半導體生產線動態(tài)實時智能調度方法研究.pdf

1、內容摘要生產調度是在不增加或少增加投入的情況下，通過充分組合和利用現(xiàn)有資源，提高企業(yè)競爭力的最有效手段之一。半導體生產線的結構復雜、設備多且加工特性各異，具有嚴重的可重入性、高度不確定性和多目標優(yōu)化特征，所有這些給半導體生產線的調度帶來了極大的困難。在綜述半導體生產線調度特點的基礎上，對半導體生產線的動態(tài)調度進行了深入而細致的研究，給出了半導體生產線多目標優(yōu)化動態(tài)調度規(guī)則〔MODDMultiObjectiveOptimizationDy

2、namicDispatchingRule).MODD包括五種類型的調度規(guī)則:正常生產狀態(tài)調度規(guī)則、瓶頸設備低在制品水平調度規(guī)則、非瓶頸設備高在制品水平調度規(guī)則、多批加工設備調度規(guī)則與緊急工件調度規(guī)則。該算法考慮了半導體生產線的本質特點，如可重入流、多批加工、緊急工件、次序相關的準備時間等等能夠同時優(yōu)化半導體生產線多個性能指標，如MOVEMENT、加工周期、生產率與準時交貨率。但是該算法的局限性在于:在半導體生產線瓶頸變化頻繁的情況下，可

3、能會影響調度決策的快速性。群體智能理論為半導體生產線動態(tài)調度提供了新的解決思路。在充分理解群體智能理論的思想的基礎上，提出了半導體生產線動態(tài)實時智能調度方法。研究分三個階段進行:第一階段:基于信息素的間接交互方式，提出了基于信息素的半導體生產線動態(tài)實時智能調度算法(PBDRPheromoneBasedDynamicRealTimeSchedulingAlgorithm)。首先，模擬蟻群生態(tài)系統(tǒng)，構建了實現(xiàn)半導體生產線動態(tài)調度的MAS系統(tǒng)

4、(SMAS)。在該系統(tǒng)中，使用每個螞蟻agent分別控制相應的工件、設備、運輸工具與人員，將與調度相關的信息表示成相應的螞蟻agent的信息素。螞蟻agent通過感知其他螞蟻agent的信息素來確定自己下一步行為，即選擇合適的設備等待加工或選擇合適的工件進行加工，從而實現(xiàn)動態(tài)調度。該算法有兩方面的優(yōu)勢:一是將調度相關信息表示成螞蟻agent的信息素后，可以根據(jù)要優(yōu)化的性能指標，來相應地改變信息素的表示方式，對調度的結構卻不發(fā)生影響，可以

5、方便地實現(xiàn)方法的重用二是決策時間短、計算量小、實時性好、易于實現(xiàn)，非常適用于動態(tài)調度。PBDR的局限性在于缺乏對整體性能的把握和預見能力，因此其調度結果可能會與系統(tǒng)的全局優(yōu)化有一定的偏差。第二階段:為了盡可能縮小PBDR的調度結果與全局優(yōu)化的偏差，提出了集成優(yōu)化的半導體生產線智能調度模型(ODISMOptimizedDynamicIntelligentSchedulingModel)。該模型由兩個部分組成，即分布式動態(tài)控制人工蟻群MAS

6、系統(tǒng)(DMAS)與集中優(yōu)化控制MAS系統(tǒng)(CMAS)oDMAS是在SMAS的基礎上，引入了蟻后AbstractSchedulingisoneofthemostefectivewaystoefficientlyutilizeexistingresourcestoimprovecompetitivepowerofenterpriseswithnoorlessinvestment.Semiconductorwaferfabhasitsownp

7、roductionstyleandschedulingcharacteristicssuchasreentrancehighuncertaintyandcomplexityandmultipleoptimizedobjectives.Asaresultitisdifficulttodirectlyapplysuccessfulschedulingmethodsinjobshopandflowshoptosemiconductorwafe

8、rfab.Onthebasisofsummarizingschedulingcharacteristicsofsemiconductorwaferfabmultiobjectiveoptimizationdynamicdispatchingrule(MODD)isproposed.TherearefivekindsofdispatchingrulesinMODDi.e.defaultdispatchingruledispatchingr

9、uleforbotleneckmachineswithlowerWIPleveldispatchingrulefornonbottleneckmachineswithhigherWIPleveldispatchingruleforbatchingmachinesanddispatchingruleforhotlots.MODDhasconsideredtheintrinsiccharacteristicsofsemiconductorw

10、aferfabschedulingsuchasreentrancebatchingmachinehotlotandorderrelatedsetuptime.Itcanoptimizemultipleperformancessuchontimedelivery.ThedeficiencyofMODDwithfrequentchangeofbottleneckmachines.asmovementcycletimethroughputan

11、disnotapplicabletosemiconductorwaferfabSwarmintelligenceofersanovelsolutiontodynamicschedulingofsemiconductorwaferfab.Basedondeeplycomprehendingswarmintelligenceideasemiconductorwaferfabdynamicrealtimeduringtheresearch.i

12、ntelligentschedulingapproachisproposed.Therearethree曲asesThefirstphase:pheromonebaseddynamicpresented.Atfirstimitatingantcoloniesthescheduling(SMAS)isconstructed.Eachantrealtimeschedulingalgorithm(PBDR)isonemachineschedu

13、lingisMASforsemiconductorwaferfabdynamicagentinSMAScontrolsoneworkpieceororonetransportationtooloroneperson.Theinformationrelatedtoexpressedaspheromoneofantagents.Theantagentsensesotheranttodetermineitsactioni.e.selectin

14、gagentsselectingproperworkpiecetoprocess.AsTherearetwoadvantagesinPBDR.Onepropermachinetobeingprocessedoraresultthedynamicschedulingisrealized.beonisthattheexpressionofpheromonecouldeasilymodifiedaccordingtorequiredoptim

15、izedperformanceschedulingstructure.SoPBDRcouldmakingtimeofPBDRisshortandthe，withoutimpactingbereusedeasily.TheothercomputationofPBDRisless.berealizedandcouldquicklyresponsetochangedenvironmentisthatthedecisionSoPBDRiseas

16、ytoapplicabletodynamicscheduling.ThedeficiencyofPBDRmaydeviatetotheglobaloptimization..AsaresultPBDRisthatitsschedulingisveryresultsSecondphase:tocomplementthedeficiencyofPBDRschedulingmodel(ODISM)isproposedwhichisoptimi