This dissertation addresses the design and operation problems of the overhead hoist transportation system under practical issues. We focus on the practical issues of the specific environment called ``mega'' semiconductor FABs that a massive number of transportation requests are processed with a large number of OHT vehicles in unified OHT track layout. With the ever increasing size and complexity of modern FABs, practical issues that has been neglected in small FABs plays as important factors by affecting overall performance of the OHT system. First, the vehicles interfere with each other in frequent and unpredictable ways. Second, the resource limitation of wireless power supply (WPS) system, that supply electricity to the vehicles wirelessly, imposes blocks and deadlocks on the vehicle movement. These issues cause transportation delay, so OHT system possibly becomes the ``bottleneck'' of entire manufacturing process. However, the current semiconductor FABs rely on ad hoc approaches and manual interventions to handle these issues. Moreover, most related research has neglected these issues.
In this dissertation, we discuss two types of the design and optimization problem considering practical issues: (1) optimal design and allocation of WPS system, (2) Dynamic route guidance of OHT vehicles considering congestion in the track. WPS system design involves the determination of two important parameters: WPS capacity and area coverage. For the first topic related to WPS system, we derived the methodology to optimally determine the WPS capacity for minimizing the investment cost while maintaining reliability of the operation. For the second topic, we are investigating methodology to determine track partitioning of the WPS systems for minimizing transportation delay. Dynamic route guidance is to develop the adaptive routing method for avoiding congestion with travelling data of vehicles being generated in the FABs. Q learning, one of the reinforcement learning techniques, are used to adaptively control the routes of vehicles. Multi-step adaptation framework is proposed to utilize traffic data efficiently. Heuristic adaptation method is derived from the framework. Developed algorithm prevents and avoids congestion in OHT track with low calculation burden which is favorable for the actual FABs.
This dissertation makes following contributions: (1) It is the first study to investigate the impact of WPS system on the overall performance of OHT system and derive the optimization problem on the determination of WPS capacity with solution procedure that exploits properties of the problem. (2) It is the first study to define track partitioning problem of WPS units and propose the solution procedure based on the mathematical approach. (3) We propose reinforcement learning based adaptive dynamic OHT vehicle routing method that can avoid congestion with low calculation burden especially for the highly complicated modern FABs; it outperforms the best-known benchmark algorithm especially in the highly complicated modern FABs
본 학위연구는 반도체 팹의 자동반송시스템인 overhead hoist transport (OHT) 시스템에서 현실 제약을 고려한 설계 및 운영 문제를 다룬다. 본 연구에서는 특히 최신의 반도체 FAB을 대상으로 하여 다수의 OHT 가 통합된 OHT 트랙 레이아웃 (unified track layout)에서 다량의 반송요청을 처리하는 환경을 고려한다. 이러한 환경에서는 소규모 시스템에 대한 많은 연구에서 다뤄지지 않았던 산업 현장에서의 제약 사항들이 OHT 시스템 운영에 주요한 영향을 미치는 요소로 작용한다. 첫째로 OHT 대차 (vehicle) 대수의 증가와 복잡해진 반송경로에 의해 대차의 상호간 간섭이 잦은 빈도로 발생하여 혼잡을 야기한다. 또한 OHT 대차에 전력을 공급하기 위한 장치인 무선전력공급 (wireless less power supply, WPS) 시스템 또한 운영상의 제약으로 작용하여 일시적인 장애 (blockage) 와 교착 상태 (deadlock) 를 일으킨다. 이러한 현장 제약 사항들은 반도체 팹에서 반송의 지연을 일으키며 OHT 시스템이 전체 생산 환경의 병목 (bottleneck) 으로 작용케 한다. 하지만 아직까지 생산 현장에서는 혼잡 문제와 무선전력 하드웨어의 제약 문제에 대해 경험과 직관에 근거한 방법으로 (ad-hoc approach) 의사결정을 수행하고 있다. 뿐만 아니라 대규모 OHT 시스템의 설계 및 운영 문제에 대해서는 아직 많은 연구가 수행되지 않았다.
본 연구에서는 다음과 같이 크게 두가지 유형의 현실 제약을 고려한 문제를 다룬다: (1) 무선전력공급 장치인 WPS 시스템의 최적 설계 및 배치 연구, (2) OHT 시스템에서 혼잡을 고려한 동적 경로 할당. WPS의 최적 설계 및 배치 연구에서는 WPS 장치가 OHT 대차 반송 지연에 미치는 영향을 분석하고 이를 최소화 하기 위한 두 가지 문제를 다룬다. 첫번째 주제에서는 반송 요구 조건을 만족하는 동시에 전력시스템 투자 비용을 최소화 할 수 있는 WPS 장치의 용량 결정 문제를 다룬다. 두번째 주제에서는 보다 현실적인 조건에서 각 WPS 시스템의 할당 영역을 결정하는 문제를 정의하였으며 이를 해결하기 위한 솔루션 기법을 제안 한다. 혼잡을 고려한 동적 경로 할당 연구에서는 대차의 혼잡 정보를 실시간으로 수집하여 활용하는 적응형 경로 선정 방식을 제안한다. 강화 학습 기법 중 하나인 Q learning 을 활용하여 동적 경로 할당 문제를 정의하고, 다단계 적응 프레임 워크를 제안하여 효율적인 정보의 활용이 가능하도록 하였다. 또한 이를 활용한 휴리스틱 업데이트 기법을 고안하였으며 이를 통해 OHT 트랙 내의 혼잡을 효과적으로 회피 가능한 동시에 연산 부하가 적은 알고리즘을 제안한다.
본 연구는 다음과 같은 기여를 하였다: (1) WPS 시스템이 OHT 운영 효율에 미치는 영향을 분석하고 WPS 용량 결정 문제를 정의 하였으며 문제의 특성을 분석하여 효율적인 솔루션 알고리즘을 제시한 최초의 연구, (2) 현장에서 요구되는 WPS 구획 결정 문제를 정의 하고 수학적 접근방법을 활용하여 해결한 최소의 연구, (3) 대규모 OHT 시스템에서의 혼잡 문제를 정의 하고 이를 효과적으로 회피가능한 동시에 연산 부하가 적어 현장 적용에 용이한 알고리즘을 개발하였으며 현재까지 가장 잘 알려진 벤치마크 알고리즘을 능가하는 성능을 보임
