[논문]TFT-LCD 제조 공정의 Slim MES를 위한 생산계획 프레임워크

서정대

doi:10.5762/kais.2011.12.5.2038

TFT-LCD 제조 공정의 Slim MES를 위한 생산계획 프레임워크
A Production Planning Framework for Slim MES in TFT-LCD Lines 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.12 no.5, 2011년, pp.2038 - 2047

서정대 (경원대학교 산업정보시스템공학과)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 TFT-LCD(Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display) 제조 공정 중 Module 공정의 Slim MES(Manufacturing Execution System)를 위한 생산계획 프레임워크(framework)개발에 관해 연구한다. TFT-LCD 제조 공정 중 Module 공정의 라인 구성 및 기능은 각 제조 현장마다 차이가 있다. 본 논문은 이러한 차이를 반영하는 제조현장 맞춤형 MES를 위한 생산계획 프레임워크를 제시한다. 먼저 TFT-LCD Module 공정의 분석을 통해 생산계획 프로세스를 파악한다. 그런 다음 현장 상황 제약조건을 반영한 수리적 모델링을 제시하고 이에 대한 최적 스케줄의 도출을 사례를 통해 제시한다. 또한 현장 상황을 반영한 디스패칭(dispatching) 룰에 의한 스케줄 생성 과정을 제시하고 성능실험 결과를 제시한다. 마지막으로 Slim MES를 위한 생산계획 프레임워크 설계 과정을 제시한다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper presents a framework for production planning for a Slim MES(Manufacturing Execution System) of module operations in TFT-LCD(Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display) production lines. There are differences in the line configurations and functions among the module operations in the TFT-LCD production systems. This paper presents the framework for the customized MES reflecting these differences. First, a production process is figured out through the analysis of the TFT-LCD module operations. Next, a mathematical modeling is presented reflecting the constraints of shop floors and an optimal schedule is presented through a case example. And a scheduling process using the dispatching rules reflecting the status of shop floors is presented and the performances are measured and compared. Finally, a design process for the Slim MES framework is presented.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

이를 위해 먼저 TFT-LCD Module 공정의 분석을 통해 생산계획 프로세스를 파악한다. 그런 다음 현장 상황 제약조건을 반영한 수리적 모델링을 제시하고 이에 대한 최적해의 도출을 사례를 통해 제시한다. 또한 현장 응용을 위해 디스패칭 룰에 기반한 스케줄을 도출하고 그에 따른 성능 척도 값을 구하여 비교해 본다.
본 논문에서는 TFT-LCD 제조 공정 중 Module 공정의 MES를 위한 생산계획 부문의 현장 스케줄링 결과를 제시하고 이를 구현하는 시스템 프레임워크를 제시하였다. 전체 Module 공정을 CP, OLB, Assemble, 그리고 Aging & Packing 세부공정으로 구분하였으며 생산계획 프로세스 분석을 위해 세부공정에서의 계획 수립 과정을 파악하였다.
본 논문에서는 TFT-LCD 제조 공정 중 Module 공정의 Slim MES를 위한 생산계획 프레임워크 개발에 관해 연구한다. 이 과정에서 전형적인 MES가 가지는 모든 기능 보다는 Module 공정 현장에서 필요로 하는 생산계획 부문의 지원을 주요 대상으로 하는 측면에서 Slim MES라는 용어를 사용한다.
본 논문에서는 생산계획 수립을 위하여 현장 상황의 제약 조건들에 대한 수리적 모델링을 통하여 최적 스케줄을 구할 수 있는 모델링 과정을 수행하였으며 적용 사례를 통해 최적 스케줄을 구할 수 있음을 보였다. 이와 함께 보다 실용적인 결과를 위하여 현장 상황을 반영하는 디스패칭 룰 기반의 휴리스틱 기법을 제시하고 여러 가지 성과 척도를 사용한 실험을 통하여 그 적용 결과를 보였다.
본 논문은 TFT-LCD 모듈 제조공정을 위한 효율적인 생산계획의 수립과 관련된 것으로 이에 대한 기존의 연구현황을 살펴본다.
TFT-LCD 제조 공정 중 Module 공정의 라인 구성 및 기능은 각 제조 현장마다 차이가 있다. 본 논문은 이러한 차이를 반영하는 제조현장 맞춤형 MES를 위한 생산계획 프레임워크를 제시한다. 이를 위해 먼저 TFT-LCD Module 공정의 분석을 통해 생산계획 프로세스를 파악한다.

