KR19990088231A - 제조라인시뮬레이터에서의평가값산출시스템 - Google Patents

제조라인시뮬레이터에서의평가값산출시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR19990088231A
KR19990088231A KR1019990016986A KR19990016986A KR19990088231A KR 19990088231 A KR19990088231 A KR 19990088231A KR 1019990016986 A KR1019990016986 A KR 1019990016986A KR 19990016986 A KR19990016986 A KR 19990016986A KR 19990088231 A KR19990088231 A KR 19990088231A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
data
median
evaluation value
value
calculating
Prior art date
Application number
KR1019990016986A
Other languages
English (en)
Other versions
KR100297967B1 (ko
Inventor
후지가즈노리
이구찌마모루
Original Assignee
가네꼬 히사시
닛뽕덴끼 가부시끼가이샤
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 가네꼬 히사시, 닛뽕덴끼 가부시끼가이샤 filed Critical 가네꼬 히사시
Publication of KR19990088231A publication Critical patent/KR19990088231A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100297967B1 publication Critical patent/KR100297967B1/ko

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS], computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/41885—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS], computer integrated manufacturing [CIM] characterised by modeling, simulation of the manufacturing system
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/32—Operator till task planning
    • G05B2219/32301—Simulate production, process stages, determine optimum scheduling rules
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/32—Operator till task planning
    • G05B2219/32385—What is simulated, manufacturing process and compare results with real process
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/80—Management or planning

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)

Abstract

제조라인 시뮬레이터에서, 높은 신뢰도로 산출된 현실의 데이터에 적합한 파라미터의 평가값 (임의의 제품처리를 통하여 임의의 제조설비에 의해 임의의 제품을 처리할 때 처리기간으로서의 표준시간) 을 구한다. 제조라인의 각 제조설비로부터 보고된 이벤트로부터, 상기 임의의 제품처리를 통하여 상기 임의의 제조설비에 의해 상기 임의의 제품의 처리기간은, 산출된 처리기간에 기초하여 평가값을 산출하기 위해 산출된다. 평가값을 산출하기 위하여, 축적된 데이터는 값들의 순차적 순서로 소트된다. 그후, 제 1 중앙값은 소트결과에 기초하여 결정되고, 제 1 중앙값과의 차이의 절대값이 더 작아지는 데이터가 검출된다. 검출 데이터의 수가 전체 데이터 수의 절반을 초과하는 구간이 설정된다. 그후 데이터의 새로운 제 2 중앙값이 설정된 구간 내에서 산출되는데, 이는, 제 2 중앙값과 제 1 중앙값 사이의 차이를 0 에 가깝게 미리 설정된 수렴판정 기준값과 비교하고, 비교결과에 기초하여 제 2 중앙값이 평가값으로 간주될 수 있는지의 여부를 결정하기 위함이다. 이에 의해, 라이브 데이터의 분포상황을 잘 반영하는 평가값을 얻을 수 있다.

