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Intelligent manufacturing system design and its adaptation to electronic commerce : semiconductor adaptive sampling system based on data mining and intelligent agent = 지능형 제조시스템 설계 및 전자상거래에의 적용 : 데이터 마이닝과 지능형 에이전트 기반 반도체 순응형 샘플링 시스템
서명 / 저자 Intelligent manufacturing system design and its adaptation to electronic commerce : semiconductor adaptive sampling system based on data mining and intelligent agent = 지능형 제조시스템 설계 및 전자상거래에의 적용 : 데이터 마이닝과 지능형 에이전트 기반 반도체 순응형 샘플링 시스템 / Jang-Hee Lee.
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2001].
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초록정보

The commercialization and privatization of the Internet and its successive increase in popularity a few years ago are the foundations that began to propel the growth in Electronic Commerce (e-Commerce). As companies migrate toward responsive e-Commerce models, they need an effective manufacturing system that allows them to react rapidly and continuously, innovate ceaselessly, and move fast and quickly adapt to change in order to deal with dynamic change of marketplace and customer needs. This thesis proposes the use of intelligent manufacturing system (IMS) for that objective, and presents an intelligent decision support system (IDSS) based on data mining and agent technologies for an optimal sampling method decision in semiconductor manufacturing process as a pilot study in the IMS design. This thesis also presents its adaptation to the semiconductor e-Commerce model. IDSSs, incorporating intelligent agent and data mining, are designed to aid the decision-making by taking advantages of those technologies. Data mining technology provides an important contribution to the IDSSs by providing techniques which decision support systems (DSSs) are able to utilize in providing a wide range of information available for decision-makers, and intelligent agent technology offers the intelligent, autonomous, active and co-operative nature to the DSSs. This thesis presents an IDSS, called adaptive sampling system (ASS), for the autonomous decision of an optimal sampling method in semiconductor manufacturing process. ASS has an intelligent agent-based novel architecture that takes advantage of the intelligent, autonomous, and active aspects of intelligent agent technology. And also, it has a successful integration of data mining technology for the optimal sampling decision into a DSS framework by means of applying intelligent agent technology. We design the ASS having a methodology how to generate an optimal static sampling method and the associated decision process based on data mining. Moreover, in order to be adaptable, responsive to the change of manufacturing process, we design the ASS having a methodology how to determine an optimal adaptive sampling method and the associated decision process based on data mining. Those optimal sampling methods specify the chip locations within the wafer to be measured, and the number of measured chip locations per wafer in order to represent a good sensitivity of total defect distribution and defect detection in manufacturing process. We also validate the effectiveness of those methods through the example using actual fab data. In this thesis, we extend the use of ASS to the e-Commerce environment. In order to meet the demands of varying purchase situations of the customers on the product quality and delivery time in semiconductor e-Commerce market, this thesis proposes the customized sampling strategy through the use of ASS and presents the new e-Commerce model with process transparency based on the customized sampling strategy. In make-to-order manufacturing environment, the new e-Commerce model enables the online customers to select the optimal sampling method which will be used at all manufacturing processes for their products based on their purchase situations. The new e-Commerce model can also give an affirmative impact on creating demand as well as more assurance about companies, reliability of goods, and so on by providing the product career information such as process sampling information that was used at all manufacturing processes. This thesis will serve as the first step in the IMS’s adaptation to e-Commerce and implementation of process transparency in e-Commerce. It is hoped that this thesis will serve as the basis for fdesign and development of similar types of IMS’s adaptation to e-Commerce.

