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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이기한 (아주대학교) 이민웅 (아주대학교) 박상철 (아주대학교)
저널정보
한국신뢰성학회 한국신뢰성학회 학술대회논문집 한국신뢰성학회 2020 춘계학술대회
발행연도
2020.7
수록면
105 - 108 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

딥러닝 기반 반도체 공정 간 웨이퍼 로트의 Q-Time 예측 방법론
이기한 산업공학과 2021.01 학위논문

2020

앙상블 기법을 활용한 반도체 공정 간 Q-Time over 예측
이기한 ,  이민웅 ,  박상철 한국신뢰성학회 학술대회논문집 2020.07 학술대회자료

초록· 키워드

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반도체 생산 시스템은 제품에 따라 필요한 공정을 찾아가 수행하는 대표적인 공정 중심 시스템이다. 반도체 집적회로의 재료가 되는 웨이퍼는 반도체 Fab 내 물류적 운송단위인 로트(Lot)로 묶여서 수백 개의 공정을 수행한다. 로트는 임의의 공정에서 track-out되고 나서 그 다음 공정에 track-in되기까지 대기 시간(Q-Time)이 발생하게 되는데 화학 처리된 웨이퍼의 Q-Time이 일정 시간을 초과할 경우 산화 및 먼지로 인해 제품 품질에 영향을 주게 되어 로트는 재공정을 수행하거나 혹은 폐기되고 결국 생산량에 악영향을 미친다. 반도체 생산 라인에서는 로트의 Q-Time이 일정 시간을 초과하지 않도록 상한선을 정하고 관리하지만 복잡한 생산 라인의 흐름 때문에 로트의 Q-Time이 상한선을 넘는 지를 예측하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 앙상블 기법을 이용하여 공정 간 로트의 Q-Time over 여부를 예측하였다.

목차

요약
1. 서론
2. Q-Time 관련 예측 변수 수집
3. 앙상블 기법을 활용한 예측기 훈련
4. 결론
참고 문헌

참고문헌 (0)

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