In this thesis, two novel predictive dispatching rules for the Overhead Hoist Transport (OHT): Basic Predictive Dispatching (BPD), Certainty Weighted Predictive Dispatching (CWPD) are proposed. Unlike conventional OHT dispatching rules, the proposed rules additionally consider two kinds of information: the expected arrival time of near-future transfer requests and the time required for delivery vehicles to be idle. BPD is first proposed for the environment where the prediction on the arrival time of transfer requests has no error. To improve the performance of BPD in the environment where the prediction is not perfectly accurate, the enhanced version of BPD called CWPD is proposed. Both BPD and CWPD formulate the OHT dispatching problem as a linear assignment problem while they employ different matching cost functions. The effectiveness of our proposed rules is tested in a virtual semiconductor fab. In the environment without prediction errors, experiment results illustrate that BPD outperforms Shortest Travel Distance First (STDF) rule and Hungarian Algorithm Based Reassignment (HABOR) rule by a wide margin, which verifies the value of the two kinds of information for OHT dispatching. In the environment with prediction errors, the superiority of CWPD over BPD is confirmed, which indicates the higher practicality of CWPD in the real world.
이 논문은 반도체공장에서 활용되는 천장 반송 시스템의 효율적인 운영을 위하여 두 가지 예측기반 배차 알고리즘:기본 예측 배차 알고리즘과 확실성 가중 예측 배차 알고리즘을 제안한다. 기존의 배차 알고리즘과 달리 제안한 알고리즘은 배차 결정을 내릴 때마다 두 가지 정보: 가까운 미래에 생성될 반송 요청의 시간과 바쁜 대차의 예상 작업 종료 시간을 추가로 고려하였다. 기본 예측 배차 알고리즘은 반송 요청의 생성 시간에 대한 예측이 오차 없는 환경을 위하여 제안된다. 예측이 완벽하지 않은 환경에서 기본 예측 배차 알고리즘의 성능을 향상 시키기 위하여 확실성 가중 예측 배차 알고리즘이 제안된다. 기본 예측 배차 알고리즘과 확실성 가중 예측 배차 알고리즘이 모두 대차 배차문제를 최소비용 할당문제로 수립하며 최적해를 구하였으나 다른 매칭 비용함수를 사용한다. 제안한 알고리즘의 효과성은 가상한 반도체 공장 환경에서 검증되었다. 예측 오차 없는 환경하에서 기본 예측 배차 알고리즘은 다른 문헌에 등장한 알고리즘들에 비하여 우월성을 보였다. 예측 오차 있는 환경하에서 기본 예측 배차 알고리즘에 비하여 확실성 가중 예측 배차 알고리즘의 우수성도 확인되었다.