Description

제조라인 시뮬레이터에서의 평가값 산출 시스템{EVALUATION VALUE COMPUTING SYSTEM IN PRODUCTION LINE SIMULATOR}
본 발명은, 일반적으로 제조라인 시뮬레이터 (production line simulator) 에서의 평가값 산출 시스템에 관한 것이다. 더 구체적으로, 본 발명은 제조라인의 시뮬레이션에 있어서 시뮬레이터에 설정되는 파라미터를 결정하는 방법에 관한 것이다.
종래, 제조라인의 시뮬레이션을 이용하는 경우, 현실의 라인을 모델화하는 것이 행해진다. 제조라인을 모델화하는 경우, 모델에 설정되는 파라미터들은 파라미터 설정에 책임있는 설정자의 경험 및/또는 추정에 기초하여 결정된다. 대안으로, 수집된 실적 데이터에 기초하여 파라미터를 결정하는 방법도 잘 알려져 있다.
여기서, 시뮬레이터에 설정되는 파라미터로서, 제조라인의 각 제조단계에서 처리시 소요시간, 처리준비시 소요시간, 제조설비, 도구, 작업자를 구속하는 시간, 각 제조단계에서 작업 종료후 다음 처리단계로 제품 운송시 소요시간, 도구 및 작업자 이동시 소요시간 등이 중요한 파라미터들로서 알려져 있다. 이 시간들을 일반적으로 "표준시간"이라 한다.
제조라인 시뮬레이션의 실행시, 제품이 제조설비에서 처리될 때 해당 제품이 얼마나 오랫동안 해당 제조설비를 제약하는가를 나타내는 값, 즉 "표준시간"은 시뮬레이션 결과의 신뢰도를 결정하는 중요한 요인이다. "표준시간"은 시뮬레이션 결과에 크게 영향을 미치기 때문에, "표준시간"을 "평가값"이라 할 수도 있다.
평가값으로서의 "표준시간"은 처리조건, 제품양 등에 따라 크게 변동한다. 따라서, 이것은, 제조라인 시뮬레이션의 파라미터 중의 하나로 설정되며 공장에서 발생된 과거 이벤트의 타임 시리즈 (time-series) 정보에 기초하여 상기 설명된 방법에 의해 결정되거나 산출된다. 이러한 결정 또는 산출방법은, 평균값, 최대값, 최소값, 중앙값, 최빈값 및 분산 중의 어느 하나 또는 조합, 또는 상기 방법으로 구한 값과 정규분포를 가정한 변동을 이용한다.
일본 특개평 제 7-129677 호 공보에서는, 기준 데이터 작성수단을 이용하여 제조실적 데이터로부터 평가값을 산출하는 방법이 이용된다. 한편, 일본 특개평 제 7-45490 호 공보에서는, 시뮬레이션 결과와 실적 사이의 차이가 큰 경우, 분산값이 큰 파라미터에 대해, 값을 자동적으로 재산출하는 방법이 이용된다. 또한, 시뮬레이션에서 이용되고 있진 않지만, 분포를 반영한 평가값을 산출하는 방법으로서, 히스토그램을 이용한 산출방법이 있다.
제 1 문제점은, 종래 방법에 의해 산출된 평가값이 설정될 때, 시뮬레이션 결과와 실적을 일치시키는 데 어려움이 있다는 점이다. 그 이유는, 종래 방법에 의해 산출된 평가값이 실제로 그 파라미터를 대표하기에는 적절하지 않기 때문이다. 즉, 그 이유는, 실적 데이터의 분포가 대칭 또는 정규분포된다는 가정하에 종래 방법이 확립되기 때문이다. 실제로, 데이터의 분포는 불규칙한 형상이며 이상값 (abnormal values)을 많이 포함하고 있다. 그 결과, 실적에 적합한 시뮬레이션 결과를 얻기 위하여, 사람의 판단을 이용하여 방대한 공정단계에 의해 파라미터를 조정할 필요가 있다.
일본 특개평 제 7-45490 호 공보에 개시된 방법에서도, 복수의 평가값이 불확실한 경우에는 대처할 수 없다. 또한, 하나의 평가값을 결정하기 위하여, 여러번 시뮬레이션을 실행하여야 한다. 제조라인의 시뮬레이션에서, 제조설비 중의 주요한 하나의 평가값이 정확하지 않으면 최종적인 시뮬레이션 결과는 크게 변동한다는 것이 알려져 있다. 이것은 반도체 제조라인에서 더욱 현저하게 나타난다.
제 2 문제점은, 종래 방법에서 해석 대상인 데이터에 이상값이 포함될 때, 이상값이 미리 제외되지 않으면 평가값은 이상값에 의해 크게 영향받는다는 점이다. 따라서, 이상값을 제거하는 논리가 미리 준비되어야 한다. 한편, 이상값의 범위를 명확하게 결정하는 수단이 없고, 사람의 경험에 의해 설정하는 수 밖에 없다.
제 3 문제점은, 평가값을 산출하기 위해 종래의 분포를 반영하는 방법을 이용하면, 신뢰성이 있는 시뮬레이션을 실행하기까지 오랜 기간이 걸린다는 점이다. 그 이유는, 분포를 반영하는 종래의 히스토그램의 방법에서는, 히스토그램의 단위폭을 결정하고 초기값을 어디에서 시작하여야 할지를 결정하는 간단한 수단이 없고, 계산처리에 오랜 기간이 걸려, 최종적인 평가값을 얻는 데 막대한 시간을 필요로 하기 때문이다.
제 4 문제점은, 특히 반도체제조에서, 품종 혼합의 변동, 새로운 제조설비의 추가, 조건의 전개나 변경의 빈번한 발생때문에, 일단 구한 평가값을 재검토할 필요가 있다는 점이다. 그때, 설정 파라미터는 재검토할 때마다 방대한 공정단계에 의해 조정되어야 한다.
따라서, 본 발명의 목적은, 현실의 데이터에 적합한 파라미터의 평가값을 구해 시뮬레이션 모델에 제공하여, 현실적인 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있는 제조라인의 라인 시뮬레이터에서의 평가값 산출 시스템 및 평가값 산출방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 제 1 태양에 따르면, 제조라인 시뮬레이션에서 사용되는 제조설비 모델에 설정되어, 제품처리를 위한 제조설비 또는 제품처리를 위한 준비작업의 상태를 지속하는 시간을 대표하는 평가값인 제품 처리기간의 표준시간을 계산하는 제조라인 시뮬레이터에서의 평가값 산출 시스템은,
상기 제조설비에서 발생하는 이벤트를 보고하는 이벤트 보고수단;
보고된 이벤트에 기초하여 제조설비에서의 제품처리시 소요시간을 산출/결정하여, 데이터로서 상기 소요시간을 축적하는 소요시간 산출 및 결정수단; 그리고
상기 축적된 데이터에 기초하여 표준시간을 산출하는 평가값 산출수단을 포함하는데,
상기 평가값 산출수단은,
상기 축적된 데이터를 값들의 순차적 순서로 소트하는 소트수단;
소트결과에 기초하여 제 1 중앙값을 구하는 중앙값 수단;
제 1 중앙값과의 차이의 절대값이 더 작아지는 데이터를 검출하여 검출 데이터의 수가 전체 데이터 수의 절반을 초과하는 구간을 설정하는 구간설정수단; 그리고
이 설정구간 내의 데이터의 새로운 제 2 중앙값을 구하여, 제 2 중앙값과 제 1 중앙값 사이의 차이를 0 에 가깝게 미리 설정된 수렴판정 기준값과 비교하고, 비교결과에 기초하여 제 2 중앙값을 평가값으로 간주할 수 있는지의 여부를 결정하는 평가수단을 포함한다.
바람직한 구성에서, 평가값 산출수단은, 제 2 중앙값과 제 1 중앙값 사이의 차이가 수렴판정 기준값보다 더 클 때 수렴판정 기준값보다 더 작아질 때까지 구간설정수단과 평가수단을 반복적으로 동작시킬 수도 있다.
평가값 산출 시스템은, 소요시간 산출 및 결정수단에 의해 결정된 데이터를 제조설비에 따른 평가값의 산출단위로 분류하는 데이터 분류수단을 더 포함할 수도 있다. 또한, 평가값 산출 시스템은, 평가값을 산출하는 대상 데이터를 축적된 데이터 중에서 시간적으로 좁히는 추출수단을 더 포함할 수도 있다. 또한, 평가값 산출 시스템은, 산출된 평가값을 제조라인 시뮬레이터에 설정하는 평가값 설정수단을 더 포함할 수도 있다.
