KR101371579B1 - 자동 배치 머신들의 불변 테이블들에 대한 피팅들을 결정하기 위한 방법 - Google Patents

자동 배치 머신들의 불변 테이블들에 대한 피팅들을 결정하기 위한 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 오퍼레이터 또는 사용자에 의해 지정될 수 있는 배치 인프라구조를 기술하는 입력 데이터 및 입력 파라미터들에 기초하여 혼합 정수 선형 최적화에 의해 미리 결정된 테이블 위치들에 있는 배치 라인들 내에 자동 배치 머신들의 불변 테이블들을 위한 피팅들을 결정하기 위한 방법에 관한 것이다. 상기 방법은 사용된 장착 기술(예를 들어, 플러그 인 장착 기술, 표면 장착 기술, 또는 혼합형 기술)에 무관하게 사용될 수 있다. 상기 방법은 다른 방법들, 예를 들어 사이클 타임 최적화를 위한 피팅 그룹들 또는 라인 밸런싱을 형성하기 위한 클러스터 방법들과 함께 유리하게 사용될 수 있다.

Description

자동 배치 머신들의 불변 테이블들에 대한 피팅들을 결정하기 위한 방법{METHOD FOR DETERMINING FITTINGS FOR CONSTANT TABLES OF AUTOMATIC PLACEMENT MACHINES}
본 발명은 미리 정의된 테이블 위치들에서 배치 라인(placement line)들 내에 자동 배치 머신(automatic placement machine)들의 불변 테이블(constant table)들에 대한 피팅(fitting)들을 결정하기 위한 방법에 관한 것으로, 이에 따라 불변 테이블들의 피팅들은 모든 피팅 그룹들에 사용되고, 따라서 하나의 피팅 그룹은 피팅 내에서 제조되는 로트(lot)들의 세트를 포함한다.
본 발명은 추가로 불변 테이블을 포함하는 자동 배치 머신에 관한 것이고, 불변 테이블의 피팅은 본 발명에 따른 방법에 의해 결정될 수 있다.
운반 시스템에 의해 정상적으로 링크되고 예를 들어 전자 부품(part)들의 제조를 위해 상호작용하는 다수의 자동 배치 머신들은 배치 라인을 구성한다.
예를 들어 컴포넌트들을 기판에 장비하기 위한 자동 배치 머신들에 관하여, 컴포넌트들에 대한 피드 디바이스(feed device)들은 기판들에 대한 운반 경로 상의 측면에 배열된다. 위치 결정 시스템에 의해 이동될 수 있는, 자동 배치 머신의 배치 헤드는 피드 디바이스들로부터 컴포넌트들을 픽업하고, 상기 컴포넌트들을 자동 배치 머신의 배치 구역 ― 상기 배치 구역 내에 설비될 기판이 공급됨 ― 으로 이동시키고, 그리고 상기 컴포넌트들을 상기 기판상에 세팅한다. 벨트들 내에 장착된 컴포넌트들의 운반 및 전달에 적당한 예를 들어 소위 벨트 피더들은 컴포넌트들을 공급하기 위해 사용된다. 이들 피더들은 포켓-형 함몰부들 내에 로딩된 컴포넌트들을 픽업 위치로 운반하고, 상기 픽업 위치에서 컴포넌트들은 배치 헤드에 의해 벨트 포켓들로부터 픽업된다. 빈 벨트는 적당한 지점으로 피드 디바이스를 떠난다. 그런 피드 디바이스는 EP 1374657 B1 호로부터 공지된다.
게다가, 배치 라인 상에서 제조될 로트들의 피팅 그룹들의 그룹화는 예를 들어 전자제품 제조로부터 공지된다. 피팅 그룹들의 모든 로트들은 각각의 경우 동일한 라인 피팅으로 제조된다. 불변 테이블들은 이런 상황에서 고정된 위치 내에 설치되고 그리고 피팅 그룹들의 모든 피팅들에 대해 동일한 고정된 방식으로 피팅되는 테이블들이다. 불변 테이블들의 개념은 대체 자원(chageover resource) 요구조건을 감소시키고 피팅 장비를 절약하게 한다.
요즘에, 불변 테이블들의 피팅들은 각각의 경우 생산 스케쥴러의 경험에 기초하고 그리고 다소의 시행착오에 의해 조사된 개별 전략을 가진 생산 스케쥴러에 의해 조사된다. 그와 연관된 시간 요구조건은 매우 중요하고 그 결과들은 종종 만족스럽지 않다.
미국 특허 명세서 US 6,829,514 B2 호는 배치 라인들 내에서 혼합 정수 선형 프로그래밍(MILP: mixed integer linear programming)에 기초한 밸런싱 전략을 달성하기 위한 방법을 개시한다.