가설 설정

실시간 스케줄링을 위하여 스케줄링 시점에 설비들은 생산을 완료했거나 또는 진행 중일 수 있음을 가정한다. 또한 제품 생산과정에서 split은 없다고 가정한다(Non-preemption).
상위의 ERP로부터 주어진 수요량을 각 라인에 할당하는 세부공정 내부의 생산계획 문제는 순서의존 셋업 타임이 존재하는 스케줄링 문제로서 제품 생산에 따른 가공 시간과 셋업 타임을 합한 량을 각 라인에 할당하는 생산계획 문제로 표현될 수 있다. 실시간 스케줄링을 위하여 스케줄링 시점에 설비들은 생산을 완료했거나 또는 진행 중일 수 있음을 가정한다. 또한 제품 생산과정에서 split은 없다고 가정한다(Non-preemption).

제안 방법

Module 공정의 실용적인 스케줄링을 위하여 현장 상황을 반영하는 디스패칭 룰에 기반한 스케줄들을 생성한후 이들의 성과 척도를 비교해 본다. 주어진 주문량과 라인 정보를 바탕으로 주문 선정 룰과 라인 선정 룰을 적용 하여 실행 가능한 스케줄들을 구한다.
WO 대상 수정은 WO 편성 대상을 운영자가 조정할 수 있게 한다. WO 확정은 생성/수정된 WO 대상을 확정하며 기준정보(생산능력, 생산완료 요청일자 등)를 위반하는 WO를 확인한다. WO Freezing은 확정된 WO에 대하여 Freezing 과정을 수행하며 주어진 기간동안 계획의 수정이 불가능하게 한다.
구해진 최적 생산계획량이 주문량을 만족하는지 각 공정별, 모델별 생산계획량의 합계를 계산하여 실제 주문량과 비교하여 주문량을 만족시키는지 확인한다. 그 결과 모든 모델에서 주문량을 만족함을 알 수 있다.
이와 함께 보다 실용적인 결과를 위하여 현장 상황을 반영하는 디스패칭 룰 기반의 휴리스틱 기법을 제시하고 여러 가지 성과 척도를 사용한 실험을 통하여 그 적용 결과를 보였다. 또한 생산계획 프레임워크 개발을 위하여 프로세스 분석과 더불어 UML을 활용한 시스템 분석과 설계 과정을 진행하였으며 프로세스 및 리소스 등과 같은 현장 요소들에 대한 시스템 모델링 과정도 수행하였다.
그런 다음 현장 상황 제약조건을 반영한 수리적 모델링을 제시하고 이에 대한 최적해의 도출을 사례를 통해 제시한다. 또한 현장 응용을 위해 디스패칭 룰에 기반한 스케줄을 도출하고 그에 따른 성능 척도 값을 구하여 비교해 본다. 마지막으로 Slim MES를위한 생산계획 프레임워크 설계 과정을 제시한다.
각각의 스케줄을 결정하기 위해 계획 시야 내에 있는 주문 단위로 선정해 라인에 배정한다. 먼저 주문 선정 룰을 적용하여 주문을 선정한 후 선정된 주문에 대해 라인 선정 룰을 적용하여 배정할 라인을 선정한다. 스케줄 대상이 되는 주문을 선정하는 과정으로 다음과 같은 몇 가지 주문 선정 룰을 적용한다.
전진 할당은 현재일로부터 시간상 앞으로 전진하며 각 주문의 처리 시간을 해당 라인에 할당하는 방법이며, 후진 할당은 각 주문의 납기일로부터 시간상 거꾸로 후진하며 각 주문의 처리 시간을 해당 라인에 할당하는 방법이다. 본 논문에서는 전진 할당 방법을 적용한다.
본 절에서는 Slim MES를 위한 생산계획 프레임워크를 설계한다. 전체적인 시스템 구조와 프로세스 처리 과정을 분석하고 기본적인 다이어그램과 DB schema를 제시한다.