본 발명의 제 2 태양에 따르면, 제조라인 시뮬레이션에서 사용되는 제조설비 모델에 설정되고, 제품처리를 위한 제조설비 또는 제품처리를 위한 준비작업의 상태를 지속하는 시간을 대표하는 평가값인 제품 처리기간의 표준시간을 산출하는 제조라인 시뮬레이터에서의 평가값 산출방법은,
제조설비에서 발생하는 이벤트를 보고하는 이벤트 보고단계;
보고된 이벤트에 기초하여 제조설비에서의 제품처리시 소요시간을 산출/결정하여, 데이터로서 소요시간을 축적하는 소요시간 산출 및 결정단계; 그리고
축적된 데이터에 기초하여 표준시간을 산출하는 평가값 산출단계를 포함하는데,
평가값 산출단계는,
축적된 데이터를 값들의 순차적 순서로 소트하는 소트단계;
소트결과에 기초하여 제 1 중앙값을 산출하는 중앙값 단계;
제 1 중앙값과의 차이의 절대값이 더 작아지는 데이터를 검출하여 검출 데이터의 수가 전체 데이터 수의 절반을 초과하는 구간을 설정하는 구간설정단계; 그리고
설정구간 내의 데이터의 새로운 제 2 중앙값을 산출하여, 제 2 중앙값과 제 1 중앙값 사이의 차이를 0 에 가깝게 미리 설정된 수렴판정 기준값과 비교하고, 비교결과에 기초하여 제 2 중앙값을 평가값으로 간주할 수 있는지의 여부를 결정하는 평가단계를 포함한다.
바람직하게는, 평가값 산출단계에서, 제 2 중앙값과 제 1 중앙값 사이의 차이가 수렴판정 기준값보다 더 클때 그 차이가 수렴판정 기준값보다 더 작아질 때까지 구간설정단계와 평가단계를 반복할 수도 있다.
상기 방법은, 소요시간 산출 및 결정단계에 의해 결정된 데이터를 제조설비, 제품처리 및 제품에 따라 평가값의 산출단위로 분류하는 데이터 분류단계를 더 포함할 수도 있다. 이 방법은, 평가값을 산출하는 대상 데이터를 축적된 데이터 중에서 시간적으로 좁히는 추출단계를 더 포함할 수도 있다. 또한, 이 방법은, 산출된 평가값을 제조라인 시뮬레이터에 설정하는 평가값 설정단계를 더 포함할 수도 있다.
본 발명의 제 3 태양에 따르면, 제조라인 시뮬레이션에서 사용되는 제조설비 모델에 설정되고, 제품처리를 위한 제조설비 또는 제품처리를 위한 준비작업의 상태를 지속하는 시간을 대표하는 평가값인 제품처리기간의 표준시간을 산출하는 제조라인 시뮬레이터에서의 평가값 산출방법에 대한 제어 프로그램을 기록한 기록매체에 있어서,
평가값 산출 방법은,
제조설비에서 발생하는 이벤트를 보고하는 이벤트 보고단계;
보고된 이벤트에 기초하여 제조설비에서의 제품처리에 필요한 소요시간을 산출/결정하여, 데이터로서 소요시간을 축적하는 소요시간 산출 및 결정단계; 그리고
축적된 데이터에 기초하여 표준시간을 산출하는 평가값 산출단계를 포함하고,
평가값 산출단계는,
축적된 데이터를 값들의 순차적 순서로 소트하는 소트단계;
소트결과에 기초하여 제 1 중앙값을 산출하는 중앙값 단계;
제 1 중앙값과의 차이의 절대값이 더 작아지는 데이터를 검출하여 검출 데이터의 수가 전체 데이터 수의 절반을 초과하는 구간을 설정하는 구간설정단계; 그리고
설정구간 내의 데이터의 새로운 제 2 중앙값을 산출하여, 제 2 중앙값과 제 1 중앙값 사이의 차이를 0 에 가깝게 미리 설정된 수렴판정 기준값과 비교하고, 비교결과에 기초하여 제 2 중앙값을 평가값으로 간주할 수 있는지의 여부를 결정하는 평가단계를 포함한다.
상기 설명된 본 발명의 작용과 관련하여 설명하면, 제조설비에서의 제품처리 수행시 필요한 소요시간은, 제조라인의 각 제조설비로부터 보고된 이벤트로부터의 이벤트 발생 타이밍, 이벤트 수신 타이밍 또는 이벤트내에 포함된 상태계속시간에 기초하여 산출/결정된다. 이렇게 결정된 소요시간은 데이터로서 축적된다. 그후, 평가값으로서의 "표준시간"은 축적된 데이터로부터 산출된다. 평가값을 산출하는 방법으로서, 축적된 데이터는 값들의 순차적 순서로 소트된다. 그후, 소트결과로부터, 제 1 중앙값을 구한다. 그후, 제 1 중앙값과의 차이의 절대값이 더 작아지는 데이터가 검출된다. 그후, 검출 데이터의 수가 전체 데이터 수의 절반을 초과하도록 구간이 설정된다. 설정구간 내의 데이터의 새로운 제 2 중앙값을 구한다. 제 2 중앙값과 제 1 중앙값 사이의 차이를 0 에 가깝게 미리 설정된 기준값과 비교하여, 제 2 중앙값을 평가값으로서의 "표준시간"으로 간주할 수 있는지의 여부를 결정한다. 따라서, 평가값, 즉 라이브 (live) 데이터의 분포상황을 더 잘 반영하는 표준시간을 얻어, 제조라인 시뮬레이션의 결과에 더 높은 신뢰도를 제공할 수 있다.
본 발명은, 하기의 상세설명과 본 발명의 바람직한 실시예의 첨부도면으로부터 더 잘 이해될 것인데, 이 실시예들은 본 발명을 한정하기 위해서가 아니라 단지 설명 및 이해를 위한 것이다.
도 1 은 본 발명에 따라 제조라인 (production line) 에서의 평가값 산출 시스템의 바람직한 실시예의 구성을 도시한 블록도.
도 2 는 본 발명에 따라 제조라인에서의 평가값 산출 시스템의 바람직한 실시예의 일반적인 작업을 도시한 흐름도.
도 3a 내지 3c 는 도 2 의 단계 S700 에서의 평가값 산출방법을 상세히 도시한 흐름도.
도 4 는 데이터 분류수단 (6) 의 바람직한 구성을 도시한 블록도.
도 5 는 분류 룰 명 결정수단 (61) 의 설비 ID 와 분류 룰 명 (classification rule name) 사이의 비교표의 일례를 도시한 도면.
도 6 은 분류 룰 (62) 의 일례를 도시한 도면.
도 7 은 데이터 축적수단 (7) 에서의 축적 데이터의 일례를 도시한 도면.
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 *
1a, 1b, 1c : 제조설비 2a, 2b,2c : 이벤트 보고수단
3 : 이벤트 축적수단 4 : 통신네트워크
5 : 소요시간 산출/결정수단 6 : 데이터 분류수단
7 : 데이터 축적수단 8 : 추출수단
9 : 평가값 산출수단 10 : 평가값 설정수단
11 : 시뮬레이션 시스템 100 : 카운트 수단
200 : 소트수단 (sorting means) 300 : 중앙값 수단
400 : 구간설정수단 500 : 중앙값 설정수단
600 : 평가수단
이하, 첨부도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예의 관점에서 상세히 설명한다. 다음 설명에서, 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위하여 다수의 구체적인 설명을 한다. 그러나, 이들 구체적인 설명없이 본 발명을 실행할 수 있다는 것이 이 기술분야의 당업자에게는 분명할 것이다. 다른 예에서는, 본 발명을 불필요하게 이해하기 어렵게 하는 것을 피하기 위하여 잘 알려진 구조는 상세히 도시되지 않는다.
하기의 실시예에서, 어떤 제품이 제조라인에서의 제조설비 상에서 지속되는 시간 (즉, "표준시간")을 결정하는 경우의 일례에 대해서 설명한다. 도 1 을 참조하면, 복수의 제조설비 (1a 내지 1c)는 통신 네트워크 (4) 를 통해 접속되어 제조라인을 형성한다. 이벤트 보고수단 (2a 내지 2c) 은, 대응하는 제조설비 (1a 내지 1c) 의 각 이벤트를 보고하기 위해 제조설비 (1a 내지 1c) 에 대응하여 제공된다. 이벤트 축적수단 (3) 은, 이벤트 보고수단 (2a 내지 2c) 으로부터 보고된 각 이벤트를 축적하도록 적용된다.
