현재 반도체 제조환경이 다양한 형태로 신속하게 진화됨에 따라 공정의 완전자동화가 이루어짐으로 인해 작업자가 공정에 개입하는 것이 불필요해지고 있다. 일반적으로 생산 장비의 성능에 의존적인 반도체 제품 생산기업에서는 병목현상이나 반송시간 지연 등과 같은 여러 문제들을 효과적으로 해결하기 위한 다양한 운영·관리방법들을 개발하여 적용하고 있다. 특히 이러한 문제들은 반도체 라인의 생산성에 매우 큰 영향을 미칠 뿐만 아니라 제조비용을 막대하게 증가시키므로 장비를 효율적으로 운영·관리하고 꾸준히 개선하는 활동은 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 대표적인 클러스터 툴 형태의 반도체 공정장비인 플라즈마 증착공정장비의 기계적 특성과 운영 또는 공정상의 제약들을 반영하여 생산성을 향상시키기 위한 세 가지 운영 알고리즘을 제시하고 이들의 성능을 평가하고자 한다. 본 연구에서 제시된 세 가지 운영 알고리즘 중에서, 유전자 알고리즘이 클러스터 툴 형태의 플라즈마 증착공정장비의 생산 사이클 타임 최소화 측면에서 가장 우수한 성능을 보여줌을 알 수 있었다. 이러한 효율적인 운영 알고리즘은 차세대 450mm 반도체 웨이퍼 생산시스템의 장비 스케줄러 운영 모듈로써 사용될 수 있다.
이 연구에서는 대표적인 클러스터 툴 형태의 반도체 공정장비인 플라즈마 증착공정장비의 기계적 특성과 운영 또는 공정상의 제약들을 반영하여 생산성을 향상시키기 위한 세 가지 운영 알고리즘을 제시하고 이들의 성능을 평가하려 한다. 이 연구에서 제시된 세 가지 운영 알고리즘 중에서, 유전자 알고리즘이 클러스터 툴 형태의 플라즈마 증착공정장비의 생산 사이클 타임 최소화 측면에서 가장 우수한 성능을 보여줌을 알 수 있었다.