2026년 4월 1일 회의 준비

4월 8일 회의

DMAIC 방법론을 적용해보자

→ DMAIC 방법론은 산업 공학 및 품질 공학에서 개선 프로젝트에서 가장 많이 사용하는 문제 해결 프레임 워크임

→ 기본적인 구조는 다음과 같음

1. Define (문제 정의) : 무엇이 문제인지 명확하게 정의하는 단계
   1. 고객의 요구사항 정의
   2. 프로젝트 범위 설정
   3. KPI 설정
2. Measure (측정) : 현재 상태를 데이터로 정확하게 측정하는 단계
   1. 공정 데이터 수집
   2. 장비 가동률 측정
   3. 대기시간 측정
3. Analyze (원인 분석) : 문제의 원인을 찾는 단계
   1. 병목 공정 분석
   2. 상관관계 분석
   3. Queue 분석
   4. 스케쥴링 Rule 비교
4. Improve (개선) : 문제를 해결하는 실제 개선안을 적용하는 단계
   1. 새로운 알고리즘 개발
   2. 새로운 스케줄링 정책
   3. 강화학습
5. Control (유지관리) : 개선 결과가 유지되도록 하는 단계
   1. 개선 결과를 유지하도록 하는 단계
   2. KPI 지속 모니터링
   3. Control Chart 적용

→

1. Define (문제 정의)

2. Measure

3월 15일 회의 준비

1. 기본적인 구조는 As-IS (dispatching)에 대비해서 상황 대응성이 높은 스케쥴링 방안을 제안한다.

   → 여기에는 간단한 휴리스틱을 사용한다.

• 현실세계는 Greedy한 방식으로 Rule-Based dispatching을 사용하는데, 이는 실시간 적용이 편하다는 장점이 있지만, Q-time 제약을 정교하게 반영하기 어렵고 PM(예방보전)이나 고장으로 장비가 멈추는 상황에 유연하게 대응하기 어렵고 눈앞의 우선순위만 보다가 전체적인 성능이 나빠질 수 있다
• To-Be
  • Q-time과 보전에 의한 장비 정지를 고려할 수 있는 메타휴리스틱 기반 스케줄링 방안을 제안한다.

평가지표 : 평균 지연 시간 혹은 장비의 utilization

→ 기본적으로 산화 - 노광 - 식각을 무한 반복인데, 이 과정에서 제품 종류별로 공정에 필요한 정보가 다름