소요시간 산출 및 결정수단 (5) 은, 제품의 종류명, 처리조건, 및 처리기간과 함께 제조설비 ID (identification number)를 출력하는 이벤트 축적수단 (3) 에 축적된 정보에 기초하여 처리시간을 산출/결정한다. 데이터 분류수단 (6) 은, 분류 룰 명을 얻기 위해, 소요시간 산출 및 결정수단 (5) 으로부터의 제조설비 ID 를 검색용 키(key)로서 취하여 분류 룰 명과 제조설비 ID 의 대조표 (도 5 의 6D 및 6B 참조)를 검색한다. 데이터 축적수단 (7) 은, 분류 룰 명에 대응하는 룰에 따라 이벤트의 발생시간과 함께 처리시간정보를 축적한다.
추출수단 (8) 은, 데이터 축적수단 (7) 에 축적된 정보중에서 소정의 추출조건 (도 5 의 8A 참조) 에 대응하는 정보를 추출한다. 평가값 산출수단 (9) 은, 추출수단 (8) 에서 추출된 정보를 이용하여 도 3a 내지 3c 의 처리흐름에 따라 산출처리를 수행하고, 최종적으로 평가값으로서 "표준시간"을 산출한다. 평가값 설정수단 (10) 은, 이렇게 결정된 평가값을 제조라인의 시뮬레이션 시스템 (11) 에 파라미터로서 설정한다.
상기의 구성에서, 도 2 에 설명된 처리흐름과 관련하여 설명된 실시예의 동작을 설명한다. 제조설비 (1a 내지 1c) 의 각각으로부터, 모든 제품의 각 제품처리단계에서 처리시작시간, 처리종료시간, 제조설비 ID, 작업자명, 종류 및 제품처리단계수 등과 같은 정보는, 각 처리에서의 작업의 개시시 (단계 S100), 각 이벤트 보고수단 (2a 내지 2c) 에 의해 작업개시 이벤트로서 보고된다. 마찬가지로, 작업종료 이벤트는 작업의 종료시에 보고된다. 이들 보고된 이벤트는 이벤트 축적수단 (3) 에서 축적된다 (단계 S200).
여기서, 이벤트 보고수단 (2a 내지 2c) 은 각 제조설비에 포함될 수도 있고 포함되지 않을 수도 있다. 제조설비 (1a) 는 이벤트 보고수단 (2a) 을 포함하는 것으로서 도시되어 있다. 이벤트 보고수단 (2b, 2c) 은 모두 제조설비 (1b, 1c) 의 외부에 각각 제공된다. 이벤트 보고수단 (2c) 은 무선으로 제조설비 (1c) 에 접속된다. 그러나, 이벤트 보고수단 (2c) 은, 데이터가 설정자에 의해 입력되는 키보드 장치일 수도 있다. 이벤트 보고수단 (2b, 2c) 은, LAN (local area network) 과 같은 네트워크를 통해 이벤트 축적수단 (3) 에 물리적으로 접속된다. 그러나, 이벤트 보고수단 (2b, 2c) 과 이벤트 축적수단 (3) 사이의 유사한 접속은 무선 네트워크를 통해 접속될 수도 있다.
계속해서, 이벤트 축적수단 (3) 에 축적된 정보로부터, 어떤 조건하에서 어떤 설비에 의해 어떤 제품을 처리할 때 걸린 처리시간은 소요시간 산출 및 결정수단 (5) 에 의해 결정된다 (단계 S300). 예를 들면, 작업개시 이벤트의 수신시간과 작업종료 이벤트의 수신시간 사이의 차이는 상기 어떤 제품의 처리시 소요시간이다. 그러나, 소요시간은, 이벤트 메시지에 포함된 시간을 이용하거나 이벤트 메시지에 포함된 계속시간을 이용하여 산출될 수도 있다. 한편, 제조설비상에서 지속되는 시간은, 제조설비로의 제품의 로딩 (loading) 또는 제조설비로부터의 제품의 제거를 포함하여, 반송 이벤트와 같은 별도의 이벤트를 이용하여 산출될 수도 있다.
소요시간을 산출하는 방법은 제조설비에 따라 결정되므로, 산출방법과 제조설비 사이의 관계를 나타낸 표가 제공된다. 이 표는, 이벤트를 보고한 제조설비의 ID 를 검색키로서 취하여 검색되어, 대응하는 산출방법이 결정된다.
여기서, 소요시간 산출 및 결정수단 (5) 으로부터 얻어진 정보로서, 도 4 의 부재번호 (51) 로 나타낸 바와 같이, 적어도 어떤 제품의 제품명, 제품의 제품처리를 수행하는 제조설비 ID, 처리조건 및 그에 소요된 시간이 포함된다.
다음에, 데이터 분류수단 (6) 에 의해, 평가값은 산출단위로서의 카테고리로 분류된다 (단계 S400). 도 4 를 참조하면, 데이터 분류수단 (6) 은, 어떤 분류방법이 이용될 것인지를 결정하는 분류 룰 명 결정수단 (61), 결정된 분류 룰 명 (6B) (도 5 참조) 의 구체적인 분류방법을 미리 기록하는 분류 룰 기록수단 (62) 을 포함한다.
여기서, 분류 룰 결정수단 (61) 에서는, 도 5 에 도시된 바와 같이, 제조설비 ID (6D) 와 분류 룰 명 (6B) 의 대조표가 제공된다. 또한, "디폴트"에 대응하는 분류 룰 명 (6B) 이 설정된다. 대조표는, 제조설비 ID (6D) 를 키로서 취하여 검색된다. 임의의 순차적 순서로 상기 어떤 제조설비 ID (6D) 에 대응하는 분류 룰을 검색키로서 취한다. 검색키가 대조표의 제조설비 ID (6D) 에 대응하지 않는 제조설비인 경우, "디폴트"에 대응하는 분류 룰 명이 사용된다.
한편, 와일드 카드 또는 턴드 레터 (turned letter) 를 이용하고, 제조설비그룹 및 제조설비의 조합을 제조설비 ID (6D) 를 표현하는 코드 시스템으로서 취하고, 제조설비그룹에서 "디폴트" 룰을 준비하고, 설비 내에 설정이 존재하면 각 개별적인 제조설비마다의 룰을 사용하고, 설비 내에 설정이 존재하지 않으면 제조설비그룹에 의해 설정된 룰을 사용하는 것도 가능하다.
여기서, "디폴트"의 정의의 의미에 대해 설명한다. 제조설비의 수행이 충분한 몇몇 제조설비가 있고, 균일한 정의에서조차도 차이가 생기지 않거나, 분류를 상세히 설정하는 것에 의해서조차도 시뮬레이션 결과에서 아무런 영향이 생기지 않는다. 따라서, 이러한 제조설비에 대해서, 다른 제조설비의 분류 룰과는 다른 분류 룰이 적용된다. 따라서, "디폴트"가 이용된다.
우선, 분류 룰 명 결정수단 (61) 에 의해, 분류 룰 명 (6B) 은, 소요시간 산출 및 결정수단 (5) 에 의해 얻어진 정보 (51) 에 포함된 설비 ID (6D) 로부터 결정된다 (도 4 참조). 분류 룰 기록수단 (62) 에서, 분류 룰 "CASE 0" 내지 "CASE n"은 미리 기록된다. 분류 룰 명 "CASE 1" 을 상세히 나타낸 도 6 을 참조하면, 분류 룰 명 (6B) 마다 설정되는 분류 룰 (62A) 에서는, 3 종류의 분류, 즉, 제조설비분류 (6Ca), 처리조건분류 (6Cb), 및 제품분류 (6Cc) 가 있다. 분류방법은 3 종류의 분류를 결합하여 결정된다.
제조설비분류 (6Ca) 로서, 제조설비그룹단위 (6Ca1) 또는 제조설비단위 (6Ca2) 중의 어느 하나가 설정된다. 처리조건분류 (6Cb) 로서, 전체 처리조건 (6Cb1), 처리조건그룹단위 (6Cb2) 및 처리조건단위 (6Cb3) 중의 어느 하나가 설정된다. 제품분류 (6Cc) 로서, 전제품 (6Cc1), 제품그룹단위 (6Cc2), 및 제품단위 (6Cc3) 중의 어느 하나가 설정된다.
평가값인 "표준시간"의 산출단위로서의 카테고리의 분류를 위해 각 분류 (제조설비분류 (6Ca), 처리조건분류 (6Cb), 제품분류 (6Cc))에 대하여 설명한다. 우선, 제조설비분류 (6Ca) 가 제조설비그룹단위 (6Ca1) 와 제조설비단위 (6Ca2) 의 두 단위로 분류되는 이유는 다음과 같다. 동일한 처리를 수행할 수 있는 서로 다른 메이커 (maker)의 복수의 제조설비가 존재하고, 이들 설비가 동일한 메이커인 때에도, 설비들은 동일한 작업기록의 이벤트 메시지의 서로 다른 보고 타이밍을 갖는 것이 가능하다. 이러한 경우에, 설비마다 평가값을 개별적으로 설정할 필요가 없다면, 모든 설비가 동일한 것에 대한 제조설비그룹단위 (6Ca1) 를 설비분류로서 선택한다. 한편, 특정 설비로서 취급되는 것이 바람직할 때, 제조설비단위 (6Ca2) 가 제조설비분류 (6Ca2) 로서 선택된다.
