인공지능을 활용한 챔버형 반도체 제조 설비의 Fan Motor 이상감지 진단에 관한 연구

조희록; 박승범

doi:10.13088/jiis.2024.30.1.159

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조희록 (호서대학교) 박승범 (호서대학교)

저널정보: 한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제30권 제1호

발행연도: 2024.3

수록면: 159 - 177 (19page)

DOI: 10.13088/jiis.2024.30.1.159

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반도체 장치산업은 막대한 투자비가 수반 되므로 생산 설비가 고유의 성능을 유지하기 위한 설비 예방보전 활동이 중요하다. 설비보전의 중요성으로 기업에서는 다양한 예방보전 활동이 진행되고 있으며, 아직은 수명에 의한 TBM(Time Base Maintenance) 형태의 예방보전에 의존하고 있다. 최근 기술 발전으로 AI 기법을 활용한 고장을 진단하고 사전 조치를 진행하는 CBM(Condition Based Maintenance) 예지보전 형태로 발전하고 있다. 본 논문에서는 반도체 챔버형 설비에서 Fan Motor 고장을 진단하기 위한 연구로 현장의 데이터와 가장 유사한 공공 데이터셋을 통해 진동신호를 AI 기법을 이용하여 고장진단 방법을 연구하였다.
첫 번째 선행연구에서 인공지능 딥러닝 기법으로 3가지 모델인 DNN, RNN, CNN로 고장을 예측하였고, 진동 신호 4개를 Feature Engineering을 통해 19개로 확대하여 동일하게 3가지 모델로 고장 예측을 비교 분석하여 모델 알고리즘의 성능을 개선하였다. 아울러 대부분의 AI 연구는 배치 단위의 시계열 데이터를 통한 고장진단 방법론을 연구하고 있다. 반도체 생산 현장은 24시간 가동되는 장비이므로 스트리밍 상태의 실시간 기반의 데이터를 활용하여 정상데이터를 학습하고 이상 데이터가 감지되면, 고장으로 분류가 가능한 오토인코더 기법을 활용하여 성능을 검증하고 고장진단 방법을 연구하였다.
본 연구에서 시사하는 바는 통상적인 인공지능 기법으로 알고리즘 성능을 개선하는 연구에서 한 단계 진전되어 Feature Engineering을 통한 성능개선을 진행하였다. 산업 현장에서 실제 적용이 가능한 오토인코더 알고리즘을 접목하여 고장 예측을 시각화하고, 정상상태를 학습하여 Anomaly Score을 예측하고, 이상 데이터가 발생 시 차이를 분석하여 고장 예측이 가능한 것을 검증하였다. 또한, 정상데이터의 학습데이터로 이상 데이터 예측이 가능하므로 정상학습 데이터의 Anomaly Score 최댓값으로 이상치를 등급화할 수 있다. 설비의 보전상태를 정상가동, 모니터링 상태, 보전상태 등으로 분류가 가능한 예지보전 시스템을 구현하는데 활용될 수 있다.

Since semiconductor device industry requires enormous investment costs, preventive maintenance activities are important to ensure that production equipment maintains its unique performance.
Due to the importance of equipment maintenance, various preventive maintenance activities are being carried out by manufactures, and they still rely on preventive maintenance in the form of TBM (Time Base Maintenance) based on lifespan. With technological advancements, it is developing into a form of predictive maintenance that uses AI techniques to diagnose failures and take proactive measures. In this paper, a study was conducted to diagnose fan motor failure in semiconductor chamber-type equipment, and a failure diagnosis method was studied using vibration signals using AI techniques through similar data sets.
First, in previous research, failure was predicted using three models (DNN, RNN, CNN) using artificial intelligence deep learning techniques, and the four vibration signals were expanded to 19 through feature engineering to compare failure predictions using the same three models. Through analysis, the performance of the model algorithm was improved. In addition, most AI research studies failure diagnosis methodologies through batch-level time series data. Since semiconductor production sites are equipment that operates 24 hours a day, normal data is learned using streaming real-time data, and when abnormal data is detected, the autoencoder technique is used to classify it as a failure, to verify performance and diagnose failures. was studied.
The implication of this study is that it is a step forward from research on improving algorithm performance using typical artificial intelligence techniques, and has progressed to improve performance through feature engineering. We visualized failure prediction by incorporating an autoencoder algorithm that can be actually applied in industrial sites, predicted anomaly scores by learning normal states, and analyzed the differences when abnormal data occurs to verify that failure prediction is possible. In addition, since abnormal data can be predicted using normal learning data, outliers can be graded by grade based on the maximum Anomaly Score of normal learning data. It can be used to implement a predictive maintenance system that can classify the maintenance status of facilities into normal operation, monitoring status, and maintenance status.

#BiLSTM 오토인코더 #CBM #Feature Engineering #LSTM #BiLSTM Auto-encoder #Anomaly Score

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