오늘날 기업은 단순히 재화의 교환 (Trading)만을 의미하는 전자상거래에서 e-Business로 이동하고 있는데, 이것은 전자상거래의 성공을 위해 기업내에 존재하는 모든 프로세스, 조직, 시스템, 기업전략과 같은 Business Unit을 통합, 활용함으로써 대외적으로는 고객의 행태분석을 통해 고객이 원하는 제품과 서비스를 제공할 수 있는 고객관계관리 (CRM: Customer Relationship Management)를 실행하고 대내적으로는 전사적 자원 관리 (ERP: Enterprise Resource Planning)와 공급 체인 관리 (SCM: Supply Chain Management)를 실행하여 전사적인 경영자원을 효율적으로 통합 관리하고 원자재 공급자로부터 최종 소비자에 이르는 생산의 흐름을 최적으로 운영, 조율하게 하는 것을 의미한다. 최근 전자상거래는 1차, 3차 산업보다는 2차 제조업 중심으로, 또한 원자재, 반제품 보다는 완제품 형태의 거래가 주류를 이루고 있는데, 이러한 현상은 1차 농,수,광 산업은 사이클 타임이 길고 3차의 서비스 산업은 정형화되지 못하는 것에 기인한다. 현재와 같은 완제품 형태의 제조업 중심 전자상거래 환경에서 제품에 대한 다양한 고객의 요구를 신속하게 수용하여 맞춤형 제품과 서비스를 제공하는 것이 성공적인 전자상거래에 필수적인 요소가 되고, 따라서 이를 효과적으로 지원할 수 있는 제조시스템의 설계가 매우 중요하게 되었다. 본 논문은 이러한 전자상거래 환경에서 기업의 제조시스템을 효과적으로 설계하고 이를 바탕으로 고객중심의 맞춤형 제품과 서비스를 제공할 수 있는 전자상거래 비즈니스 모델을 제시했다. 신속한 고객대응을 위해 스피드 위주의 생산전략으로 변환하는 즉응생산 (QRM: Quick Response Manufacturing)의 개념이 중요시되는 가운데 본 논문은 지능형 제조시스템 (Intelligent Manufacturing System)의 활용을 통한 전자상거래 고객의 다양한 요구 수용과 신속한 고객대응의 실현을 강조하였다. 지능형 제조시스템은 제조분야의 새로운 개념으로서, 초기에는 “지능적인 제조 활동을 수행하고 이를 통해 인간은 물론 마케팅, 설계, 생산 및 유통 활동의 생산성을 향상할 수 있는 유연하고 순응적인 방식으로 기업 전반을 통합하는 지능형 머신과 효과적으로 조화한다.”는 제조 시나리오를 갖는 일종의 미래 비전이었다. 최근 지능형 제조시스템의 구체적인 형태로서, 자율적이고 협동적 특성을 갖는 홀론 (Holon)들이 동적이고 분산된 제조공정을 운영하면서 전체 제조활동을 통합할 수 있는 홀로닉 제조시스템 (Holonic Manufacturing System)에 대한 연구가 활발히 추진되고 있다. 지능형 제조시스템은 외부 조정없이 변화에 순응하는 본질적인 능력이 있다는 점에서 전통적인 제조시스템과 차별화 된다. 순응성(Adaptability)은 지능형 제조시스템의 개념과 실행에 있어서 매우 강조되는 특성으로 정보가 부족하고 애매한 환경에서도 예상하지 못한 문제와 상황들을 해결할 수 있게 해준다. 이러한 지능형 제조시스템은 기업이 전자상거래에서, 특히 기업-소비자간 (B2C: Business-to-Customer) 전자상거래에서의 수백만 온라인 고객의 요구를 만족시키고 끊임없이 변하는 시장과 고객의 요구에 대응할 수 있으며 나아가 변화된 시장 또는 고객 상황이 요구하는 대로 내부의 핵심적인 프로세스들을 재구성할 수 있도록 도와준다. 전자상거래에는 수많은 고객이 존재하고 이러한 개별 고객이 제품을 구매할 때는 다양한 구매상황이 존재한다. 일반적으로 전자상거래의 고객이 제품을 구매할 때, 제품의 품질, 배달시간, 수량, 가격과 같은 4가지 요소의 다양한 수준을 동시에 고려하여 구매결정을 한다. 예를 들면, 기업간 전자상거래 (B2B: Business-to Business EC)에서 어떤 Buyer Company가 원자재를 구매할 경우, 어떤 경우는 최종 제품의 Due Date (마감시간)를 만족하기 위해 4가지 요소중 배달시간을 가장 중요하게 고려하기도 하고, 어떤 경우는 고도의 품질/신뢰성을 가지는 제품 생산을 위해, 원자재의 품질을 구매의 중요 요소로 고려하기도 한다. 이와같이, 고객의 구매는 다양한 고객의 구매상황마다 각 요소의 중요성에 근거하여 최종 결정되고, 고객은 자신의 제품을 생산하는 Seller Company의 제조공정이 이러한 중요 요소 관점에 의해 엄격하게 관리되기를 원한다. 