Autonomous Robot Orchestration Solution for OHT with Machine Learning …
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조회 66회 작성일 24-12-23 10:24
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Autonomous Robot Orchestration Solution for OHT with Machine Learning and Digital Twin
자율 로봇 오케스트레이션 솔루션 AROS(Autonomous Robot Orchestration Solution)는 로봇 차량 관리에 혁신적인 변화를 일으키고 있다. AROS는 각 로봇의 상태와 환경을 식별하고, 이를 바탕으로 로봇들이 협력하여 공동의 목표를 달성한다. 본 논문에서는 AROS를 소개하고, 이를 반도체 팹 내 대규모 OHT (Overhead Hoist Transport) 시스템 제어에 적용한 사례를 다룬다.
AROS의 핵심 기술은 강화학습 알고리즘과 딥 오토인코더 모델이다. OHT의 의사 결정을 개선하기 위해, 본 연구에서는 실제 현장을 모사한 디지털 트윈(Digital Twin, DT) 환경과의 실시간 통신을 활용하였다. 테스트 결과, AROS를 통한 OHT의 평균 전달 시간 감소와 배송 용량 증가 등의 긍정적인 효과가 입증되다. 또한, AROS의 이상 탐지 알고리즘과 상태 모니터링 솔루션은 예기치 않은 오류를 자동으로 처리하며, 인간의 개입 없이 원활한 시스템 운영도 가능함을 보여주었다.
Autonomous Robot Orchestration Solution (AROS) is revolutionizing robot fleet management. AROS identifies the state and environment of each robot and enables them to achieve common goals collaboratively. In this paper, we introduce AROS and its application in controlling massive Overhead Hoist Transport (OHT) vehicles in semiconductor fabs. Key technologies in AROS include reinforcement learning algorithms and deep autoencoder models. Digital Twin (DT) replicates the real system in a virtual environment with real-time communication to enhance decision-making for OHTs. We demonstrate the positive impact of AROS on OHT system performance, reducing average delivery times and increasing delivery capacity. AROS anomaly detection algorithm and health monitoring solution handle unexpected errors. This eliminates the need for human intervention. Our findings are supported by real use cases in large-scale semiconductor fabs.
2024