시스템 분석을 위해서 유스케이스, 클래스, 액티비티, 배치 등 여러 가지 UML 다이어그램을 사용하여 분석을 수행한다. 이 중에서 대표적으로 클래스 다이어그램이 그림 4에 나타나 있다.
현장에서 요구되는 상황에 따라 이에 적합한 디스패칭 룰을 적용하여 스케줄 리스트를 구성한다. 이를 위하여 주문 선정 룰과 라인 선정 룰을 적용하여 실행 가능한 스케줄 리스트를 구성한다.
본 논문은 이러한 차이를 반영하는 제조현장 맞춤형 MES를 위한 생산계획 프레임워크를 제시한다. 이를 위해 먼저 TFT-LCD Module 공정의 분석을 통해 생산계획 프로세스를 파악한다. 그런 다음 현장 상황 제약조건을 반영한 수리적 모델링을 제시하고 이에 대한 최적해의 도출을 사례를 통해 제시한다.
본 논문에서는 생산계획 수립을 위하여 현장 상황의 제약 조건들에 대한 수리적 모델링을 통하여 최적 스케줄을 구할 수 있는 모델링 과정을 수행하였으며 적용 사례를 통해 최적 스케줄을 구할 수 있음을 보였다. 이와 함께 보다 실용적인 결과를 위하여 현장 상황을 반영하는 디스패칭 룰 기반의 휴리스틱 기법을 제시하고 여러 가지 성과 척도를 사용한 실험을 통하여 그 적용 결과를 보였다. 또한 생산계획 프레임워크 개발을 위하여 프로세스 분석과 더불어 UML을 활용한 시스템 분석과 설계 과정을 진행하였으며 프로세스 및 리소스 등과 같은 현장 요소들에 대한 시스템 모델링 과정도 수행하였다.
적용된 디스패칭 룰의 성능을 평가하기 위하여 주문 선정 룰과 라인 선정 룰을 조합하여 스케줄들을 생성한다. 즉, 스케줄1: (MDD, MSPT), 스케줄2: (MOQ, MSPT), 스케줄3: (SLACK, MSPT), 스케줄4: (CR, MSPT), 스케줄5: (MDD, MLL), 스케줄6: (MOQ, MLL), 스케줄7: (SLACK, MLL), 스케줄8: (CR, MLL)과 같으며 라인 선정 룰에서 MNEF는 tie break 룰로서 사용한다.
본 논문에서는 TFT-LCD 제조 공정 중 Module 공정의 MES를 위한 생산계획 부문의 현장 스케줄링 결과를 제시하고 이를 구현하는 시스템 프레임워크를 제시하였다. 전체 Module 공정을 CP, OLB, Assemble, 그리고 Aging & Packing 세부공정으로 구분하였으며 생산계획 프로세스 분석을 위해 세부공정에서의 계획 수립 과정을 파악하였다.
본 절에서는 Slim MES를 위한 생산계획 프레임워크를 설계한다. 전체적인 시스템 구조와 프로세스 처리 과정을 분석하고 기본적인 다이어그램과 DB schema를 제시한다. 전체 MES는 상위의 ERP로부터 필요한 정보를 수신하여 실행된다.
Module 공정의 실용적인 스케줄링을 위하여 현장 상황을 반영하는 디스패칭 룰에 기반한 스케줄들을 생성한후 이들의 성과 척도를 비교해 본다. 주어진 주문량과 라인 정보를 바탕으로 주문 선정 룰과 라인 선정 룰을 적용 하여 실행 가능한 스케줄들을 구한다.
총근무 시간 24시간을 기준으로 택트 타임 정보를 사용하여 표 4와 같이 일일 생산 가능량을 계산한다. 단 Aging 공정은 Lot 구성 개수에 따라 구분해준다.
현장에서 요구되는 상황에 따라 이에 적합한 디스패칭 룰을 적용하여 스케줄 리스트를 구성한다. 이를 위하여 주문 선정 룰과 라인 선정 룰을 적용하여 실행 가능한 스케줄 리스트를 구성한다.

