심층강화학습 기반의 R2R 제어 알고리즘 개발

직책: 연구 책임자

기간: 2023. 01 ~ 2023. 12

연구 필요성

복잡해지는 제조 공정으로 공정 변수들과 관측치가 점점 복잡한 관계를 갖는 추세이다. 따라서, 공정 변수들과 관측치가 복잡한 관계를 갖더라도 이를 반영하여 공정 변수를 제어하는 고도화된 제어 시스템이 필요하다.

제품들에 동일한 공정 진행 조건을 부여하더라도, 변화하는 설비의 상태와 외부 환경에 의해 제품마다 다른 결과가 발생할 수 있다. 변화하는 설비의 상태와 외부 환경에도 제품마다 최적화된 공정 진행 조건을 찾는 고도화된 제어 시스템이 필요하다.

연구 목적 및 내용

본 연구의 최종 목표는 공정 산포를 저감하기 위한 R2R 제어에 심층강화학습을 적용하여 성능개선 하는 것을 주 목적으로 한다.

심층강화학습 기반의 R2R 제어 알고리즘은 CMP 공정 데이터를 활용하며, EWMA 알고리즘 대비 10% 성능 개선을 목표로 한다.

기대 효과

공정 변수들과 관측치가 복잡한 관계를 갖고, 관리를 필요로 하는 공정 변수가 많아지더라도 최적화된 공정 진행 조건을 찾을 수 있는 공정제어 시스템을 구축할 수 있다.

설비 및 외부 환경이 변화하더라도 제품 생산에 최적화된 공정 진행 조건을 찾는 공정제어 시스템을 구축할 수 있다.