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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 343 - 349 (7page)
- DOI
- 10.7315/CDE.2020.343
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This paper proposes a machine learning based method to predict the ‘queue-time’ of a target lot with time-constraints among processing steps. Since time-constraints among processing steps exist for quality assurance, it is very important to meet the time-constraints in Fab operations. To do so, we need to have an accurate prediction model for the ‘queue-time’ of a target lot. This paper identifies two categories of predictor variables; 1) work-in-process related variables, and 2) dispatching rule related variables. Since the quality of the prediction model depends on the quality of predictor variables, we need to carefully select predictor variables by considering their explanatory powers and multi-collinearities among them. In this paper, we employ the genetic algorithm for the section of best predictor variables. The prediction model is a fully-connected deep learning model, and the demonstration shows the performance of the model.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 대기 시간 예측을 위한 접근방법
3. 대기 시간 예측 모델
4. 실험 결과
5. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
Tu, Y.M. and Chen, H.N., 2010, Shop-floor Control for Batch Operations with Time Constraints in Wafer Fabrication, International Journal of Industrial Engineering, 17, pp.142-155.
Pappert, F.S. and Suhrke, F., 2016, Impact of Time Bound Constraints and Batching on Metallization in an Opto-semiconductor Fab, Proceedings of the 2016 Winter Simulation Conference, Washington D.C, USA, pp.2947-2957.
Lima, A. and Borodin, V., 2019, Sampling-based Release Control of Multiple Lots in Time Constraint Tunnels, Computers in Industry, 110, pp.3- 11.
Klemmt, A. and Monch, L., 2012, Scheduling Jobs with Time Constraints between Consecutive Process Steps in Semiconductor Manufacturing, Proceedings of the 2012 Winter Simulation Conference, Berlin, Germany, pp.2173-2182.
Kim, B.K. and Yum, B.J., 2010, Development of Virtual Metrology Models in Semiconductor Manufacturing Using Genetic Algorithm and Kernel Partial Least Squares Regression, Korean Institute of Industrial Engineers, pp.229-238.
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