다음에, 제조설비분류 (6Ca) 에서 선택된 단위 (제조설비그룹단위 (6Ca1) 또는 제조설비단위 (6Ca2)) 에서, 처리조건분류 (6Cb) 에 대하여 설명한다. 어느 처리조건 (예를 들면, 동일한 수의 측정에서, 측정위치는 다르지만 처리들은 실질적으로 동일한 측정처리에서의 경우) 에서든지 동일한 처리시간으로 간주할 수 있다면, 전체 처리조건 (6Cb1) 이 선택된다
한편, 제조설비분류 (6Ca) 에서 선택된 단위 (제조설비그룹단위 (6Ca1) 또는 제조설비단위 (6Ca2)) 에서, 처리가 세부적으로는 다르지만 동등한 것으로 간주될 수 있다면, 처리조건그룹단위 (6Cb2) 가 선택된다. 이 경우의 일례로서, ID가 처리조건 또는 부분적인 세부 일치를 나타내면, 동등한 것으로 간주되는 처리들의 표를 미리 준비하는 방법이 있다.
또한, 제조설비분류 (6Ca) 에서 선택된 단위 (제조설비그룹단위 (6Ca1) 또는 제조설비단위 (6Ca2)) 에서, 분류가 처리조건마다 설정되어야 한다면, 처리조건단위 (6Cb3) 가 선택된다.
마지막으로, 제품분류 (6Cc) 에 대해서는, 상기 설명된 처리조건분류 (6Cb) 의 경우와 유사한 것으로 간주될 수 있다. 상기 설명된 바와 같이 분류가 세 단위로 구성되는 이유는, 제조설비가 동등하고 처리조건이 동등하더라도, "표준시간"에서 분명한 차이가 생길 때, 데이터의 수집시의 단위는 구분되어야 하기 때문이다. 여기에서, 처리조건분류 (6Cb) 및 제품분류 (6Cc) 가 독립적으로 제공되는 이유는, 처리조건의 동일한 지정하에서도 제조명에 따라 처리시간이 다를 수 있기 때문이다. 이러한 차이는, 처리의 완료를 자동적으로 검출하여 작업을 종료시키는 제조설비에서의 제품에 따른 처리영역의 중대한 차이때문에 생길 수도 있고, 또는 동일한 예비지정된 처리조건하에서도 제품에 따른 처리기간의 차이 때문에 생길 수도 있다.
어떤 제품의 제품그룹은, 설정표를 별도로 제공하거나, 와일드 카드 또는 턴드 레터를 이용하여 결정될 수도 있다. 한편, 어떤 처리조건의 처리조건그룹도 유사한 방식으로 결정된다. 분류조건은 이들 3가지 분류조건의 AND 조건에 의해 결정된다.
상기로부터, 어떤 제품이 어떤 순차적 순서와 어떤 처리조건의 제조설비에 의해 처리될 때, 소요시간 산출 및 결정수단 (5) 에 의해 결정된 데이터가 생성되고, 이렇게 생성된 데이터는, 분류수단 (6) 에 의해, 평가값을 산출하는 단위로서의 카테고리로 분류된다. 이 분류는 동등한 것으로 간주되는 조건하의 소요시간을 집합한 것이다. 예를 들면, 복수의 제조설비가 존재하지만 제조설비간의 차이가 고려될 필요가 없는 경우에 처리시간을 한 그룹으로 집합할 수 있거나, 제품 또는 처리단계가 서로 다르더라도 처리조건을 동일한 것으로 간주할 수 있을 때 처리시간을 한 그룹으로 집합할 수 있다. 얻어진 데이터는 데이터 축적수단 (7) 에 축적된다 (단계 S500).
다음에, 평가값을 산출하는 데이터가 추출수단 (8) 에 의해 지정된다. 데이터 추출조건은, 분류 룰 명 결정수단 (61) 에서, 도 5 에 도시된 제조설비 ID (6D) 와 분류 룰 명 (6B) 사이의 대조표의 추출조건 (8A) 으로서 각 제조설비 ID 에 대응하여 설정된다. "디폴트"에 대응하는 추출조건은 도 5 에 도시된 바와 같이 과거 일수로서 설정된다. 과거 일수 또는 개시일시가 각 제조설비마다 설정될 때, 데이터는 설정된 추출조건에 의해 추출된다. 한편, 추출조건이 설정되지 않은 경우, 데이터는 "디폴트"에 대응하는 추출조건에 의해 추출된다 (단계 S600).
최신으로부터의 기간에 기초하여 과거에 얻어진 데이터 수 또는 개시일시와 데이터 수를 과거 일수 대신에 지정할 수도 있다. 한편, 추출수단 (8) 에제조설비마다 또는 분류단위마다 추출조건표를 제공하는 것도 가능하다.
각 제품처리단계에서의 제품처리의 시간 산출의 일례를 설명한다. 이벤트 축적수단 (3) 에 축적된 정보에는, 모든 제품의 각 처리단계에서 처리시작시간, 처리종료시간, 처리조건, 처리설비 ID, 작업자, 종류, 처리단계수 등과 같은 정보가 포함된다. 소요시간 산출 및 결정수단 (5) 에서, 처리시작시간부터 처리종료시간까지의 시간은 처리시간으로서 판정된다. 종류명, 처리조건, 처리설비 ID 를 포함한 처리정보 및 처리시간은 데이터 분류수단 (6) 에 공급된다.
데이터 분류수단 (6) 에서, 도 5 에 도시된 대조표는 처리설비 ID 를 검색키로 취하여 검색되어, 대응하는 분류 룰 명을 얻는다. 분류 룰 명에 대응하는 도 5 에 도시된 분류 룰은 분류 룰 기록수단 (62) 으로부터 판독된다. 그후, 처리시간정보는, 분류 룰에 따라 이벤트 발생시간과 함께 데이터 축적수단 (7) 에 축적된다.
처리시간의 분류 룰이 도 6 에 도시된 바와 같다고 가정하면, 처리시간은, 제조설비그룹, 처리조건그룹 및 제품명그룹의 조합마다의 카테고리 (평가값을 산출하는 단위) 로 분류된다. 즉, 제조설비그룹, 처리조건그룹 및 제품그룹 중의 어느 하나가 서로 다른 경우, 서로 다른 카테고리로 분류된다. 도 6 에 도시된 분류 룰에 따른 데이터의 경우에, 도 7 에 도시된 형태의 데이터가 데이터 축적수단 (7) 에 축적된다.
그후, 추출수단 (8) 에서, 데이터 추출수단 (7) 에 축적된 도 7 의 형태의 데이터 그룹으로부터, 도 5 에 도시된 추출조건에 대응하는 데이터가 추출되어 평가값 산출수단 (9) 으로 출력한다. 평가값 산출수단 (9) 에서, 평가값인 "표준시간"은 도 7 에 도시된 카테고리마다 산출된다 (단계 S700). 산출방법은 도 3a 내지 3c 에 나타낸 흐름에 따라 실행된다.
상기 처리를 통해 얻어진 데이터로부터 평가값 산출수단 (9) 을 이용하여 평가값이 산출되는 일례를 도 3a 내지 3c 에 도시된 흐름도를 참조하여 설명한다. 카테고리 내의 대상 데이터 수 n 은 카운트 수단 (100) 에 의해 산출된다 (단계 S1). 다음에, 소트수단 (200) 에 의해 수치 순차로 데이터의 소트처리가 수행된다 (단계 S2). 여기서는, 작은 값으로부터 큰 값으로의 (올라가는 순서) 일례에 대해 설명하지만, 큰 값으로부터 작은 값으로 (내려가는 순서) 소트하는 것도 가능하다.
계속해서, 중앙값 수단 (300) 에 의해, 소트결과, 전체 데이터 수 중에서 중앙 데이터의 값이 산출된다 (단계 S3). 전체 데이터 수가 홀수이면, 중앙에서의 값을 중앙값 (후보값:candidate value) A 로서 취한다. 한편, 전체 데이터 수가 짝수이면, 두 데이터 값의 평균값을 중앙값 (후보값) A 로 취한다.
그때, 중앙값 A 를 포함하는 구간은 구간설정수단 (400) 에 의해 설정된다 (단계 S4). 구간설정의 일례로서, 중앙값 A 와의 차이의 절대값이 더 작아지는 데이터를 검출하여, 검출된 데이터의 수가 전체 데이터 수의 절반보다 더 작아지는 구간을 결정한다. 구간설정방법을 설명한다.
