• 목록

Q (λ) learning-based dynamic route guidance algorithm for overhead hoist transport systems in semiconductor fabs

본 논문은 DAIM Research의 창립자인 황일회와 장영재에 의해 저술 되었으며, 기계 학습의 한 분야인 강화 학습 기반의 OHT (Overhead Hoist Transport) 경로 설정 알고리즘 제안 및 그에 따른 혁신적인 성과를 소개한다. 대규모 OHT 시스템의 운영에 강화 학습 알고리즘을 적용한 사례는 반도체 산업 및 기타 첨단 제조 분야에서 그 중요한 의미를 갖는다. 강화 학습을 대규모 OHT 시스템에 적용함으로 OHT 시스템의 효율적인 관리 및 복잡한 산업 환경의 물류 처리 분야에서 최적화 방법론 연구에 새로운 지평을 열었다. 또한, OHT 경로 설정에 기계 학습의 유효성을 입증하며 다양한 첨단 제조 산업에서 물류 자동화 및 생산 효율성 향상을 위한 인공지능을 도입하는 기반을 마련하였다.

실제 반도체 제조 시설의 데이터를 기반으로 한 시뮬레이션 결과, 제안된 알고리즘이 OHT 흐름을 제어하고 혼잡을 효과적으로 예방하는 데 확인할 수 있었다. 첨부된 영상에서 확인할 수 있듯이, 여러 대의 OHT 이동을 관리하며, 병목 현상을 최소화하고 시설 내 전체적인 물류 흐름을 최적화하는 데 기여하고 있다.

This seminal research article, authored by DAIM Research founders Illhoe Hwang and Young Jae Jang, introduces a groundbreaking routing algorithm for Overhead Hoist Transport (OHT) vehicles based on Reinforcement Learning (RL), a subset of machine learning. The study marks a significant milestone in applying RL-based algorithms to large-scale fleet operations, particularly in the semiconductor industry and other high-tech manufacturing sectors. The work pioneered the use of RL techniques for managing extensive transfer vehicle systems, opening new avenues for optimizing material handling in complex industrial environments. By demonstrating the effectiveness of machine learning in routing OHT vehicles, this research laid the foundation for future advancements in automated logistics and production efficiency across various high-tech manufacturing domains.

The simulation, based on real semiconductor fabrication facility data, demonstrates the algorithm's effectiveness in controlling traffic and preventing congestion. As evidenced in the accompanying video clip, the system successfully manages vehicle movement, minimizing bottlenecks and optimizing overall flow within the facility.

* Youtube: https://youtu.be/T-HqnPlUPxw?feature=shared
* URL: https://scholar.google.com/citations?view_op=view_citation&hl=en&user=V6RyVn8AAAAJ&pagesize=80&sortby=pubdate&citation_for_view=V6RyVn8AAAAJ:IaI1MmNe2tcC