데이터 학습으로 최적화를 달성하는 Ultramax


  Ultramax는 Empirical method를 사용한 최적화 기법으로 modeling을 위해 non-linear regression방법을 사용하고 extrapolation을 위해 Bayesian statistics방법을 활용한 SEO (Sequential Empirical Optimization)에 특화된 솔류션입니다.  최적화시스템인 Ultramax는 자기학습형 감시제어시스템 최적화 소프트웨어로, 이미 최적화 되었다고 간주된 기존의 운전을 포함하여 모든 공정 운전의 장비와 제어에 있어 그 효율을 극대화 시킬 수 있는 솔루션입니다. Ultramax는 운전 Data로부터 학습을 하고 Ultramax의 지능형 분석을 통하여 적용 가능한 최적의 Set-point 값을 제시합니다.

  1. 개요

  특징

  • 다른 최적화 기술과 비교하여 optimum point에 더 빠르게 접근
  • Model중심이 아니라 Data중심의 접근방식
  • 문제 원인 분석 및 진단
  • Unknown원인으로 인한 공정변화에 more dynamic approach
  • 공정특성을 자동적으로 learning

  2. 활용 목적

  • 최소비용으로 제품을 생산하기 위해
  • 균일한 quality를 가진 제품을 생산하기 위해
  • 문제 원인 분석 및 진단
  • 에너지 소비를 최소화 하기 위해
  • Moving target에 대응하기 위해

  3. 제품 종류

  • Stand Alone: Offline optimization study 용
  • Online Advisory: online input & offline output (manual output change)
  • Online Closed-loop:

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  Ultramax 적용 예시


  공정의 입력 변수와 출력 변수에 대한 수식 모델링은 매우 어렵습니다. 반면 Ultramax는 공정 시뮬레이션으로는 얻을 수 없는 emperical solution을 찾아냅니다. Ultramax는 데이터를 입력받음에 따라 데이터를 학습하여 최적의 set-point를 다시 제시합니다. 이러한 과정을 반복하여 공정이 달성할 수 있는 최대의 수율을 얻을 수 있도록 set-point를 제시합니다.

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