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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.49 No.6
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 466 - 474 (9page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2022.49.6.466
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본 연구는 정형 데이터에 효과적인 딥러닝 모델인 TabNet을 활용하여 반도체 공장 내 재공재고(Work-in-process)의 평균 및 최대 수준을 조기 예측한다. 생산공정 중에 있는 재공재고의 추정 문제는 공장 인프라 설비의 확장 계획과 직결되어, 과소/과대 예측할 경우 생산활동을 제약하거나 불필요한 비용을 가중시킨다. 이러한 문제해결을 위해 본 연구에서는 재공재고의 평균과 최대 수준을 정확히 예측함과 동시에 재공재고 수준의 변화의 주요원인 분석용 해석 프레임워크를 제공한다. 특히, 정확도 높은 조기예측을 위해 TabNet 활용을 제안하였으며 다수의 기계학습 모델과 비교실험을 진행하여 재공재고 평균 수준에 대해서는 R² 0.86, 재공재고 최대 수준에 대해서는 R² 0.95의 높은 정확도를 획득하였다. 또한 모델 불특정 해석기법인 SHAP을 활용하여 해석 프레임워크를 함께 제안하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 제안 방법론
3. 실험
4. 결론
References
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
S. Lee, D.-E. Lim, Y. Kang, and H. J. Kim, "Clustered Multi-Task Sequence-to-Sequence Learning for Autonomous Vehicle Repositioning," IEEE Access, Vol. 9, pp. 14504-14515, 2021.
H. Kim, D. Lim, and S. Lee, "Deep Learning-Based Dynamic Scheduling for Semiconductor Manufacturing With High Uncertainty of Automated Material Handling System Capability," IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, Vol. 33, No. 1, pp. 13-22, Feb. 2020.
S. Lee, H. J. Kim, and S. B. Kim, "Dynamic dispatching system using a deep denoising autoencoder for semiconductor manufacturing," Applied Soft Computing, Vol. 86, 2020.
González, V., L. F. Alarcón, and K. Molenaar, "Multiobjective design of Work-In-Process buffer for scheduling repetitive building projects," Automation in Construction, Vol. 18, No. 2, pp. 95-108, 2009.
Lin, Yu. H., Shie, J. R., and Tsai, C. H., "Using an artificial neural network prediction model to optimize work-in-process inventory level for wafer fabrication," Expert Systems with Applications, Vol. 36, No. 2, pp. 3421-3427, 2009.
H. Kim, D. Lim, and S. Lee, "Deep Learning-Based Dynamic Scheduling for Semiconductor Manufacturing With High Uncertainty of Automated Material Handling System Capability," IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, Vol. 33, No. 1, pp. 13-22, Feb. 2020.
S. Lee, H. J. Kim, and S. B. Kim, "Dynamic dispatching system using a deep denoising autoencoder for semiconductor manufacturing," Applied Soft Computing, Vol. 86, 2020.
González, V., L. F. Alarcón, and K. Molenaar, "Multiobjective design of Work-In-Process buffer for scheduling repetitive building projects," Automation in Construction, Vol. 18, No. 2, pp. 95-108, 2009.
Lin, Yu. H., Shie, J. R., and Tsai, C. H., "Using an artificial neural network prediction model to optimize work-in-process inventory level for wafer fabrication," Expert Systems with Applications, Vol. 36, No. 2, pp. 3421-3427, 2009.
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