우선, 이 구간은 중앙값 A 와 동일한 값으로 구성되고 이 구간에 포함된 데이터 수를 구간 내의 데이터 수 k 로서 취한다. 구간 내의 데이터 수 k 가 전체 데이터 수의 절반을 초과하면, 후보값으로서의 중앙값 A 는 평가값이 된다. 한편, 데이터 수 k 가 전체 데이터 수의 절반을 초과하지 않으면, 상기 구간 내에 포함되지 않는, 중앙값 A 보다 다음으로 더 큰 값인 차대값 (next large value)과, 중앙값 A 보다 다음으로 더 작은 값인 차소값 (next small value)이 산출된다 (단계 S7). 또한, 중앙값 A 와 차대값 사이의 차이인 차대값 차이와 중앙값 A 와 차소값 사이의 차이인 차소값 차이가 산출된다 (단계 S7).
차대값 차이와 차소값 차이 중에서 더 크지 않은 (작은) 쪽의 데이터가 해당구간 내에서 취해진다 (단계 S8). 데이터를 해당구간내로 취할 때, 취해지는 데이터 수를 구간 내의 데이터 수에 가산하여, 새로운 구간 내의 데이터 수 k 가 된다 (단계 S5).
그때, 새로운 구간 내의 데이터 수 k 가 전체 데이터 수의 절반을 초과하지 않으면, 상기 구간 내에 포함되지 않은 차대값과 차소값이 산출되어, 구간 내의 데이터 수가 전체 데이터 수의 절반을 초과할 때까지 상기 설명한 처리를 반복한다. 따라서, 데이터는 중앙값 A 에 더 가까운 데이터로부터 순차적으로 구간내에 취해진다.
다음에, 이렇게 결정된 구간 내의 데이터로부터, 새로운 후보값으로서의 중앙값 B 가 중앙값 수단 (500) 에 의해 산출된다 (단계 S10). 그 전에, 대상 데이터 수 n 은 새로운 구간 내의 데이터 수로 변경된다 (단계 S9). 최후로, 평가값 판정단계 (S11) 에서, 평가수단 (600) 은, 초기 중앙값 A 와 새롭게 결정된 중앙값 B 사이의 차이가 소정의 기준값보다 더 작을 때 중앙값 B 가 평가값 B 라고 판정한다 (차후 상세히 설명됨) (단계 S13).
중앙값 B 가 평가수단 (600) 에 의해 평가값으로 되지 않은 경우, 새롭게 설정된 구간 내의 데이터를 전체 데이터로 한다. 이때, 대상 데이터의 중앙값 A 는 중앙값 B 와 동일한 값이다. 그때, 마찬가지로, 새로운 중앙값 B 는, 구간설정수단 (400), 카운트 수단 (100) 및 중앙값 수단 (500) 을 이용하여 산출된다. 마찬가지로, 평가수단 (600) 을 이용하여, 새로운 중앙값 B 가 평가값일 수 있는지의 여부를 판정한다.
이들 처리를 반복하므로써, 평가값이 결정된다. 반복횟수의 상한값 i 를 설정하므로써, 상한 반복횟수 판정단계 (S12) 에서 판정된대로 반복횟수가 상한값 i 를 초과하지 않으면, 반복횟수가 1씩 증가한다 (단계 S14). 상한 반복횟수 판정단계 (S12) 에서 판정된대로 반복횟수가 상한값 i 를 초과하면, 그 순간의 중앙값 B 를 평가값으로 취한다 (단계 S13). 산출된 평가값은 평가값 설정수단 (10) 에 의해 시뮬레이션 시스템 (11) 에 반영된다.
여기서, 단계 S11 에서의 "기준값"에 대해 설명한다. 도 3a 내지 3c 의 평가값 산출처리에서, 단계 S4 내지 S11 의 처리가 반복되고, 평가값 후보인 중앙값 A 와 B 사이의 차이는 기준값을 향해 수렴할 것이다. 이 경우, 수렴값으로서, 가능한 한 "0" 에 가까운 것이 이상적이다. 따라서, 수렴값으로서의 기준값은 "0"에 가까운 값으로 설정되는 것이 바람직하다.
그러나, "0"을 기준값으로서 설정하므로써, 수렴처리시 오랜시간이 필요하다. 한편, 큰 값을 기준값으로서 설정할 때, 이상적인 평가값을 얻을 수 없다. 이에 따라, 단계 S4 내지 S11 의 처리를 통해 반복횟수 "i" 로 해결하면, 기준값은 적절히 설정된다.
상기 설명에서와 같이, 현실의 평가값 후보와 새로운 평가값 후보 사이의 차이가 "0" 에 가깝게 수렴되는지의 여부를 판정하기 위해 기준값을 이용한다. 그 결과, 기준값을 수렴판정 기준값이라 할 수 있다.
상기 설명된 모든 처리과정은, 소프트웨어인 프로그램을 컴퓨터인 CPU에 로딩하여 실행될 수 있고, 해당 프로그램은 ROM 등과 같은 기억매체 (도시되지 않음) 에 미리 저장시켜 실행될 수 있음은 물론이다.
전형적인 실시예에 관하여 본 발명을 설명하였지만, 본 발명의 사상 및 범위에 벗어남없이, 다양한 다른 변경, 생략 및 추가가 이뤄질 수 있음은 이 기술분야의 당업자에 의해 이해될 것이다. 그러므로, 본 발명은, 상기 구체적인 실시예에 한정되는 것으로 이해되어서는 안되고, 첨부된 청구범위에서 설명된 특징에 관하여 그 등가 및 포함 범위 내에서 실시될 수 있는 모든 가능한 실시예를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
상기 설명된 본 발명을 이용하여, 시뮬레이션의 결과를 실적값에 일치시키기 쉽다. 그 이유는, 본 발명에 따른 평가값 산출방법은 라이브 데이터의 분포상황을 반영한 평가값을 구하기 때문이다.
본 발명의 제 2 효과로서, 데이터 분류수단을 이용하여 앞서의 제 1 효과를 증대시킬 수 있다. 그 이유는, 동등한 것으로 간주되는 상황하의 소요시간을 집합하므로써, 복수의 제조설비가 존재하고 제조설비간 차이가 고려될 필요가 없는 경우를 한 그룹으로 집합할 수 있거나, 제품 또는 처리단계가 다르더라도 처리조건을 동일한 것으로 간주하는 경우를 한 그룹으로 집합할 수 있다. 따라서, 평가값을 산출하기 위한 베이스 (base) 데이터를 증가시킬 수 있어, 평가값의 정밀도를 올릴 수 있다.
제 3 효과는, 라이브 데이터에 포함된 어느 정도의 이상값은 무시될 수 있으므로 데이터의 취급이 간단할 수 있다는 것이다. 그 이유는, 평가값의 산출과정 중에 극단적인 값은 자동적으로 제외될 수 있기 때문이다.
제 4 효과는, 시뮬레이션의 결과를 단시간에 얻을 수 있다는 것이다. 그 이유는, 시뮬레이션의 개시에 필요한 적절한 파라미터를 간단한 산술의 조합에 의해 구할 수 있기 때문이다.
제 5 효과는, 데이터 분류수단을 이용하여 제 4 효과를 증대시킬 수 있다는 것이다. 그 이유는, 동등한 것으로 간주되는 상황하의 소요시간을 집합하므로써, 복수의 제조설비가 존재하고 제조설비의 차이가 고려될 필요가 없는 경우를 한 그룹으로 집합하거나, 제품 또는 처리단계가 서로 다르더라도 처리조건이 동일한 것으로 간주되는 경우를 한 그룹으로 집합하여, 평가값 산출 데이터 수를 제거할 수 있고, 이에 의해 시뮬레이션의 실행까지의 시간을 단축할 수 있기 때문이다.
제 6 효과는, 제조라인의 제품의 혼합, 제조설비 또는 처리조건의 변경 등을 수행한 때에도 파라미터의 조정작업을 생략할 수 있다는 것이다. 그 이유는, 새로운 조건하에서 히스테리시스 데이터가 수집되면, 설정될 파라미터를 그 히스테리시스 데이터로부터 얻을 수 있기 때문이다.
제 7 효과는, 다음에 의해 제 6 효과를 증대시킬 수 있다는 것이다. 추출수단에 의해 조건의 변경 타이밍을 고려하여 추출조건을 적절히 설정하는 것에 의해, 그리고 변경 전의 데이터를 생략하는 것에 의해, 평가값의 산출을 가능하게 하는 히스테리시스 데이터를 축적하는 기간을 줄일 수 있기 때문이다.
상기 효과로부터, 라인의 예측정밀도를 항상 높게 유지할 수 있어서, 시뮬레이션의 결과에 기초하여 적절한 대책을 사전에 세울 수 있다. 예를 들면, 처리중인 작업재고의 증가가 예측된 제조설비의 유지보수 타이밍의 변경, 작업처리양 향상목표의 설정, 동일 처리가 가능한 설비증설, 제품작업지원, 그리고 제조설비의 투입계획의 변경 등에 의해, 처리중인 작업재고의 증가를 방지할 것으로 예상된다.