본 발명의 목적은 가능한 한 적은 피팅 그룹들을 사용하여 최적 처리량(throughput)을 달성하기 위하여 자동 배치 머신들의 불변 테이블들에 대한 피팅들을 결정하기 위한 방법을 제공하는 것이다.
상기 목적은 불변 테이블들에 대한 피팅들이 입력 데이터 및 입력 파라미터들을 기초로 혼합 정수 선형 최적화에 의해 계산된다는 사실의 결과로서 도입부에서 기재된 타입의 방법에 의해 본 발명에 따라 달성된다. 불변 테이블들은 대체 동작 동안 변화하지 않고 유지되고 변경될 필요가 없는 생산, 제조 또는 조립 라인들의 컨베이어 테이블들이다. 따라서 불변 테이블들은 대체 자원 요구조건들이 감소되고 피팅 장비에 대해 절약들이 이루어질 수 있기 때문에 제조 공정의 최적화에 기여한다. 공간 및 저장 요구조건들은 또한 보다 적은 가변 테이블(variable table)들이 이용 가능하게 유지될 필요가 있기 때문에 감소된다(가변 테이블은 자동 배치 머신의 스테이션 측(station side)과 연관된 교체 가능한 테이블 또는 컨베이어 테이블인 것으로 이해되고, 이에 따라 피팅들은 모든 피팅 그룹들에 대해 일정할 필요가 있는 것이 아니고 가변할 수 있다, 다른 말로 변경될 수 있다. 만약 필요하다면, 가변 테이블들은 교체되어야 한다).
만약 불변 테이블들에 대한 피팅들이 혼합 정수 선형 최적화(MILP)에 의해 계산되면, 피팅들은 한편으로 보다 빠르게 결정될 수 있고 다른 한편으로 보다 높은 품질의 결과들로 결정될 수 있다. 그러므로 생산 스케쥴러는 일반적으로 시행착오에 의해 발생하고 매우 시간 소비적인, 수동으로(그의 경험에 기초하여) 또는 간단한 스프레드시트(spreadsheet) 프로그램들(예를 들어 엑셀)을 사용하여 불변 테이블들에 대한 피팅들을 계산할 필요가 없다. 불변 테이블들의 피팅들을 위한 혼합 정수 선형 최적화(MILP)에 기초한 수학적 계산 및 최적화는 생산 스케쥴러를 위해 보다 우수하고 빠른 결과들을 양산한다.
본 발명의 제 1 유리한 실시예는 배치 인프라구조들을 기술하는 하기 데이터가 피팅들의 계산을 위해 입력 데이터로서 사용된다는 사실에 있다:
- 자유 트랙들의 번호를 갖는 테이블들,
- 불변 테이블들의 위치들,
- 배치 위치 번호들을 갖는 컴포넌트들,
- 컴포넌트 당 최대 피팅 수들,
- 테이블들과 컴포넌트들의 가능한 연관들,
- 테이블들 상에서 컴포넌트들의 트랙 요구조건들,
- 단일 로트 최적화로부터 조사된 결과에서의 배치 헤드 당 사이클 시간들 및 배치 위치 번호들.
이에 의해, 혼합 정수 선형 최적화에 의해 계산될 불변 테이블들의 피팅은 최적화될 수 있고, 기존 배치 인프라구조들에 전용으로 사용되는데, 그 이유는 제공된 모든 인프라구조 파라미터들이 계산에 관하여 고려되기 때문이다.
본 발명의 추가 유리한 실시예는 최소 사이클 시간 한계가 배치 인프라구조를 기술하는, 피팅들의 계산을 위한 추가 입력 데이터 아이템으로서 미리 정의된다는 사실에 있다. 이런 입력 데이터 아이템은 특정 사이클 시간이 언더샷(예를 들어 킬른(kiln) 시간)되지 않아야 한다는 사실을 고려하게 한다.
본 발명의 추가 유리한 실시예는 하기 파라미터들이 배치를 제어하기 위하여 사용자에 의해 미래 정의될 수 있는 입력 파라미터들로서 사용된다는 사실에 있다:
- 불변 테이블들에 대한 최대 충전(filling) 레벨;
- 가변 테이블들에 대한 최대 충전 레벨;
- 최대셋업카운트들(MaxSetupCounts) 내에서 허용된 증가들의 최대 수;
- 사용자의 최적화 전략.
이들 입력 파라미터들에 의해, 동작 동안 궁극적으로 수행되는 바와 같이, 사용자가 배치 방법에 특히 영향을 주는 것은 가능하다. 사용자는 예를 들어 목표 기능으로서 클러스터들(다른 말로, 피팅 그룹들)의 수를 최소화하는데 보다 강조가 이루어질지 또는 목표 기능으로서 전체 생산 시간(처리량 시간)을 최소화하는데 보다 강조가 이루어질지를 사용될 최적화 전략에 의해 지정할 수 있다. 이것은 특히 사용자에 의해 특히 영향을 받을 수 있는, 생산 공정에 관한 높은 레벨의 유연성을 유발한다.
