배치 공정의 온라인 모니터링을 위한 다변량 관리도 = Multivariate SPC charts for on-line monitoring the batch processes
저자
발행사항
서울 : 漢陽大學校 大學院, 2001
학위논문사항
학위논문(박사)-- 漢陽大學校 大學院 : 産業工學科 2002
발행연도
2001
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
v, 97 p. : 삽도 ; 26 cm.
일반주기명
부록 : p. 91-95
요지 : p. v
Abstract : p. 96-97
참고문헌 : p. 84-90
소장기관
배치 공정은 반도체, 화학, 제약, 생화학 등의 장치 산업에서 주로 사용하는 공정으로 고부가가치 제품 생산에 중요한 역할을 수행한다. 배치 공정에서는 온라인 센서를 통해 온도, 압력, 이송율 등과 같이 쉽게 측정할 수 있는 대량의 공정변수 자료들이 온라인으로 수집되는 경우가 많으며, 이러한 온라인 자료들을 배치의 생산이 완료된 후에 측정하는 품질 특성치와 함께 사용한다면 효율적인 공정관리가 가능할 것이다.
본 연구에서는 대량의 공정변수 자료들이 온라인으로 수집되는 경우에 배치 공정을 온라인 모니터링할 수 있는 다변량 관리도를 제안한다. 배치 공정의 특성을 고려하여 배치의 진행 시점별로 통계적 모형을 수립할 수 있는 시점별 모형화 방법을 제시한다. 제안하는 방법은 변수들간의 상관관계와 시간적인 상관관계를 함께 고려할 수 있어 배치 공정의 온라인 모니터링에 적합하며, 기존의 연구에서 경험적인 방법에 의존했던 정확한 관리한계선의 설정이 가능하다. 모의실험을 통한 수행도 평가 결과, 제안하는 관리도는 시점별 공정상태를 잘 반영하고, 공정에서 발생할 가능성이 있는 다양한 이상유형을 안정적으로 검출할 수 있음을 알 수 있다. 또한 온라인 모니터링에 필요한 기억장소와 수행시간의 측면에서도 대규모의 배치 공정에 적용 가능하다.
본 연구에서 제안하는 다변량 관리도는 새로 투입된 배치가 완료되기 전에 온라인 자료를 이용하여 실시간으로 공정의 이상상태를 판정하는 온라인 공정 모니터링에 적합한 관리도이다. 따라서 공정에 이상이 발생한 경우 어느 시점에서 이상이 발생했는지 추적하고 그 원인을 규명하는 데 유용하게 사용할 수 있다.
Batch processes are a significant class of processes in the process industry and play an important role in the production of high quality speciality materials. Examples include the production of semiconductors, chemicals, pharmaceuticals, and biochemicals. With on-line sensors connected to most batch processes, massive amounts of data are being collected routinely during the batch on easily measured process variables such as temperatures, pressures, and flowrates. In any effective scheme for process control of batch processes, both process measurements and product quality measurements obtained at the end of each batch should be used.
In this paper, multivariate SPC charts for on-line monitoring of the progress of new batches are developed which utilize the information in the on-line measurements in real-time. We propose the formation of statistical model which describes the normal operation of a batch at each time interval during the batch operation. An on-line monitoring scheme based on the proposed method can handle both cross-correlation among process variables at any one time and auto-correlation over time. And the control limits for the monitoring charts are established from sound statistical framework unlike previous researches which use the external reference distribution. Through simulated examples, it has been shown that the proposed monitoring charts are related to the states of the process in an appropriate manner, sensitive and robust to the potential faults in batch processes. Since the computational and storage requirements for on-line monitoring would not be large, the proposed monitoring charts can be applied in large-scale batch processes.
The proposed charts perform real-time, on-line monitoring to ensure that the batch is progressing in a manner that will lead to a high-quality product or to detect and indicate faults that can be corrected prior to completion of the batch. This approach is capable of tracking the progress of new batch runs, identifying the time periods in which the fault occurred and detecting underlying cause.
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