순응성을 가지는 지능형 제조시스템은 고객 제품을 생산하는 제조공정을 고객이 요구하는 대로 재구성할 수 있는 능력을 가지므로 전자상거래의 성공에 핵심적인 역할을 할 수 있다. 본 논문에서는 전자상거래 시장에서 고객 요구를 수용할 수 있는 맞춤형 서비스를 제공하기 위해, 기존의 전자상거래 시장이 갖는 4가지 차원의 투명성보다 진보된 개념의 투명성인 ‘프로세스 투명성’을 도입하였다. 투명성은 전자상거래의 구매자와 판매자와 같은 참가자들이 주변의 시장 상황에 정통하는 것을 의미하는 일종의 지식기반 (Knowledge-based) 개념으로, 현재의 완제품 위주의 전자상거래 시장은 ‘가격 투명성’ (Price Transparency), ‘유용성 투명성’ (Availability Transparency), ‘공급자 투명성’ (Supplier Transparency), 및 ‘제품 투명성’ (Product Transparency)의 4가지 투명성을 갖는다. 이러한 투명성을 통해 전자상거래 참가자는 시장에서의 제품 가격과 가격변동, 원하는 제품을 현재 보유한 대상자, 원하는 제품을 만들 수 있는 공급자, 대용/대체 제품의 존재유무에 대한 정보를 얻을 수 있다. ‘프로세스 투명성’은 온라인 고객이 고객 주문에 대한 진행상황 정보, 제품 정보, 제품이력 정보 (예를들면, 제조와 검사 공정의 이력) 등에 접근할 수 있어서 고객 제품과 관련된 기업 내부 정보를 조회하고 피드백 할 수 있는 능력을 고객에게 제공하는 것이다. ‘프로세스 투명성’을 제공함으로써 기존고객을 유지하고 기업과 제품 및 서비스의 신뢰감 등에 확신을 줄 수 있을 뿐 아니라 신규 수요 창출에 커다란 영향을 줄 수 있다. 본 논문은 지능형 제조시스템 설계의 실험적 연구로서 반도체 제조공정에서 최적의 샘플링 방법 결정을 위한 지능형 의사결정지원 시스템 (Intelligent Decision Support System)과 ‘프로세스 투명성’을 가지는 반도체 분야의 전자상거래 모델에 지능형 의사결정 지원시스템을 적용하는 것을 제시하였다. 논문의 1장에서 연구 주제와 방향에 대해 소개하였고 2장에서 전자상거래의 기본적 개념과 지능형 에이전트 (Intelligent Agent), 데이터 마이닝 (Data Mining), 의사결정지원 시스템과 같은 지능형 제조시스템 설계를 위한 최신 정보기술의 연구 내용을 소개하였다. 3장은 반도체 제조에서 성공적인 공정 관리와 제조 사이클 타임 단축을 위한 최적의 정적 샘플링 방법 (Optimal Static Sampling Method)과 그에 연관된 의사결정 과정을 제시하였다. 4장에서, 3장의 정적 분석(Static Analysis)을 동적(Dynamic) 분석으로 확장하여 최적의 순응 샘플링 방법(Optimal Adaptive Sampling Method)과 그에 연관된 의사결정 과정을 제안하였다. 또한, 최적의 순응 샘플링 방법의 지능적이고 자율적인 생성을 위해 데이터 마이닝과 지능형 에이전트 기술에 기반한 일종의 지능형 의사결정지원 시스템인 ‘순응형 샘플링 시스템’ (Adaptive Sampling System)을 제시하였다. 5장은 4장에서 언급한 순응형 샘플링 시스템을 ‘프로세스 투명성’을 가지는 반도체 분야의 전자상거래 모델에 활용하는 것을 제시하였다.

서지기타정보

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청구기호 {DIE 01018
형태사항 ix, 149 p. : 삽도 ; 26 cm
언어 영어
일반주기 저자명의 한글표기 : 이장희
지도교수의 영문표기 : Sang-Chan Park
지도교수의 한글표기 : 박상찬
수록잡지명 : "A new intelligent SOFM-based sampling plan for advanced process control". Expert systems with applications , v.20 no.2, pp. 133-151 (2001)
학위논문 학위논문(박사) - 한국과학기술원 : 산업공학과,
서지주기 Reference : p. 142-149
주제 manufacturing
electronic commerce
semiconductor
sampling
intelligent decision support system
제조시스템
지능형 의사결정지원시스템
반도체
샘플링
전자상거래
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