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레퍼런스 공정 조건별 공정 변수에 대한 설비 장치별 성과 지표가 학습된 제1예측 모델로부터, 타겟 공정 조건별 공정 변수에 대한 설비 장치별 성과 지표를 예측하기 위한 제2예측 모델을 생성하는 단계; 상기 제2예측 모델을 이용하여, 타겟 공정 조건별 공정 변수에 대한 설비 장치별 성과 지표를 예측하는 단계; 및상기 예측된 성과 지표 및 미리 주어진 성과 지표 조건을 이용하여, 상기 타겟 공정 조건에 따라 공정을 수행할 설비 장치를 결정하는 단계를 포함하는 전이 학습을 이용한 공정 관리 방법
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제 1항에 있어서,상기 제2예측 모델을 생성하는 단계는상기 레퍼런스 공정 조건과, 상기 타겟 공정 조건의 유사도를 판단하는 단계; 및최대 유사도를 나타내는 레퍼런스 공정 조건의 제1예측 모델을 상기 제2예측 모델로 결정하는 단계를 포함하는 전이 학습을 이용한 공정 관리 방법
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제 1항에 있어서,상기 제2예측 모델을 생성하는 단계는상기 레퍼런스 공정 조건과, 상기 타겟 공정 조건의 유사도를 판단하는 단계; 최대 유사도를 나타내는 레퍼런스 공정 조건이 복수개인 경우, 미리 설정된 규칙에 따라서 하나의 레퍼런스 공정 조건을 선택하는 단계; 및상기 선택된 레퍼런스 공정 조건의 제1예측 모델을 상기 제2예측 모델로 결정하는 단계를 포함하는 전이 학습을 이용한 공정 관리 방법
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제3항에 있어서,상기 레퍼런스 공정 조건을 선택하는 단계는상기 설비 장치의 작업자의 선호도 또는 상기 공정 조건에 할당된 가중치에 따라서, 상기 레퍼런스 공정 조건을 선택하는전이 학습을 이용한 공정 관리 방법
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제 1항에 있어서,제1공정 데이터를 이용하여, 상기 제1예측 모델을 생성하는 단계를 더 포함하며, 상기 제2예측 모델을 생성하는 단계는제2공정 데이터량이 임계량 이하인 경우, 상기 제1예측 모델을 이용하여 상기 제2예측 모델을 생성하며,상기 공정 데이터는 공정 조건별 공정 변수에 따른 상기 설비 장치의 성과 지표에 대한 데이터인전이 학습을 이용한 공정 관리 방법
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제 1항에 있어서,상기 성과 지표는상기 설비 장치의 에너지 소비량, 공정 수행 시간, 공정 수행 비용 또는 생산 품질인전이 학습을 이용한 공정 관리 방법
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제 1항에 있어서,상기 공정 조건은절삭 공정, 반도체 공정, 자동차 조립 공정, 철강 제조 공정 또는 사출금형 공정에 대한 공정 조건인전이 학습을 이용한 공정 관리 방법
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제 7항에 있어서,상기 절삭 공정의 공정 조건은가공 소재, 가공 형상, 가공 공정 및 가공 전략 중 적어도 하나를 포함하는전이 학습을 이용한 공정 관리 방법
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제1공정 조건을 포함하는 공정 작업을 요청하는 제품 에이전트;기계 학습 기반의 제1예측 모델을 이용하여, 상기 제1공정 조건별 공정 변수에 대한 설비 장치별 성과 지표를 예측하는 설비 에이전트;상기 예측된 성과 지표 및 미리 주어진 성과 지표 조건을 이용하여, 상기 제1공정 조건에 따라 공정을 수행할 설비 장치를 선택하는 주문 에이전트를 포함하는 기계 학습을 이용하는 공정 관리 장치
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제 9항에 있어서,상기 제1공정 조건별 공정 변수에 대한 설비 장치별 성과 지표를 예측하기 위한 상기 제1예측 모델을 예측 모델 저장부에서 상기 설비 에이전트로 전달하는 모델 브로커 에이전트; 및제1공정 데이터를 공정 데이터 저장부에서 상기 설비 에이전트로 전달하는 데이터 브로커 에이전트를 더 포함하며,상기 제1공정 데이터는 상기 제1공정 조건별 공정 변수에 따른 상기 설비 장치의 성과 지표에 대한 데이터인기계 학습을 이용하는 공정 관리 장치
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제 10항에 있어서,상기 설비 에이전트는상기 제1공정 데이터에 기반하여, 상기 제1공정 조건별 공정 변수에 대한 설비 장치별 성과 지표가 학습된 상기 제1예측 모델을 생성하며,상기 모델 브로커 에이전트는상기 제1예측 모델을 상기 예측 모델 저장부로 전달하는기계 학습을 이용하는 공정 관리 장치
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제 10항에 있어서,상기 설비 에이전트는제2공정 데이터량이 임계량 이하인 경우, 상기 제1예측 모델을 이용하여 제2공정 조건별 공정 변수에 대한 설비 장치별 성과 지표를 예측하기 위한 제2예측 모델을 생성하며,상기 제2공정 데이터는 상기 제2공정 조건별 공정 변수에 따른 상기 설비 장치의 성과 지표에 대한 데이터인기계 학습을 이용하는 공정 관리 장치
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제 12항에 있어서,상기 제1공정 조건은복수의 공정 조건 중, 상기 제2공정 조건과 최대 유사도를 나타내는 공정 조건인기계 학습을 이용하는 공정 관리 장치
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