대상 데이터

본 절에서는 TFT-LCD Module을 제조하는 P공장을 대상으로 생산계획 수립 적용 사례를 보인다. P공장은 다음과 같은 조건을 가지고 있다.

이론/모형

계획된 생산량을 만족시키기 위한 스케줄링 과정이 수행되며 생산량을 분배를 위한 탐색 방법은 뉴튼법을 사용한다. 이 과정에서 한 공정에서 작업이 끝나 다음 공정으로 넘어가는 제품의 개수는 전 공정의 개수보다 작을수 없다.
[8]는 Theory of Constraint 원칙에 의하여 LCD공정에서 병목을 중심으로 look-ahead 디스패칭 룰을 개발하였다. 또한 개개의 룰 대신에 다수의 디스패칭 룰들을 결합하여 하나의 결합된 룰로 만들고자 하는 시도가 Dabbas and Fowler[5] 등에 의해 수행 되었으며 개별 룰의 비중을 최적으로 할당하기 위하여 실험 계획 방법 및 열망 함수 방법을 사용했다.

성능/효과

구해진 최적 생산계획량이 주문량을 만족하는지 각 공정별, 모델별 생산계획량의 합계를 계산하여 실제 주문량과 비교하여 주문량을 만족시키는지 확인한다. 그 결과 모든 모델에서 주문량을 만족함을 알 수 있다. 이처럼 본절에서는 3.
주문 선정 룰에서 MOQ가 가장 우수하며 그 외 나머지 3개의 룰은 서로 비슷한 성과를 주고 있다. 라인 선정 룰 간의 차이도 존재하며 MSPT보다 MLL이 상대적으로 우수한 성과를 보이고 있음을 알 수 있다. 납기 지연 주문갯수와 납기지연 주문비율의 경우는 MDD/MLL 조합이 가장 우수한 결과를 주며 이는 MDD가 납기 위주의 주문 선정 룰이라는 측면에서 볼 때 타당한 결과로 볼 수 있다.
이상의 결과를 종합해 볼 때 라인 선정 룰에서 MSPT는 MLL에 비해 평균 소요시간의 경우를 제외한 나머지 성과 척도에서 우수한 결과를 준다. 주문 선정 룰의 경우는 평균 소요시간의 경우에는 룰 간의 차이가 없으나 평균 흐름시간과 평균 WIP 재고에서는 MOQ가 가장 우수한 성과를 준다.
이상의 결과를 종합해 볼 때 라인 선정 룰에서 MSPT는 MLL에 비해 평균 소요시간의 경우를 제외한 나머지 성과 척도에서 우수한 결과를 준다. 주문 선정 룰의 경우는 평균 소요시간의 경우에는 룰 간의 차이가 없으나 평균 흐름시간과 평균 WIP 재고에서는 MOQ가 가장 우수한 성과를 준다. MDD는 납기지연 주문갯수와 납기지연 주문비율에서 우수한 성과를 준다.
평균 소요시간의 경우 주문 선정 룰 사이의 성과 척도 값의 변화는 무시할 정도인 반면 라인 선정 룰에 따른 차이는 존재한다. 즉, MLL에 비해 MSPT의 성과가 우수 하게 나타나며 평균적으로 12.9% (MSPT 평균값: 4514.9, MLL 평균값: 5152.9) 정도 개선되는 것을 알 수 있다. 평균 흐름시간의 경우는 MOQ/MLL 조합에서 가장 우수한 스케줄이 생성되며 주문 선정 룰 간의 차이가 존재함을 알 수 있다.
9) 정도 개선되는 것을 알 수 있다. 평균 흐름시간의 경우는 MOQ/MLL 조합에서 가장 우수한 스케줄이 생성되며 주문 선정 룰 간의 차이가 존재함을 알 수 있다. 주문 선정 룰에서 MOQ가 가장 우수하며 그 외 나머지 3개의 룰은 서로 비슷한 성과를 주고 있다.

