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클린룸에 설치되는 환경정보 센서에 의해 생성된 클린룸 환경센서 데이터와, 상기 클린룸과 관련한 제조공정 데이터를 수집하는 데이터 수집부;상기 클린룸 환경센서 데이터와 상기 제조공정 데이터를 이용하여, 상기 클린룸에 관한 클린룸 상태를 판단하는 데이터분석 및 머신러닝부; 및상기 판단된 클린룸 상태에 따라, 상기 클린룸을 동작시키는 설비를 제어하여 상기 클린룸을 최적화시키는 제어 및 실행부를 포함하는 머신러닝 기반 클린룸 관리 시스템
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제1항에 있어서,상기 클린룸 환경센서 데이터와 상기 제조공정 데이터에 대해, ETL 툴인 NiFi를 활용하여 전처리하는 데이터 전처리부를 더 포함하고,상기 데이터분석 및 머신러닝부는,상기 전처리가 완료된 클린룸 환경센서 데이터와 제고공정 데이터를 분석하여, 상기 클린룸의 내부환경 변화에 따른 수율, 설비의 이상패턴, 및 불량품의 원인 중 어느 하나를 확인하여, 상기 클린룸에 관한 클린룸 상태를 판단하는를 포함하는 머신러닝 기반 클린룸 관리 시스템
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제2항에 있어서,상기 데이터 전처리부는,SQL쿼리의 실행에 따라, 상기 클린룸 환경센서 데이터와 상기 제고공정 데이터를 NiFi FlowFile로 가져오고,상기 NiFi FlowFile을, Avro형식의 Avro 데이터과 CSV형식의 CSV 데이터로 순차적으로 변경하며,상기 CSV 데이터로 바뀐 NiFi FlowFile을 로컬파일시스템(PutFile), HBase(putHBaseRecord), HDFS(putHDFS)에 각각 저장 함으로써, 상기 전처리하는를 포함하는 머신러닝 기반 클린룸 관리 시스템
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제2항에 있어서,상기 데이터분석 및 머신러닝부는,상기 전처리가 완료된 클린룸 환경센서 데이터와 제고공정 데이터로 구성되는 데이터셋에 대해 분류 및 검증을 통해, 분석목적에 맞는 분석데이터셋을 구축하는 탐색적데이터 분석; 및상기 분석데이터셋에 머신러닝 모델을 적용하여 출력되는 예측결과를, 상기 클린룸 상태로 판단하는 머신러닝을 수행하는 머신러닝 기반 클린룸 관리 시스템
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제4항에 있어서,상기 머신러닝 모델은,'제품 수율 분석-제어신호 알고리즘', '설비이상 패턴-제어신호 알고리즘', 및 '제품 불량원인-제어신호 알고리즘' 중 적어도 하나의 분석알고리즘인머신러닝 기반 클린룸 관리 시스템
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제1항에 있어서,상기 클린룸 환경센서 데이터와 상기 제조공정 데이터와 함께, 상기 판단된 클린룸 상태를 시각화하는 실시간 모니터링 및 시각화부를 더 포함하는 머신러닝 기반 클린룸 관리 시스템
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데이터 수집부에서, 클린룸에 설치되는 환경정보 센서에 의해 생성된 클린룸 환경센서 데이터와, 상기 클린룸과 관련한 제조공정 데이터를 수집하는 단계;데이터분석 및 머신러닝부에서, 상기 클린룸 환경센서 데이터와 상기 제조공정 데이터를 이용하여, 상기 클린룸에 관한 클린룸 상태를 판단하는 단계; 및제어 및 실행부에서, 상기 판단된 클린룸 상태에 따라, 상기 클린룸을 동작시키는 설비를 제어하여 상기 클린룸을 최적화시키는 단계를 포함하는 머신러닝 기반 클린룸 관리 방법
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제7항에 있어서,데이터 전처리부에서, 상기 클린룸 환경센서 데이터와 상기 제조공정 데이터에 대해, ETL 툴인 NiFi를 활용하여 전처리하는 단계를 더 포함하고,상기 클린룸 상태를 판단하는 단계는,상기 전처리가 완료된 클린룸 환경센서 데이터와 제고공정 데이터를 분석하여, 상기 클린룸의 내부환경 변화에 따른 수율, 설비의 이상패턴, 및 불량품의 원인 중 어느 하나를 확인하여, 상기 클린룸에 관한 클린룸 상태를 판단하는를 포함하는 머신러닝 기반 클린룸 관리 방법
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제8항에 있어서,상기 전처리하는 단계는,SQL쿼리의 실행에 따라, 상기 클린룸 환경센서 데이터와 상기 제고공정 데이터를 NiFi FlowFile로 가져오는 단계;상기 NiFi FlowFile을, Avro형식의 Avro 데이터과 CSV형식의 CSV 데이터로 순차적으로 변경하는 단계; 및상기 CSV 데이터로 바뀐 NiFi FlowFile을 로컬파일방법(PutFile), HBase(putHBaseRecord), HDFS(putHDFS)에 각각 저장 함으로써, 상기 전처리하는 단계를 포함하는 머신러닝 기반 클린룸 관리 방법
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제8항에 있어서,상기 클린룸 상태를 판단하는 단계는,상기 전처리가 완료된 클린룸 환경센서 데이터와 제고공정 데이터로 구성되는 데이터셋에 대해 분류 및 검증을 통해, 분석목적에 맞는 분석데이터셋을 구축하는 단계; 및상기 분석데이터셋에 머신러닝 모델을 적용하여 출력되는 예측결과를, 상기 클린룸 상태로 판단하는 단계를 더 포함하는 머신러닝 기반 클린룸 관리 방법
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제10항에 있어서,상기 머신러닝 모델은,'제품 수율 분석-제어신호 알고리즘', '설비이상 패턴-제어신호 알고리즘', 및 '제품 불량원인-제어신호 알고리즘' 중 적어도 하나의 분석알고리즘인머신러닝 기반 클린룸 관리 방법
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제7항에 있어서,실시간 모니터링 및 시각화부에서, 상기 클린룸 환경센서 데이터와 상기 제조공정 데이터와 함께, 상기 판단된 클린룸 상태를 시각화하는 단계를 더 포함하는 머신러닝 기반 클린룸 관리 방법
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제7항 내지 제12항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
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