 분석, 공정능력의 분석, 관리도 및 결과의 조회 등을 들 수 있다. 또한, TFT-LCD 공정을 크게 Fab 공정인 TFT 공정, LC 공정 및 Module 공정으로 나누어 각 공정에서의 중요한 특성과 관리방법론을 제시하고자 한다.
이미 석유화학산업 등 대규모 산업공정에서 널리 활용되고 있는 공정분석화학 및 공정분석기술의 역사는 오래되었지만, 최근 "공정분석기술(Process Analytical Technology: PAT)"의 새로운 개념이 매우 빠르게 일부 산업분야의 생산공정에 보급되고 있다. 본 총설에서는 이미 오래 전부터 대규모 연속식 생산라인에서 널리 활용되어 왔던 공정분석화학 및 공정분석기술의 신개념 첨단 분석기술로서의 태동 배경과 용어 정의 등을 명확히 하였다. 또한, 공정최적화를 위한 공정분석화학 혹은 공정분석기술의 기본개념, 계량화학 등의 공정분석화학 핵심요소, 국내외 산/학/연의 기술 및 활동 현황 등에 관하여 다루었고, PAT에서 주로 활용되고 있는 공정분석기기의 종류와 현황, 그리고 미래 유망기술 및 활용분야에 대해서도 소개하였다.
본 연구는 시뮬레이션 방법을 이용한 자동차용 열 수축 튜브 생산 공정을 가상의 생산 공정 모델로 구현하고, 구현된 모델을 기반으로 열 수축 튜브 생산 공정을 분석하는 연구이다. 자동차용 열 수축 튜브 생산 공정을 분석하기 위해서 공정별로 생성되는 데이터를 수집하고, 수집된 데이터 분석을 통한 자동차용 열 수축 튜브 생산 공정을 분석할 수 있는 가상의 생산 공정 모델을 구현하였다. 구현된 모델을 통해 공정 내에서 발생되는 병목현상 파악 및 원인분석, 공정별 사이클 타임, 부품 생산량 등을 산정함으로써 현 공정 분석 및 개선방안을 모색할 수 있어 기업의 생산 공정관리 효율성을 높일 수 있다.
제지공정의 지절 현상은 많은 공정 변수들이 복합적으로 작용하여 발생하는 가장 큰 공정 트러블 중의 하나이다. 지절은 생산량 감소 뿐만 아니라 발생 후 공정의 복구 와 정리, 생산재가동 및 공정의 재안정화를 위해 많은 시간과 비용, 그리고 노력이 투 입되어야 하므로 공정의 효율과 생산성을 크게 저하시키는 요인이다. 그러나 지절 현상 의 복잡성 때문에 이에 대해 쉽게 접근하거나 해결하지 못하고 있는 것이 현실이지만 그 필요성은 더욱 더 증대되고 있다. 본 연구에서는 최근 들어 각종 산업분야에서 복잡 한 공정상의 결점 발견 및 진단에 효과적이라고 인정받고 있는 예측 분석기법인 인공 신경망(artificial neural network) 시율레이션과 일반적인 통계기법 중의 하나인 주성분 분석을 이용하여 제지 공정의 지절 현상의 검토 가능성을 타진하였다. 인공신경망이란 인간두뇌에서 일어나는 자극-반응-학습과정을 모사하여 현실세계에 존재하는 다양한 현상들의 업력벡터와 출력상태 간의 비선형 mapping올 컴퓨터 시율 레이션을 통하여 분석하고자 하는 기법으로, 여러 가지 현상들을 학습을 통해서 인식하 는 신경망 내의 신경단위들이 병렬처리에 의해 많은 양의 자료에 대한 추론이나 판단 을 신속하고 정확하게 해주는 특징이 있으며 실시간 패턴인식이나 분류 응용분야에도 매우 매력적으로 이용되고 있는 방법이다. 이러한 인공 신경망 기법 중에서도 본 연구 에서는 퍼셉트론의 한계점을 극복하기 위하여 입력총과 출력층에 한 개 이상의 은닉층 ( (hidden layer)을 사용하여 다층 네트워으로 구성하고, 모든 입력패턴에 대하여 발생하 는 오차함수를 최소화하는 방향으로 연결강도를 조정하는 back propagation 학습 알고 리즘을 사용하였다. 지절의 원인으로 추정 가능한 공정인자들을 변수로 하여 최적의 인 공신경망을 구축하기 위해 학습률과 모멘트 상수의 변화 및 은닉층의 수와 출력층의 뉴런 수를 조절하는 동의 작업을 거쳐 네트워크의 정확도가 높은 인공신경망을 설계하 였다. 또한 이러한 인공신경망과의 비교분석을 위해 동일한 공정 데이터들올 이용하여 보편적으로 사용하는 통계기법 중의 하나인 주성분회귀분석을 실시하였다. 주성분 분석은 여러 개의 반응변수에 대하여 얻어진 다변량 자료의 다차원적인 변 수들을 축소, 요약하는 차원의 단순화와 더불어 서로 상관되어있는 반응변수들 상호간 의 복잡한 구조를 분석하는 기법이다. 본 발표에서는 공정 자료를 활용하여 인공신경망 과 주성분분석을 통해 공정 트러블의 발생에 영향 하는 인자들을 보다 현실적으로 추 정하고, 그 대책을 모색함으로써 이를 최소화할 수 있는 방안을 소개하고자 한다.
