基于数据半导体生产线瓶颈设备动态调度方法研究光盘及问题.pptxVIP

基于数据的半导体生产线瓶颈设备动态调度方法的研究姓名：王正学号：1333716导师：乔非

研究背景半导体制造业的重要性半导体生产线的复杂性瓶颈设备具有的关键性系统中存在着大量未被利用的数据

研究目的本文对半导体生产线瓶颈展开研究，在充分分析瓶颈识别和调度等问题的基础上，基于生产线历史数据，采用数据挖掘和反馈控制等手段，获取生产过程切实可行的瓶颈动态调度方法，用于指导生产实践，为生产过程的控制与调度提供一种新的思路。

研究框图

基于C4.5决策树的瓶颈识别以往研究的不足（1）通过指标直接识别瓶颈的方法均是识别系统已经存在的瓶颈，如通过最长队列长度识别瓶颈的方法只有当设备上大量工件已经堆积了一段时间后，才有可能被认作为瓶颈，这种滞后性影响了调度的及时性。（2）通过数学分析和数据分析识别瓶颈的方法只是针对固定瓶颈，没有考虑到瓶颈可能会因为系统扰动而出现漂移。而半导体生产线上不确定因素多，瓶颈漂移现象难以避免。研究设计思路针对以上不足，需要一种瓶颈识别方法能够及时动态地识别瓶颈。本文采用数据挖掘的思想，利用C4.5决策树算法，根据历史数据建立瓶颈识别模型，然后就可以根据生产线实时状态等信息，动态地识别瓶颈。

基于C4.5决策树的瓶颈识别算法流程（1）数据采集通过仿真记录投料信息，实时状态等作为原始样本。（2）数据预处理删除重复和无效数据，对原始样本进行离散化处理。并将原始样本分为训练样本和测试样本两部分。（3）模型建立用C4.5决策树对训练样本建立分类模型，并用测试样本对模型进行准确率测试，通过调整置信因子来获得较高性能。（4）实时识别对于已建立的分类器，输入所需的实时状态，获取该实时状态下生产线的瓶颈。。

基于C4.5决策树的瓶颈识别仿真比较-瓶颈识别结果

基于C4.5决策树的瓶颈识别仿真比较-性能比较性能指标识别方法平均加工周期（天）加工周期方差平均生产率（卡/天）平均移动数（步/天）本文方法10.0819.412.34558.27队列长度法13.9493.402.13539.42相对负荷法17.7469.522.14541.89设备利用率法11.5732.232.31559.27使用本文算法识别瓶颈后，相对于其它三种方法，平均加工周期降低了12.9%-43.2%，平均加工周期方差降低了39.8%-79.2%，平均生产率提高了9.3%-9.9%，在平均移动数上也有一定的效果，说明了本文算法识别出的瓶颈更加有效。

研究框图

半导体生产线瓶颈动态调度方法设计（1）目前的研究往往只针对流水车间和作业车间等简单生产线，而半导体生产线规模庞大，问题复杂，以往的调度方法不一定能取得良好的效果。（2）目前大多数针对瓶颈调度的研究还只停留在静态调度，即调度方案在最开始确定之后就不会再变化。而半导体生产线不确定性大，不可避免地将出现各种随机扰动，因此静态调度的效果会在实际生产过程中降低。（1）针对半导体生产线瓶颈调度的问题以及生产线可重入和多产品的特点，本文提出了一种多产品瓶颈调度算法（Multi-ProductBottleneckScheduling，MPBS）。（2）设计了模糊控制器，针对实际生产线的实时状况调整调度算法参数，较好地解决了生产线因随机波动导致性能下降的问题。以往研究的不足研究设计思路

多产品瓶颈调度（MPBS）?工件优先级计算

多产品瓶颈调度（MPBS）调度流程当某加工区中的设备出现空闲状态时，将按照如下的算法流程，从缓冲区中选择适当的工件进行加工：（3）若一个加工区前有多个工件的加工优先级一致，则按照FIFO规则排序，先到达的工件先加工。?（2）若该加工区不是瓶颈区，则首先计算其各工件的下游瓶颈区，若其下游的瓶颈区中存在某一阶段的工件优先级小于最低允许值LLV，则将相应的上游工件优先级设为最高，否则将工件按照FIFO规则排序；

多产品瓶颈调度（MPBS）仿真比较

研究框图

基于模糊控制的反馈机制?反馈时间点的确定主要问题（1）如何确定反馈时间点；（2）在反馈时间点，如何进行反馈控制。

基于模糊控制的反馈机制模糊控制器的建立（1）确定输入、输出变量选用瓶颈区在制品数量及其占总在制品数的比例两个量作为模糊控制系统的输入，将最低允许值LLV作为输出，构造成为两输入单输出的模糊控制系统；（2）模糊化通过隶属度函数进行论域变化，将生产线上的精确值转化成模糊值；（3）确定模糊控制规则（4）模糊推理按照模糊推理方法来获得输出值；（5）去模糊化依据输出隶属度函数，将模糊量转换为精确量。

基于模糊控制的反馈机制仿真比较可以看出，加反馈后，平均瓶颈利用率提升了3.18%。另外在瓶颈利用率的方差上，加反馈控制后降低了9.77%，性能更加平稳。由此可以说明