후속연구

추후 과제로는 현장에 적용할 때 연계되어 지원되어야 할실시간 디스패칭 알고리즘을 개발하는 것과 세부공정 간의 연결 부분인 버퍼를 포함하는 전체적인 공정에 대한 프레임워크를 개발하는 것을 들 수 있다. 또한 개발된 프레임워크의 적용을 통한 완성된 통합 시스템의 구현은 추후 과제로 남겨둔다.
또한 생산계획 부문의 프로세스 분석 과정에서 기준정보 관리 및 PO 수신, WO 생성 및 관리, 실적관리, 공정 관리, 품질관리, 설비관리 등에 관한 프로세스 분석이 요구된다. 본 절에서는 기준정보 관리 및 PO 수신, WO 생성 및 관리에 대한 데이터 및 업무 플로우가 그림 3에 나타나 있다.
본 논문에서 제시하는 프레임워크는 TFT-LCD와 그 공정이 유사한 Solar Cell 공정에도 적용이 가능하다. 추후 과제로는 현장에 적용할 때 연계되어 지원되어야 할실시간 디스패칭 알고리즘을 개발하는 것과 세부공정 간의 연결 부분인 버퍼를 포함하는 전체적인 공정에 대한 프레임워크를 개발하는 것을 들 수 있다.
본 논문에서 제시하는 프레임워크는 TFT-LCD와 그 공정이 유사한 Solar Cell 공정에도 적용이 가능하다. 추후 과제로는 현장에 적용할 때 연계되어 지원되어야 할실시간 디스패칭 알고리즘을 개발하는 것과 세부공정 간의 연결 부분인 버퍼를 포함하는 전체적인 공정에 대한 프레임워크를 개발하는 것을 들 수 있다. 또한 개발된 프레임워크의 적용을 통한 완성된 통합 시스템의 구현은 추후 과제로 남겨둔다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	Module 공정에서 CP는 어떠한 공정이며 무엇으로 구성되어있는가?	Module 공정의 전체 라인은 CP(Cullet, Clean and Polarizer), OLB(OnChip Lead Bonding), 그리고 Assemble 세부공정들로 구성되어 있다. CP 세부공정은 TFT 패널과 CF 패널에 편광판(POL; Polarizer)을 부착하는 공정으로 Cullet & Cleaner, POL Attacher, A/C(Auto Clave), G/T(Gross Test) 등의 장비로 구성되어 있다. OLB 세부 공정은 PCB 회로를 연결하기 위한 TAB(Tape Automated Bonding) 부착과 TAB에의 PCB 연결(bonding) 공정으로 ACF(Anisotropic Conductive Film), TAB, PCB, M/T(Module Test) 등의 장비로 구성되어 있다.
	TFT-LCD 산업의 특징은?	TFT-LCD 산업은 지난 수년간 반도체, 자동차, 휴대폰과 더불어 한국 산업과 경제 성장에 핵심적인 역할을 담당하며 한국 경제의 주요 성장축으로 발전해 왔다. TFT-LCD 산업은 반도체 산업과 유사하게 대규모 설비 투자가 필요한 장치산업으로서 라인의 효율적 운영은 제조 경쟁력에 크게 기여한다. 최근에는 TFT- LCD 제조 공정 기술이 점차로 성숙되고 보편화되고 있는데, 이에 따라 제품의 수율과 함께 제조 생산성은 그 경쟁력의 중 요한 부분을 차지하고 있다.
	MES는 어떠한 기능을 지원하는가?	MES는 생산현장의 효율적인 통제를 위하여 생산계획을 비롯하여 다양한 기능을 갖추어야 한다. 이에 따라 MES는 자원할당 및 상태관리, 공정 및 세부일정관리, 생산단위 분배, 생산현장의 실시간 모니터링, 품질정보 Tracking, 물류 및 작업내역 추적관리 등의 기능을 지원 하고 있다. ERP 시스템이 Middle-Up-Down 방식으로 계획에 의한 생산과 이에 필요한 자재수급으로 기업 활동을 파악한데 반하여, MES 시스템은 Bottom-Up 방식으로 생산에 필요한 스케줄링과 이를 위한 자재수급으로 파악 하는 방식이다.

참고문헌 (15)

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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