다축-다변량회귀분석 기법을 이용한 회분식 공정의 이상감지 및 통계적 제어 방법

우경섭; 이창준; 한경훈; 고재욱; 윤인섭

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자료유형: 학술저널

저자정보: 우경섭 (서울대학교 화학생물공학부) 이창준 (서울대학교 화학생물공학부) 한경훈 (서울대학교 화학생물공학부) 고재욱 (광운대학교 화학공학과) 윤인섭 (서울대학교 화학생물공학부)

저널정보: 한국화학공학회 화학공학 화학공학 제45권 제1호

발행연도: 2007.1

수록면: 32 - 38 (7page)

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통계적인 공정 제어 기법을 회분식 공정에 적용하여, 일반적인 회분식 공정의 데이터를 통해 보다 빠르고, 손쉽게 공정의 상태를 진단할 수 있는 시스템을 구현해 보았다. 대표적인 회분식 공정의 하나인 반도체 식각공정과 반회분식 스타이렌-부타디엔 고무 생산 공정의 데이터를 이용하여 공정 변수와 공정의 상태간의 연관 관계를 규명할 수 있는 모델을 수립하였으며, 이 모델의 출력(output) 결과를 이용해 통계적 공정 제어 차트를 구성하고, 시간에 따른 공정의 추이를 분석해 이상을 판별해 보았다. 회분식 공정의 다축(multi-way) 데이터를 두개의 축으로 만드는 펼치기(unfolding) 과정을 거쳤으며, 모델링 방법으로는 Support Vector Regression 및 Partial Least Square 등의 다변량 회귀분석 방법을 이용하였다. 또한 에러차트 및 변수 기여도 차트(variable contribution chart)를 이용해 이상의 세기, 형태 및 이상 데이터에 대한 각 변수들의 기여도를 계산해 보았으며, 그 결과 이상의 발생 유무 및 발생시점 뿐만아니라 이상의 세기 및 원인 까지 진단해 볼 수 있는 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

#Batch Process #Fault Detection #Statistical Process Control #Multi-way Unfolding #Support Vector Regression #Partial Least Squares

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