본 발명의 추가 유리한 실시예는 하기 방법 단계의 실행에 있다:
불변 테이블들에 대한 계산된 피팅에 기초하여 피팅 그룹들의 결정. 혼합 정수 선형 최적화에 의해 얻어진 불변 테이블들의 피팅들에 기초하여, 피팅 그룹들은 결정되고 상기 피팅 그룹들은 불변 테이블들을 사용하여 생산될, 제조될 로트들을 포함한다. 불변 테이블들은 모든 미리 정의된 기판들(인쇄회로기판들)이 그와 함께 생산될 수 있도록 피팅되어야 한다. 만약 이것이 가능하지 않으면(이것은 또한 예를 들어 용량 이유들에 대한 경우일 수 있다), 에러 메시지가 발생한다. 따라서 생산 공정의 추가 최적화는 발생한다. 불변 테이블들의 피팅은 예를 들어 가능한 한 적은 피팅 그룹들이 발견되는 의도를 가질 수 있다.
본 발명의 추가 유리한 실시예는 하기 방법의 실행에 있다:
각각의 피팅 그룹에 대해 배치 라인 내에서 나머지 테이블들에 대한 피팅들의 결정. 결과적으로, 생산 라인의 나머지 가변 테이블들에 대한 피팅은 결정된다. 따라서 생산 라인의 전체 최적화는 가능하다.
본 발명의 추가 유리한 실시예는 상기된 본 발명에 따른 방법이 프로그램-제어 설비(예를 들어 컴퓨터 또는 산업용 PC) 상에서 수행되게 하는 컴퓨터 소프트웨어 물건 또는 컴퓨터 판독가능 매체에 있다. 따라서 본 발명에 따른 방법은 컴퓨터-지원 방식으로 수행될 수 있고 예를 들어 CD, DVD 또는 다른 저장 매체(예를 들어 USB 스틱) 상에서 프로그램의 형태의 물건으로서 분배될 수 있다.
본 발명의 목적은 추가로 불변 테이블을 포함하는 자동 배치 머신에 의해 달성되고, 이에 따라 배치 라인 내의 불변 테이블의 위치는 미리 정의되어, 불변 테이블의 피팅들은 배치 라인의 모든 피팅 그룹들 내에서 사용되고, 피팅 그룹은 동일한 피팅 내에서 제종되는 로트들의 세트를 포함하고, 불변 테이블에 대한 피팅들은 청구항 제 1 항 내지 제 5 항에 따른 방법에 따라 결정된다. 이전에 기술된 방법에 따른 피팅들을 가진 불변 테이블들을 포함하는 자동 배치 머신들은 예를 들어 대체들을 절약하기 위하여 생산 라인들 내에서 사용될 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예는 도면에 도시되고 다음에 기술될 것이다.
도 1은 2개의 자동 배치 머신들을 가진 배치 라인의 예시적인 실시예를 도시한다.
도 1은 운반 시스템(TS)(예를 들어 컨베이어 벨트) 상에 배열된 2개의 자동 배치 머신들(BA1 및 BA2)을 가진 배치 라인(BL)의 예시적인 실시예를 도시한다.
자동 배치 머신(BA1)은 4개의 컨베이어 테이블들(KT1,KT2,VT1,VT2)로 이루어지고, 상기 컨베이어 테이블들 중 2개는 가변 테이블들(VT1,VT2)이고, 2개는 불변 테이블들(KT1,KT2)이다. 게다가, 자동 배치 머신(BA1)은 각각 CP20® 타입의 4개의 배치 헤드들(BK1-BK4)로 이루어진다. 자동 배치 머신(BA1,BA2)의 배치 헤드들(BK1-BK8)은 피드 디바이스들(ZE1,ZE2)로부터 컴포넌트들을 픽업하고 상기 컴포넌트들을 자동 배치 머신(BA1,BA2)의 배치 구역 ― 장비될 기판(예를 들어 SMD 제조의 경우에 베이스 기판)이 공급되는 장소 ― 으로 이동시키고, 그리고 컴포넌트들을 기판상에 세팅한다. 배치 헤드들(BK1-BK8)은 일반적으로 위치 결정 시스템에 의해 이동될 수 있다. 소위 벨트 피더들은 예를 들어 컴포넌트들을 공급하기 위한 피드 디바이스들(ZE1,ZE2)로서 사용될 수 있다.
또한 베이스 기판을 공급하는 운반 시스템(TS) 상에는 2개의 가변 테이블들(VT3,VT4) 및 2개의 불변 테이블들(KT3,KT4)을 가진 자동 배치 머신(BA2)이 배열된다. 게다가, 자동 배치 머신(BA2)은 각각 CP12® 타입의 4개의 배치 헤드들(BK5-BK8)로 이루어진다.
