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Abstract
Contents
Chapters I. Introduction 12
1.1. Background 13
1.2. Literature review 18
1.3. Scope of the research 12
Chapters II. Scheduling a two-machine flowshop with limited waiting time constraints 23
2.1. Problem statement 24
2.2. Properties of optimal schedule 31
2.3. Branch and bound algorithm 36
2.4. Computational experiments 39
2.5. Summary 45
Chapters III. Scheduling a batch-processing machines with resource constraints 47
3.1. Scheduling with a product-mix ratio constraint 48
3.1.1. Problem statement 49
3.1.2. Properties of optimal schedule 52
3.1.3. Optimal solution algorithm 56
3.1.4. Summary 58
3.2. Scheduling with limited resource constraints 60
3.2.1. Problem statement 61
3.2.2. Properties of optimal schedule 62
3.2.3. Dynamic programming algorithms 66
3.2.4. Computational experiments 70
3.2.5. Summary 74
Chapters IV. Scheduling semiconductor wafer fabrication with resource constraints 75
4.1. Problem statement 76
4.2. Scheduling policies for limited waiting time constraints 80
4.2.1. Scheduling algorithms for the successor-focused scheduling policy 83
4.2.2. Scheduling algorithms for the interdependent scheduling policy 93
4.3. Scheduling policies for resource constraints 103
4.4. Empirical research 104
4.5. Summary 115
Chapters V. Conclusion 118
요약문 122
References 125
Appendix 134
감사의 글
Table 2.1. Processing times and waiting time for example 27
Table 2.2. Results of the test on the effectiveness of the lower bounds 40
Table 2.3. Results of the test on the effectiveness of dominance properties 42
Table 2.4. Performance of the heuristic algorithm 43
Table 2.5. Performance of the B&B algorithm 44
Table 3.1. Performance of DP1 (for the first case of C=x.B.q) 73
Table 3.2. Performance of DP2 (for the second case of C≠x.B.q) 73
Table 4.1. Workstation pairs with limited waiting time constraints 106
Table 4.2. Performance of scheduling policies 111
Table 4.3. Performance of scheduling policies in terms of other measures 113
Table 4.4. Performance of scheduling for different levels of time-constrained lots 114
Figure 2.1. Two-machine flowshop scheduling problem 24
Figure 2.2. Schedules with and without limited waiting time constraints 26
Figure 2.3. An example of the non dominance of permutation schedules 28
Figure 3.1. Plating machine scheduling problem 48
Figure 3.2. Ion implant machine scheduling problem 60
Figure 3.3. Proof of proposition 3.6 64
Figure 3.4. Proof of proposotion 3.7 66
Figure 4.1. Scheduling rules for a semiconductor wafer Fabrication Facility 79
Figure 4.2. Gantt chart for condition(1) 96
초록보기 더보기
본 논문에서는 주문생산 방식에 따라 수많은 종류의 제품을 생산하는 반도체 웨이퍼 제조 시스템에 대한 스케쥴링 문제를 다루고 있다. 해당 반도체 제조 시스템의 제조 환경은 시스템 내부에 존재하는 여러 가지의 자원제약으로 인해 매우 복잡하기 때문에 고객 납기준수율과 생산성을 향상 시키는 것은 매우 어려운 문제로 인식되고 있다. 따라서 반도체 산업의 경쟁력 강화를 위해서는, 여러 자원제약을 고려하는 효과적인 스케쥴링 방법론의 개발이 필수적이다. 본 연구에서는 먼저 해당 시스템 내의 여러 단위 시스템(subsystem)에 대한 스케쥴링 방법론을 개발하고, 다음으로 전체 시스템에 대한 스케쥴링 방법론을 디스패칭 규칙(dispatching rule)을 사용하는 스케쥴링 방법론에 기반하여 개발하고자 한다.
첫 번째로, 대기시간 제약이 있는 두 대의 설비로 구성된 흐름공정(two-stage flowshop)에서 작업들의 최대종료시간을 최소화하는 스케쥴링 문제를 다루었다. 대기시간 제약이란 어떤 작업의 첫 번째 공정이 종료된 후 일정한 대기시간 내에 반드시 해당 작업의 두 번째 공정이 시작되어야만 하는 제약을 뜻한다. 본 장에서는 최적해의 성질(optimal solution property), 상한(upper bound) 및 하한(lower bound) 계산 방법을 개발하고 이를 이용하는 분지한계법(branch and bound algorithm)을 제시하였다.
다음으로, 서로 다른 자원제약을 가진 두 가지 스케쥴링 문제를 각각 다루었다. 우선 제품군별 구성 제약이 있는 배치설비(batch-processing machine)에서 작업들의 최대종료시간을 최소화하는 스케줄링 문제를 다루었다. 제품군별 구성 제약이란 하나의 배치를 구성할 때 제품군별로 사전에 정해진 개수의 작업만을 해당 배치에 포함할 수 있는 제약을 말한다. 본 문제에 대하여 다항시간(polynomial time) 내에 최적해를 구할 수 있는 최적해 알고리듬을 제시하였다. 또 자원용량 제약이 있는 배치설비에서 작업들의 총 납기지연을 최소화하는 스케쥴링 문제를 다루었다. 자원용량 제약 하에서는, 어떤 자원의 남은 양이 현재 진행하고자 하는 배치에서 필요로 하는 양보다 적을 경우에 해당 자원을 설비에 공급하는 탱크를 교체하는 준비작업(setup)을 필요로 한다. 본 문제에 대하여 최적해의 성질(optimal solution property)을 개발하고 이를 이용하는 동적계획법(dynamic programming algorithm)을 제 시하였다.
마지막으로, 앞서 언급한 제약조건들이 존재하는 전체 반도체 제조 시스템에서 작업들의 총 납기지연을 최소화하는 스케쥴링 문제를 다루었다. 본 문제에 대하여 디스패칭 규칙을 이용한 접근방법에 기반한 스케쥴링 알고리듬을 개발하였으며, 전체 시스템에 대한 시뮬레이션(simulation) 모델을 개발하여 개발된 알고리듬의 성능을 평가하였다.
본 논문에서 제안된 반도체 제조 시스템에 대한 스케쥴링 알고리듬의 성능은 계산 실험을 통해 기존에 개발된 방법들과 함께 비교 및 평가되었다. 특히, 실제 현장의 문제 또는 실제 현장의 상황을 반영할 수 있도록 생성된 실험 문제들을 이용하여 평가되었다. 실험 결과를 통하여, 제안된 스케쥴링 알고리듬은 논문에서 다루고 있는 문제에 대해 현실적인 시간 내에 최적해 혹은 우수한 해를 찾아낼 수 있음을 확인하였다.
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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