| 초록 |
반도체 산업은 차세대 21세기 과학발전을 주도할 중추분야로서, 경쟁의 승패를 좌우하는 제품의 성능과 가격면에서 우위를 점하기 위해, 신제품과 신공정 개발이 동시다각적으로 이루어지고 있다. 점차 제품의 수명이 짧아지고, 다양한 제품의 소량생산이 많아질 것을 고려한다면, 상대적으로 미흡했던 생산관리와 생산일정계획의 최적화를 통한 경쟁력 향상이 절실히 요구된다.웨이퍼 제조, 웨이퍼 검사, 조립, 최종 검사로 크게 나누어지는 반도체 공정에서 생산일정계획이 가장 필요한 부분은 웨이퍼 제조 부분인데, 제조기기가 매우 고가이므로 대부분 재진입(reentrant)하여 공정이 이루어진다. 이러한 재진입 흐름은 공정의 성격을 다품종도 다목적도 아닌 기존의 분류기준으로 나뉘지 않는 새로운 성격으로 만든다.위와 같은 성격을 지닌 반도체 제조공정의 일정계획을 위해 많은 접근방법으로 연구가 되고있다. 무작위 확률함수를 이용한GA(Genetic Algorithm)와(Catherine등, 1996) SA(Simulated Annealing)를 이용(Peyrol등, 1993)하거나 경험적 방법인 SBA(Sequence Branch Algorithm)을 이용해 비교적 큰 규모의 일정계획을 시도하고 있다(이승권등, 1998). 수학적 접근방법으로는 주기적 생산계획에 있어 평균과 분산을 줄이려는 노력(Lu, 1994)과 몇 가지 재진입을 고려한 모델이 보고되었다(Graves, 1983; Balas, 1985). 수학적 접근방법의 주된 관심사는, 구현된 모델을 효율적으로 풀기 위해서 이진 변수의 수를 줄이는 것이다. 연속시간 표현법을 이용(Pinto, 1995)하여 수를 줄이는 방법이 있고, 모델링에 있어서 다목적 공정보다는 다품종공정으로 모델링하는 것이 이진변수생성억제에 유리함이 밝혀졌다(문성득, 1996). 기존의 재진입공정 모델은 이진변수를 줄이기 위해, 생산하는 제품의 종류를 하나로 가정하여 복수개를 생산하는 모델이었다. 그러나 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)와 같이 다품종 소생산이 점차 늘어나는 추세를 볼 때, 생산제품의 종류가 다양한 경우를 고려하는 것이 필요하다.이에 본 연구에서는, 반도체제조의 재진입공정이 있고 제품의 종류도 복수인 공정을 고려하며서도 이진변수의 생성이 줄어든, 새로운 수학적 접근 모델을 제안하고자 한다.
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