도 1은 가변 테이블들(VT2 및 VT4)이 배치될 컴포넌트들(예를 들어 칩들, 트랜지스터들 등등)을 공급하기 위하여, 각각 피드 디바이스들(ZE1 및 ZE2)을 가지는 것을 예를 들어 도시한다.
SMD 제조(예를 들어 전자 컴포넌트들) 시에 인쇄회로기판들(기판)을 설비하기 위하여, 자동 배치 머신들(BA1,BA2)은 배치 헤드(BK1-BK8)의 도움으로 피드 디바이스들(ZE1,ZE2)로부터의 컴포넌트들을 인쇄회로기판들 위에 배치하는데 사용된다. 인쇄회로기판(기판들)은 운반 시스템(TS)에 의해 자동 배치 머신들(BA1,BA2)에 공급된다.
일반적으로(예를 들어, 전자제품 제조시), 배치 라인 상에서 제조될 로트들은 피팅 그룹들 내에서 그룹화된다. 피팅 그룹의 모든 로트들은 각각의 경우 동일한 라인 피팅에서 제조된다.
불변 테이블들(KT1-KT4)은 고정된 위치에 설치되고 피팅 그룹들(클러스터들)의 모든 피팅들을 위해 동일한 고정된 방식으로 피팅된 테이블들이다. 따라서 대체 자원 요구조건은 감소되고 피팅 장비에 대한 절약들이 달성된다.
따라서 불변 테이블(KT1-KT4)은 자동 배치 머신(위치)의 스테이션 측과 연관된 교체할 수 있는 테이블 또는 컨베이어 테이블인 것으로 이해되고, 상기 불변 테이블은 배치 라인 및 대응하는 양들을 가진 로트들(레시피들)의 세트 B와 연관되고 상기 불변 테이블의 피팅은 B로부터의 로트들만을 포함하는 모든 클러스터들(다른 말로, 피팅 그룹들)에 대해 동일하다. 불변 테이블들의 피팅들을 위해, 많은 로트들에 요구된 컴포넌트들은 바람직하게 선택된다.
가변 테이블(VT1-VT4)은 자동 배치 머신의 스테이션 측과 연관된 교체 가능한 테이블 또는 컨베이어 테이블인 것으로 이해되고, 피팅들은 모든 피팅 그룹들에 대해 일정할 필요가 없고 가변할 수 있다, 다른 말로 변경될 수 있다. 가변 테이블들(VT1-VT4)은 만약 필요하다면 교체되어야 한다. 이것은 대체 자원 요구조건을 나타낸다. 게다가, 가변 테이블들(VT1-VT4)은 교체를 위해 준비된 상태로 있을 필요가 있고, 이것은 저장 공간을 위한 높은 수요를 생성한다.
불변 테이블들(KT1-KT4)에 관련하여 통상적인 시나리오(유스 케이스(use case))는 주어진 배치 라인에 대해, 대응하는 양들을 가진 로트들의 세트(레시피들) 및 불변 테이블들(KT1-KT4)의 주어진 세트, 불변 테이블들(KT1-KT4)의 피팅들, 주어진 기판 타입 세트의 클러스터링(clustering) 및 또한 대응하는 클러스터 피팅들을 결정하는 것이다. 이런 상황에서, 불변 테이블들(KT1-KT4)의 피팅들은 클러스터들 및 그들의 피팅들의 형성에 관하여 고려된다.
본 발명에 따른 방법의 목적은 불변 테이블들(KT1-KT4)에 대한 피팅들을 계산하는 것이다. 여기서 상기 목적은 주어진 로트 세트에 대한 클러스터들의 수 또는 추후 방법 단계들의 결과로서 생산 시간들에 관하여 우수한 결과들이 달성되도록 이들 피팅들을 결정하는 것이다.
수학적 배경
불변 테이블들(KT1-KT4)에 대한 피팅들을 결정하기 위한 방법은 정수 선형 최적화(정수 선형 프로그래밍) 또는 혼합 정수 선형 최적화(혼합 정수 선형 프로그래밍, MILP)의 수학적 방법에 기초된다. 정수 선형 최적화에서, 근원적인 문제에 대한 허용 가능한 해결책들은 선형 부등식들 및 방정식들의 세트를 만족하는 변수들(정수 또는 연속)의 세트에 의해 기술된다. 목표 기준은 마찬가지로 최대 또는 최소화될 선형 표현에 의해 공식화된다.
선형 최적화는 수학적 최적화의 분야에서 메인 방법들 중 하나이고 선형 방정식들 및 부등식들에 의해 제한되는 세트에 걸쳐 선형 목표 기능들의 최적화와 연관된다. 이는 (혼합) 정수 선형 최적화의 해결 방법들에 대한 기초이다.
정수 선형 최적화 문제들에 대한 해결사(유리하게 컴퓨터 프로그램으로서 구현됨)는 변수들의 허용 가능한 할당들 모두 사이에서 목표 기능의 환경에서의 최적 할당을 계산한다.