Claims (11)

  1. 제조라인 시뮬레이션에서 사용되는 제조설비 모델에 설정되고 제품처리를 위한 제조설비 또는 제품처리를 위한 준비작업의 상태를 지속하는 기간을 나타내는 평가값인 제품처리기간의 표준시간을 산출하는 제조라인 시뮬레이터에서의 평가값 산출 시스템에 있어서,
    상기 제조설비에서 발생하는 이벤트를 보고하는 이벤트 보고수단;
    보고된 이벤트에 기초하여 상기 제조설비에서의 제품처리에 필요한 소요시간을 산출/결정하고, 소요시간을 데이터로서 축적하기 위한 소요시간 산출 및 결정수단; 및
    축적된 데이터에 기초하여 상기 표준시간을 산출하는 평가값 산출수단을 포함하고,
    상기 평가값 산출수단은,
    상기 축적된 데이터를 값들의 순차적 순서로 소트하는 소트수단,
    소트결과에 기초하여 제 1 중앙값을 산출하는 중앙값 수단;
    상기 제 1 중앙값과의 차이의 절대값이 더 작아지는 데이터를 검출하여, 검출 데이터 수가 전체 데이터 수의 절반을 초과하는 구간을 설정하는 구간설정수단; 및
    설정구간 내의 데이터의 새로운 제 2 중앙값을 산출하여, 상기 제 2 중앙값과 상기 제 1 중앙값 사이의 차이를 0 에 가깝게 미리 설정된 수렴판정 기준값과 비교하고, 그 비교결과에 기초하여 상기 제 2 중앙값을 상기 평가값으로 간주할 수 있는지의 여부를 결정하는 평가수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 평가값 산출 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 평가값 산출수단은, 상기 제 2 중앙값과 상기 제 1 중앙값 사이의 차이가 상기 수렴판정 기준값보다 더 클 때 상기 차이가 상기 수렴판정 기준값보다 더 작아질 때까지 상기 구간설정수단 및 상기 평가수단을 반복적으로 동작시키는 것을 특징으로 하는 평가값 산출 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 소요시간 산출 및 결정수단에 의해 결정된 데이터를, 제조설비, 제품처리조건 및 제품에 따른 상기 평가값의 산출단위로 분류하는 데이터 분류수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 평가값 산출 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 평가값을 산출하는 대상 데이터를 축적된 데이터 중에서 시간적으로 좁히는 추출수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 평가값 산출 시스템.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 산출된 평가값을 상기 제조라인 시뮬레이터에 설정하는 평가값 설정수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 평가값 산출 시스템.
  6. 제조라인 시뮬레이션에서 사용되는 제조설비 모델에 설정되고 제품처리를 위한 제조설비 또는 제품처리를 위한 준비작업의 상태를 지속하는 기간을 나타내는 평가값인 제품처리기간의 표준시간을 산출하는 제조라인 시뮬레이터에서의 평가값 산출방법에 있어서,
    상기 제조설비에서 발생하는 이벤트를 보고하는 이벤트 보고단계;
    보고된 이벤트에 기초하여 상기 제조설비에서의 제품처리에 필요한 소요시간을 산출/결정하고, 데이터로서 소요시간을 축적하는 소요시간 산출 및 결정단계; 및
    축적된 데이터에 기초하여 상기 표준시간을 산출하는 평가값 산출단계를 포함하고,
    상기 평가값 산출단계는,
    상기 축적된 데이터를 값들의 순차적 순서로 소트하는 소트단계;
    소트결과에 기초하여 제 1 중앙값을 산출하는 중앙값 단계;
    상기 제 1 중앙값과의 차이의 절대값이 더 작아지는 데이터를 검출하여 검출 데이터 수가 전체 데이터 수의 절반을 초과하는 구간을 설정하는 구간설정단계; 및
    설정구간 내의 데이터의 새로운 제 2 중앙값을 산출하여, 상기 제 2 중앙값과 상기 제 1 중앙값 사이의 차이를 0 에 가깝게 미리 설정된 수렴판정 기준값과 비교하고, 비교결과에 기초하여 상기 제 2 중앙값을 상기 평가값으로 간주할 수 있는지의 여부를 결정하는 평가단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 평가값 산출방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 평가값 산출단계에서, 상기 구간설정단계 및 상기 평가단계는, 상기 제 2 중앙값과 상기 제 1 중앙값 사이의 차이가 상기 수렴판정 기준값보다 더 클 때 그 차이가 상기 수렴판정 기준값보다 더 작아질 때까지 반복되는 것을 특징으로 하는 평가값 산출방법.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 소요시간 산출 및 결정단계에 의해 결정된 데이터를, 제조설비, 제품처리조건 및 제품에 따른 상기 평가값의 산출단위로 분류하는 데이터 분류단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 평가값 산출방법.
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 평가값을 산출하는 대상 데이터를 축적된 데이터 중에서 시간적으로 좁히는 추출단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 평가값 산출방법.
  10. 제 6 항에 있어서,
    상기 산출된 평가값을 상기 제조라인 시뮬레이터에 설정하는 평가값 설정단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 평가값 산출방법.
  11. 제조라인 시뮬레이션에서 사용되는 제조설비 모델에 설정되고 제품처리를 위한 제조설비 또는 제품처리를 위한 준비작업의 상태를 지속하는 기간을 나타내는 평가값인 제품처리기간의 표준시간을 산출하는 제조라인 시뮬레이터에서의 평가값 산출방법에 대한 제어 프로그램을 기록한 기록매체에 있어서,
    상기 평가값 산출방법은,
    상기 제조설비에서 발생하는 이벤트를 보고하는 이벤트 보고단계;
    보고된 이벤트에 기초하여 상기 제조설비에서의 제품처리에 필요한 소요시간을 산출/결정하고, 소요시간을 데이터로서 축적하는 소요시간 산출 및 결정단계; 그리고
    축적된 데이터에 기초하여 상기 표준시간을 산출하는 평가값 산출단계를 포함하고,
    상기 평가값 산출단계는,
    상기 축적된 데이터를 값들의 순차적 순서로 소트하는 소트단계;
    소트결과에 기초하여 제 1 중앙값을 산출하는 중앙값 단계;
    상기 제 1 중앙값과의 차이의 절대값이 더 작아지는 데이터를 검출하여 검출 데이터의 수가 전체 데이터 수의 절반을 초과하는 구간을 설정하는 구간설정단계; 그리고
    설정구간 내의 데이터의 새로운 제 2 중앙값을 산출하여, 상기 제 2 중앙값과 상기 제 1 중앙값 사이의 차이를 0 에 가깝게 미리 설정된 수렴판정 기준값과 비교하고, 비교결과에 기초하여 상기 제 2 중앙값을 상기 평가값으로 간주할 수 있는지의 여부를 결정하는 평가단계를 포함하는 프로그램을 기록한 것을 특징으로 하는 기록매체.
KR1019990016986A 1998-05-13 1999-05-12 제조라인 시뮬레이터에서의 평가값 산출 시스템 KR100297967B1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP98-129375 1998-05-13
JP12937598 1998-05-13