정교한 생산 공정에 있어서 공정의 갑작스런 변동(Shift)나 점진적인 변화(Drift)에 대해서 얼마나 적절하게 대응하느냐는 생산 제품의 품질과 수율에 상당한 영향을 미친다. 이에 본 과제에서는 반도체 생산 공정에 따른 측정 결과를 분석하여 최상의 공정조건(Recipe)를 유지하기 위한 알고리즘을 개발하고, 개발된 알고리즘의 유효성 판단을 위한 시뮬레이션 툴을 개발하였다. 또한, 다양한 현장 조건을 충족할 수 있도록 사용자 임의의 데이타 구조를 정의하고, 기준 정보를 등록할 수 있도록 유연성이 부여된 사용자 UI를 개발하였다. 생산 설비로부터 공정 관련 데이타를 수집하고, 측정 설비로부터 계측데이타를 수집한 후, 사용자가 설계한 APC 로직에 의해 실시간 공정 제어가 가능한 시스템을 개발하여, 현장 엔지니어가 다양한 APC 로직을 설계하고 구현할 수 있도록 하였다. 현장 엔지니어용 툴은 Graphical Workflow 형태로 개발되었으며, 엔지니어가 복잡한 프로그래밍을 하지 않아도 직관적으로 설계/구현할 수 있도록 하였다. 분석을 위한 리포트 화면을 이용하여, 공정/측정 데이타에 대한 조회기능을 제공하고, Trend, Pair, X-bar 등의 다양한 분석용 챠트를 이용하여 파라미터 분석 기능을 제공하였다. 본 과제에서 증착 장비용 제어 알고리즘을 적용하여 테스트하였으며, 30% 이상의 Cpk 개선 효과를 얻을 수 있었다.
제조 공정 데이터에 있어 주조 공정은 가장 중요한 공정이면서 높은 불량률의 원인을 발생시키는 공정이다. 주조 공정의 품질관리는 생산성과 품질평가의 핵심 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 공정 데이터를 통한 요인 분석, 상관 분석, 회귀 분석 결과를 기반으로 최적화 된 머신러닝 모델 알고리즘을 개발한다. 이를 적용한 주조공정을 통해서 불량률을 줄이고 스마트 팩토리의 데이터 적합성을 검증하고자 한다.
한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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pp.221-227
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2006
본 연구는 경북에 소재한 식품회사인 S사의 햄 생산공정의 개선을 위하여 통계적 공정관리기법을 적용한 것이다. 햄의 중량은 햄의 품질에 대한 소비자의 신뢰와 기업의 수익성에 영향을 미치는 풍요한 요소이다. 연구의 목적은 햄 생산공정의 경제적 규격한계 확보를 통하여 기업의 이익을 극대화하는데 있나. 기본적인 통계적 공정관리 기법인 평균-범위 관리도, 공정능력분석, 측정시스템 평가분석 등을 이용하여 햄 공정을 분석하고, 최적 규격한계를 설정하였다.
회분식 공정의 HAZOP 분석 기법은 연속 공정의 HAZOP 분석 기법과는 달리 time과 sequence라는 이산적인 변수들을 고려해야 한다. 회분식 공정의 time과 sequence 해석은 연속 공정의 HAZOP 분석 기법으로는 설명될 수 없으므로, 이산 변수들과 연속 변수들의 관계를 이용하여 회분식 공정의 HAZOP 분석을 수행하는 방법을 개발하였다 본 연구에서는 이 방법을 Latex 제조 공정에 적용하여 그 실효성을 검토하였다.
통계적 공정관리(SPC)에 있어서 신속하고 정확한 공정분석은 품질과 생산성에 중대한 영향을 미치므로 정확한 공정 데이터의 수집, 빠른 데이터의 응답, 각 업무에 적당한 사용자 분석도구를 제공하는 분석하는 요구된다. 본 논문에서는 기존 SPC 환경에 WOLAP과 자바 기술을 기반으로 하여 다차원 구조로 데이터를 저장하여 빠른 분석 데이터 응답을 제공하고, 자바 애플릿 사용자 분석도구를 구현하여 사용과 관리가 용이하도록 하여 신속하고 정확한 분석과 개선 조치가 가능한 시스템을 설계하였다.
제조공정에서 사용되어 지는 SPC(Statistical Process Control)관리 기법은 가피원인을 탐지하여 변동을 감소시키는 통계적 공정관리 시스템이다. SPC의 대표적인 관리 기법으로는 Shewhart관리도, Cusum관리도, EWMA관리도가 있으며 이러한 관리 기법들은 공정을 보다 안정적으로 관리 할 수 있도록 유지 및 예측하는데 사용 되어 진다. 하지만 제조 공정의 유형에 따라 샘플링 방법, 관리한계선 등을 다양하게 설정하여 보다 효율적인 관리를 모색하고 있다. 공정 형태에 따라 다양한 관리 방법과 분석 결과가 나타난다. 일반적으로 Xbar-R 관리도와 같은 Shewhart 관리도를 사용하지만 Batch 단위의 공정, 연속 공정의 라인에서 사용되기에는 부분적인 한계를 보이고 있다. 본 논문에서는 일반적인 관리도와 공정 변화에 민감하게 반응 할 수 있는 누적합 관리도와 지수가중치이동평균 관리도를 비교해 보고 작은 변동에 대한 탐지 능력이 우수한 지수가중치이동평균 관리도에 대한 연구동향과 사례를 분석하여 제조 공정에 적합한 관리 방법을 모색하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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