정수 선형 최적화는 글로벌 최적화 접근법을 나타내고, 상기 모델들은 쉽게 적응될 수 있고 매우 우수한 표준 해결사들은 존재하고(예를 들어 Cplex® 또는 Xpress® 같은 산업용 컴퓨터 프로그램들) 이는 많은 실제 응용분야들에서 그 자체들을 증명하였다.
정수 선형 최적화의 추가 장점들:
- 글로벌 최적화 접근법
- 쉽게 확장됨
- 조사되었던 해결책에 대해, 상기 해결책은 최적 해결책으로부터 기껏 얼마나 멀리 있는가에 의해 알려진다.
모델
본 발명에 따른 방법은 다수의 목표 기준을 가지며, 상기 목표 기준의 목적은 하위 방법들이 추가로 기초로 하도록 불변 테이블들(KT1-KT4)을 피팅하는 것이다.
- 목표 기준 1: 가능한 한 작은 피팅 그룹들을 가진 해결책을 발견하거나(주어진 불변 테이블들에 대한 클러스터들의 수(피팅 그룹들의 수) 결정), 또는
- 목표 기준 2: 모든 테이블들의 라인 밸런싱에 관하여 가능한 가장 우수한 생산 시간들을 달성(나머지 테이블들에 대하여 각각의 클러스터(피팅 그룹)에 대한 피팅들을 결정하고 그리고 로트들의 사이클 시간들을 결정).
개별 타켓 기준은 가중되고 선형적으로 조합된다. 이런 해결책에서, 목표 기준 1 또는 2는 대략적으로만 고려될 수 있다: 예를 들어, 하부 한계는 예상될 클러스터들의 수로 최소화되고 그리고 다수의 방식으로 셋업될 수 있는 불변 테이블들(KT1-KT4) 상에 컴포넌트들을 수용하기 위한 시도가 또한 이루어져서 라인 밸런서(balancer) 유연성을 제공한다.
클러스터들의 최소 수를 결정하거나(목표 기준 1) 또는 우수한 생산 시간들을 달성하기 위하여 모든 테이블들의 라인 밸런싱을 위한(목표 기준 2) 방법들은 유리하게 컴퓨터 프로그램들에 의해 구현된다.
선택적으로, 불변 테이블들(KT1-KT4)에 대한 피팅들의 결정 직후, 라인 밸런싱은 얻어진 불변 테이블들에 대해 수행될 수 있다. 이런 수단에 의해 불변 테이블들(KT1-KT4)에 대한 셋업이 최적화되고, 목표 기준 1 또는 목표 기준 2에 대한 단계들은 보다 정확하고 빠르게 실행될 수 있다. 보다 높은 품질의 해결책(생산 시간)은 목표 기준 2에 대해 예상될 것이다.
선형 방정식들 및 부등식들 그리고 또한 절대 필요 조건들에 의해 모델링된 가장 중요한 제한들은 다음과 같다:
1. 불변 테이블들(KT1-KT4)의 미리 정의된 용량들이 준수된다.
2. 불변 테이블들의 피팅들을 고려하여, 최소 클러스터들 및 최소 클러스터들 내에 포함되지 않은 모든 로트들에 대한 피팅들이 가능해져야 한다.
3. 각각의 불변 테이블(KT1-KT4)에 대해, 거기서 셋업된 컴포넌트들로부터, 잠재적인 다수의 셋업들을 고려하여, 거기서 최대 수 및 최소 수의 컴포넌트들이 거기에 배치되게 한다. 이로부터 유발된 근사화된 생산 시간들은 단일 로트 케이스에서 생산 시간으로부터 너무 멀리 벗어나도록 허용되지 않는다(한계).
4. 잠재적인 다수의 셋업들의 수는 너무 크지 않아야 한다(한계).
개발 과정에서, 모델에 대한 조절들은 또한 요구될 수 있다. 모델에서, 배치 라인의 테이블들과 컴포넌트들의 연관에 관하여, 불변 테이블들이 간단한 용량을 가지며 가변 테이블들이 무한 용량을 가지는 것이 가정된다.
입력
불변 테이블들(KT1-KT4)에 대한 피팅들을 결정하기 위한 방법은 입력 데이터(근원적인 인프라구조를 기술하기 위해) 및 입력 파라미터들(상기 방법을 제어하기 위하여 사용)을 수용한다.
