KCI우수등재
LCD 제조시스템에서 생산량, 셋업, 작업타입 균형의 종합적 고려를 위한 A3C 기반의 일정계획 모델
저자
이성태(Sungtae Lee) ; 이태희(Tehie Lee) ; 유우식(Woosik Yoo) ; 김관호(Kwanho Kim)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2024
작성언어
Korean
주제어
KDC
004
등재정보
KCI우수등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
73-91(19쪽)
제공처
LCD 제조는 다수의 설비로 구성된 복잡한 시스템이며, 각 설비는 고가이며 수명이 짧기 때문에 효율적인 일정계획의 중요성이 크다. 이는 특히 LCD 제조시스템의 병목공정인 Photo 공정에서 심화된다. 또한, Photo 공정 내의 목적함수인 KPI(Key Performance Indicators)를 구성하는 요소간에 상충관계가 존재하여 이를 종합적으로 반영하는 고품질의 일정계획을 얻기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 A3C 기반의 분산학습 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 각 설비에 Local Agent를 배치하여 설비간의 상호관계를 고려하여 작업을 할당할 수 있도록 설계되었다. 또한 포인터 네트워크를 사용하여 할당할 수 있는 모든 작업을 상태로 입력받아 보다 정확한 상태 관측과 작업 할당을 할 수 있다. 실험 결과, 제안하는 모델은 KPI를 구성하는 개별 요소는 다른 모델 대비 뛰어나지 않았지만, 모든 요소를 고르게 고려한 일정계획을 하여 휴리스틱 및 기존 강화학습 모델보다 더 높은 KPI를 기록하였다.
더보기LCD manufacturing is a complex system composed of a number of facilities, and since each facility is expensive and has a short lifespan, efficient scheduling is important. This is intensed in the photo process, which is the bottleneck process of the LCD manufacturing system. In addition, it is difficult to get a high-quality schedule because there is a trade-off between the elements constituting the KPI(Key Performance Indicator), which are the objective functions in the photo process. To solve this problem, this study proposes an A3C-based distributed learning framework. The proposed framework is designed to assign tasks in consideration of the interrelationships between the facilities by placing local agents in each facility. In addition, all tasks that can be assigned using the pointer network can be input as a state, allowing more accurate state observation and task allocation. As a result of the experiment, the proposed model recorded a higher KPI than the heuristic and existing reinforcement learning models by making a schedule that evenly considered all factors, although the individual elements constituting the KPI were not superior to other models.
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