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR19990088231A true KR19990088231A (ko) 1999-12-27
KR100297967B1 KR100297967B1 (ko) 2001-09-26

Family

ID=15008036

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1019990016986A KR100297967B1 (ko) 1998-05-13 1999-05-12 제조라인 시뮬레이터에서의 평가값 산출 시스템

Country Status (5)

Country Link
US (1) US6405157B1 (ko)
KR (1) KR100297967B1 (ko)
CN (1) CN1144139C (ko)
GB (1) GB2340971B (ko)
TW (1) TW507133B (ko)

Families Citing this family (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2406414B8 (en) * 2000-05-17 2005-07-04 Biopharm Services Ltd Methods and apparatus for simulating industrial processes
US20020165775A1 (en) * 2001-03-05 2002-11-07 American Express Travel Related Services System and method for integrating offers
US20030144907A1 (en) * 2001-03-05 2003-07-31 American Express Travel Related Services Company, Inc. System and method for administering incentive offers
KR100506926B1 (ko) * 2003-07-16 2005-08-09 삼성전자주식회사 단일경로용 작업시스템 및 그 제어방법
US7072736B2 (en) * 2003-08-06 2006-07-04 Xerox Corporation Method to determine when a media handling system configuration is valid and a media handling system arranged in accordance with the same method
JP4690893B2 (ja) * 2003-12-24 2011-06-01 新日本製鐵株式会社 生産・物流スケジュール作成装置及び方法、生産・物流プロセス制御装置及び方法、コンピュータプログラム、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体
US7489976B2 (en) * 2005-09-12 2009-02-10 Hosni I Adra System and method for dynamically simulating process and value stream maps
US7599755B2 (en) * 2005-09-12 2009-10-06 Adra Hosni I System and method for dynamically simulating value stream and network maps
JP5032902B2 (ja) * 2007-06-28 2012-09-26 ルネサスエレクトロニクス株式会社 標準作業時間算出装置および標準作業時間算出方法
GB0723222D0 (en) * 2007-11-27 2008-01-09 Fujitsu Ltd A very stable multigrid fdtd solver
CN102331930B (zh) * 2011-07-13 2014-12-10 北京邮电大学 一种信息系统灾难恢复时间目标的计算方法
EP3103075A1 (en) 2014-02-04 2016-12-14 Exxonmobil Research And Engineering Company Operational programming of a facility
US10101732B1 (en) 2015-08-27 2018-10-16 Amazon Technologies, Inc. Equipment control by service request
TWI661326B (zh) * 2017-01-26 2019-06-01 台灣積體電路製造股份有限公司 半導體機台產能模擬方法及半導體機台產能模擬系統
JP6962539B2 (ja) * 2017-02-24 2021-11-05 株式会社レクサー・リサーチ 業務計画最適化方法
JP6805912B2 (ja) * 2017-03-13 2020-12-23 横河電機株式会社 評価装置、評価システム、および評価方法
JP7188950B2 (ja) 2018-09-20 2022-12-13 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス データ処理方法およびデータ処理プログラム
CN113822580A (zh) * 2021-09-24 2021-12-21 华润电力技术研究院有限公司 一种设备工况评估方法以及相关设备

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4827423A (en) * 1987-01-20 1989-05-02 R. J. Reynolds Tobacco Company Computer integrated manufacturing system
JPH0464164A (ja) * 1990-07-03 1992-02-28 Internatl Business Mach Corp <Ibm> シミユレーシヨン方法及び装置
JPH07129677A (ja) 1993-11-04 1995-05-19 Nec Corp 生産シミュレーション装置
JPH08147357A (ja) 1994-11-22 1996-06-07 Nec Yamagata Ltd 製造装置の簡易モデリング方法
JPH09198368A (ja) 1996-01-16 1997-07-31 Matsushita Electric Ind Co Ltd シミュレーション装置及びその方法
JP3211689B2 (ja) * 1996-11-29 2001-09-25 日本電気株式会社 生産制御装置

Also Published As

Publication number Publication date
TW507133B (en) 2002-10-21
CN1235310A (zh) 1999-11-17
KR100297967B1 (ko) 2001-09-26
CN1144139C (zh) 2004-03-31
GB9911205D0 (en) 1999-07-14
GB2340971B (en) 2003-08-06
US6405157B1 (en) 2002-06-11
GB2340971A (en) 2000-03-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100297967B1 (ko) 제조라인 시뮬레이터에서의 평가값 산출 시스템
CN1312469C (zh) 良否判定装置、判定程序、方法以及多变量统计解析装置
EP1027954A1 (en) Method of preparing tool wear data, estimating tool wear amount, and making decision on the use of the tool
JP2002318617A (ja) 製造工程のための管理方法
CN112633717B (zh) 一种基于bim的建筑施工用管理系统
JP7429623B2 (ja) 製造条件設定自動化装置及び方法
KR101960755B1 (ko) 미취득 전력 데이터 생성 방법 및 장치
JP3063758B2 (ja) 製造ラインシミュレ―タにおける評価値算出システム及びその算出方法並びにその制御プログラム記録媒体
CN113554483A (zh) 一种订单全生命周期管理方法及系统
WO2020166236A1 (ja) 作業効率評価方法、作業効率評価装置、及びプログラム
CN115422263B (zh) 一种电力现场多功能通用型故障分析方法及系统
US20200159183A1 (en) Quality analysis device and quality analysis method
JP4309146B2 (ja) 標準時間算出装置及びそれに用いる標準時間算出方法並びにそのプログラム
US6618642B2 (en) Method, program storage device, and apparatus for optimizing and analyzing efficiency of equipment
CN110659818A (zh) 信息处理方法及系统
CN112732773B (zh) 一种继电保护缺陷数据的唯一性校核方法及系统
US6662065B2 (en) Method of monitoring manufacturing apparatus
WO2022158216A1 (ja) 作業管理装置、作業管理方法、および作業管理プログラム
KR100576819B1 (ko) 반도체 공정설비의 공정데이터 관리 시스템
JP2002236866A (ja) 離散系システムの解析方法及びその装置、並びに生産ラインの解析方法及びその装置
CN117408742B (zh) 用户筛分方法及系统
TWI773539B (zh) 依據離群值篩選資料以預測測試時間之系統及方法
US20230342402A1 (en) Data analysis apparatus, data analysis system, and non-transitory computer-readable storage medium
US20230153428A1 (en) Information processing device, information processing method, recording medium, information processing system
JP2022113099A (ja) 作業管理装置、作業管理方法、および作業管理プログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
LAPS Lapse due to unpaid annual fee