상기 방법을 위한 입력 데이터는 하기를 포함한다:
- 라인 서술(자동 머신들, 헤드들, 테이블들, 영구적으로 피팅된 컴포넌트들),
- 불변 테이블들의 세트,
- 로트 크기들을 포함하는 모든 로트들의 세트,
- 컴포넌트 타입들의 세트(허용 가능한 헤드들, 트랙 폭, 최대셋업카운트),
- 최소 클러스터들의 세트,
- 낮은 사이클 시간 한계(사이클 시간, 예를 들어 임의의 경우 고수되어야 하는 킬른 사이클 시간),
- 각각의 헤드 및 각각의 로트에 대해, 코어(core) 시간,
- 각각의 로트 또는 최소 클러스터에 대해, 단일 로트 최적화에 관한 전체 생산 시간,
- 각각의 로트 또는 최소 클러스터 및 각각의 헤드에 대해, 단일 로트 최적화에 관한 배치 시간,
- 각각의 로트 또는 최소 클러스터 및 각각의 헤드에 대해, 단일 로트 최적화에 관하여 이 헤드에 의해 세팅된 배치 위치들의 수.
상기 방법이 사용자에 의해 영향을 받을 수 있는 입력 파라미터들은 하기를 포함한다:
- 불변 테이블들(KT1-KT4)에 대한 최소 충전 레벨,
- 가변 테이블들(VT1-VT4)에 대한 최대 충전 레벨,
- 최대셋업카운트들에서의 허용된 증가들의 최대 수,
- 상기 방법에 대한 전략(알고리즘 전략):
목표 기능에서 라인 밸런싱의 유연성(및 따라서 감소된 생산 시간들)에 대해 보다 큰 강조가 이루어질지 또는 클러스터들의 수 감소에 대해 보다 큰 강조가 이루어질지를 오퍼레이터에 의해 지정. 가능한 값들:
a) 클러스터들의 수를 최소화하는 것에 대한 보다 큰 강조,
b) 클러스터들의 수 및 전체 생산 시간에 대한 최적화 주 포커스의 밸런싱된 분배,
c) 전체 생산 시간을 최소화하는 것에 대한 보다 큰 강조.
- 최소 사이클 시간:
이 파라미터는 특정 사이클 시간이 언더샷되지 않아야 한다는 사실(예를 들어 킬른 시간)을 고려하는 것을 가능하게 하고,
- 라인 밸런서가 불변 테이블들(KT1-KT4) 내에서 밸런싱을 위해 로트 당 사용하는 시간(목표 기준 2 참조).
불변 테이블들에 대한 피팅을 결정하기 위한 방법에 관하여, 다음 디폴트 값들은 입력 파라미터들에 대해 유리하도록 제공되었다:
- 가변 테이블들에 대해 최대 충전 레벨: 95%,
- 불변 테이블들에 대해 최대 충전 레벨: 100%, (불변 테이블들에 대한 피팅들을 결정한 후 사용자가 얻어진 불변 테이블들에 대한 라인 밸런싱을 수행한다면 보다 낮아질 수 있음),
- 알고리즘 전략: 클러스터들의 수 및 전체 생산 시간에 대한 최적화의 주 포커스의 밸런싱된 분배,
- 최소 사이클 시간: 0s,
- 라인 밸런서가 불변 테이블들 내에서 밸런싱을 위해 로트 당 사용하는 시간: 1 분(일 분).
불변 또는 가변 테이블들에 대한 최대 허용 가능한 충전 레벨이 낮아질수록, 보다 많은 클러스터들이 생성되는 경향이 있다(이에 따라, 데이터 이용 가능성에 따라, 최대 허용 가능한 충전 레벨의 적당한 감소들은 자연히 클러스터들의 수의 증가를 직접적으로 유도할 필요성을 제거한다). 보다 많은 클러스터들이 라인 밸런서의 보다 큰 융통성을 유도하는 경향이 있어서 배치 시간들을 감소시키는 경향이 있다.
만약 최적화가 불변 테이블들(KT1-KT4) 내에서 수행되지 않으면(불변 테이블들에 대한 피팅들을 결정한 후 선택적 단계), 불변 테이블들의 충전 레벨의 제한에 관한 고객을 위한 장점은 추후 새롭게 부가된 물건들을 포함할 때 보다 큰 유연성d에서만 보여질 것이다. 만약 최적화가 불변 테이블들 내에서 발생하면, 달성된 유연성은 라인 밸런서에 대한 장점일 수 있다.
몇몇 상황들에서 그것은 최대셋업카운트를 통해 사용자(고객)에 의해 허용된 것보다 빈번하게 개별 컴포넌트 타입들을 셋업하도록 충분한 생산 시간들을 달성하기 위해 필요할 수 있다. 만약 개별적인 경우들에서 최대셋업카운트가 본 발명에 따른 방법에 의해 증가될 수 있다는 것을 고객이 동의하면, 고객은 이것이 발생할 수 있는 시간들의 최대 수를 미리 정의할 수 있다. 값 "0"을 입력함으로써, 일반적으로 최대셋업카운트들이 증가되는 것을 방지하는 것이 가능하다. (본 발명에 따른 방법은 증가들의 수를 최소화하고, 그러므로 필요한 것보다 빈번하게 최대셋업카운트들을 초과하지 않는다.
본 발명에 따른 방법의 목표 기능은 다중기준(목표 기준 1, 목표 기준 2 참조)이다. 개별 기준은 사용자가 입력 파라미터들을 통하여 제한된 정도로 영향을 줄 수 있는 가중치들을 가진다.
출력
본 발명에 따른 방법은 하기를 유도한다.
- 불변 테이블들의 각각에 대해, 그와 연관된 컴포넌트 타입들의 세트,
- 컴포넌트 타입들의 세트, 상기 세트의 각각에 대해 최대셋업카운트가 증가되어야 한다,
- 에러 메시지, 있다면.
수행
정수 선형 최적화는 NP-난해(hard) 문제들의 등급에 속하는 조합 최적화 문제들을 해결하기 위하여 주로 사용되고, 상기 NP-난해 문제들에 불변 테이블들(KT1-KT4)에 대한 피팅들을 결정하는 본 문제가 또한 속한다. 이론적 관점으로부터, 만족스럽고 신뢰할 수 있는 실행시간(runtime) 지정들은 NP-난해 문제들에 대해 이루어질 수 없다.
상기 방법의 실행시간은 반드시 불변 테이블들(KT1-KT4)(변수들의 수의 크기의 정도)과 컴포넌트 타입들의 가능한 연관들의 수에 좌우되지만, 또한 구체적인 문제 구조에 좌우된다. 실제 관점으로부터, 상이한 평면들에 대한 불변 테이블들(KT1-KT4)에 대한 피팅들의 최적화에 관한 오늘날 얻어진 경험은 상기 방법이 일반적으로 빠르고 신뢰성 있게 기능하다는 것을 보여준다. 엔티티들에 대한 해결책들의 크기 및 구조의 정도는 예상들과 조화한다. 프로젝트들 중 하나(대략, 1300개의 컴포넌트 타입들, 5개의 불변 테이블들)로부터의 예에 관하여, 상업적으로 판매되는 퍼스널 컴퓨터 또는 산업용 PC 상의 컴퓨터 프로그램에 의해 구현되는 상기 방법에 대한 실행시간은 몇 분이다.
배치 라인(BL) 내에서 불변 테이블들(KT1-KT4)의 부분이 커질수록, 불변 테이블들(KT1-KT4) 내의 라인의 우수한 밸런싱이 이루어지는 것이 더 중요해진다. 만약 필요하면, 불변 테이블들(KT1-KT4)의 밸런싱은 라인 밸런서의 도움으로 개선될 수 있다.
문제 구조의 결과로서, 예를 들어 하나 이상의 로트들의 실행 가능성을 잃지 않고 미리 정의된 불변 테이블들을 피팅하거나, 용량의 이유들 때문에, 최소 클러스터들을 피팅하는 것은 가능하지 않다는 것이 발생할 수 있다. 이 경우, 상기 방법은 해결책을 찾을 수 없다. 문제가 해결될 수 없는 호출 프로그램에 대한 표시가 이 경우 발생한다.
불변 테이블들(KT1-KT4) 및 불변 테이블들(KT1-KT4)에 대한 피팅들을 결정하기 위한 방법의 개념은 사용된 장착 기술과 무관하다. 자동 배치 머신들에서 컴포넌트들은 관통 홀 기술(THT), 표면 장착 기술(SMT) 또는 혼합 기술을 사용하여 인쇄회로기판들(기판들) 상에 장착될 수 있다. 표면 장착 기술에 관하여, 컴포넌트들은 기판 위에 편평하게 장착되고 전기 단자들은 전도체 경로들에 접속된다. 표면 상에 편평하게 장착된 컴포넌트들은 "표면 장착 디바이스들"(SMD)라 지칭된다.
구현
불변 테이블들을 결정하기 위한 본 발명에 따른 방법은 대중적 프로그래밍 언어(예를 들어 C++, 자바 등)의 그리고 입력/출력 유닛들, 프로세서 및 저장 유닛들을 가진 대중적 컴퓨터 시스템들(예를 들어 산업용 PC, 워크스테이션 등) 상의 컴퓨터 프로그램으로서 실행될 수 있다. 게다가 이것은 컴퓨터-판독가능 매체(디스켓, DVD, CD, USB 스틱, 메모리 카드 등) 상의 소프트웨어 프로그램으로서 본 발명에 다른 방법을 저장하기 위해 유리하다. 이것은 본 발명에 따른 방법이 물건으로서 매우 쉽게 판매될 수 있다는 것을 의미한다.
본래, 이 물건은 또한 인터넷을 통하여 분배되거나 판매될 수 있다.
혼합 정수 선형 최적화에 의해 미리 정의된 테이블 위치들에서 배치 라인들 내의 자동 배치 머신들의 불변 테이블들에 대한 피팅들을 결정하기 위한 방법은 배치 인프라구조를 기술하는 입력 데이터 및 오퍼레이터 또는 사용자에 의해 미리 정의될 수 있는 입력 파라미터들을 기초로 한다. 상기 방법은 사용된 장착 기술(예를 들어, 관통 홀 기술, 표면 장착 기술 또는 혼합 기술)에 무관하게 사용될 수 있다. 상기 방법은 만약 예를 들어 그룹 형성을 피팅하기 위한 클러스터 방법들 또는 사이클 시간 최적화를 위한 라인 밸런싱 같은 추가 방법들이 추가로 기초되면 유리하게 이용될 수 있다.

Claims (9)

  1. 미리 정의된 테이블 위치들에서 배치 라인들(BL) 내의 자동 배치 머신들(BA1,BA2)의 불변 테이블들(constant tables)(KT1-KT4)에 대한 피팅(fitting)들을 결정하기 위한 방법으로서,
    상기 불변 테이블들(KT1-KT4)의 피팅들은 모든 피팅 그룹들에 사용되고, 피팅 그룹은 피팅 내에서 제조되는 로트(lot)들의 세트를 포함하고, 상기 불변 테이블들(KT1-KT4)에 대한 상기 피팅들은 입력 데이터 및 입력 파라미터들을 기초로 혼합 정수 선형 최적화(mixed integer linear optimization)에 의해 계산되고,
    배치 인프라구조(BL,BA1,BA2,TS,KT1-KT4,VT1-VT4,BK1-BK8)를 기술하고, 상기 피팅들의 계산을 위한 입력 데이터로서, 이하의 데이터:
    자유 트랙들의 번호를 가진 테이블들,
    상기 불변 테이블들(KT1-KT4)의 위치들,
    배치 위치 번호들을 가진 컴포넌트들,
    컴포넌트 당 최대 피팅 수들,
    테이블들과 컴포넌트들의 가능한 연관들,
    상기 테이블들 상에서 상기 컴포넌트들의 트랙 요구조건들, 및
    단일 로트(lot) 최적화로부터 조사된 결과에서 배치 헤드(BK1-BK8) 당 사이클 시간들 및 배치 위치 번호들
    이 사용되는,
    피팅들을 결정하기 위한 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    최소 사이클 시간 한계는 상기 배치 인프라구조(BL,BA1,BA2,TS,KT1-KT4,VT1-VT4,BK1-BK8)를 기술하는, 상기 피팅들의 계산을 위한 추가 입력 데이터 아이템으로서 미리 정의되는,
    피팅들을 결정하기 위한 방법.
  4. 제 1 항 또는 제 3 항에 있어서,
    배치를 제어하기 위하여 사용자에 의해 미리 정의될 수 있는 입력 파라미터들로서, 이하의 파라미터들:
    상기 불변 테이블들(KT1-KT4)에 대한 최대 충전(filling) 레벨;
    가변 테이블들(VT1-VT4)에 대한 최대 충전 레벨;
    최대셋업카운트들(MaxSetupCounts) 내에서 허용된 증가들의 최대 수; 및
    사용자의 최적화 전략
    이 사용되는,
    피팅들을 결정하기 위한 방법.
  5. 제 1 항 또는 제 3 항에 있어서,
    상기 불변 테이블들(KT1-KT4)에 대한 계산된 피팅들에 기초하여 피팅 그룹들을 결정하는 단계를 더 포함하는,
    피팅들을 결정하기 위한 방법.
  6. 제 1 항 또는 제 3 항에 있어서,
    각각의 피팅 그룹에 대해 상기 배치 라인(BL) 내의 나머지 테이블들에 대해 상기 피팅들을 결정하는 단계를 더 포함하는,
    피팅들을 결정하기 위한 방법.
  7. 제 1 항 또는 제 3 항에 따른 방법이 프로그램-제어 설비 상에서 수행되게 하는,
    컴퓨터 판독가능 매체.
  8. 명령들을 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체로서,
    상기 명령들은 컴퓨터상에서 실행될 때, 상기 컴퓨터가 제 1 항 또는 제 3 항에 따른 방법을 실행하게 하는,
    컴퓨터 판독가능 매체.
  9. 자동 배치 머신(BA1,BA2)으로서,
    상기 자동 배치 머신은 불변 테이블(KT1-KT4)을 포함하고, 배치 라인(BL) 내에서 상기 불변 테이블(KT1-KT4)의 위치는 미리 정의되며, 상기 불변 테이블(KT1-KT4)의 피팅들은 상기 배치 라인의 모든 피팅 그룹들 내에서 사용되고, 피팅 그룹은 동일한 피팅 내에서 제조되는 로트들의 세트를 포함하며, 상기 불변 테이블(KT1-KT4)에 대한 상기 피팅들은 제 1 항 또는 제 3 항에 따른 방법에 따라 결정되는,
    자동 배치 머신.
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