半導(dǎo)體生產(chǎn)線智能化調(diào)度控制若干問題研究.pdf

1、世界進(jìn)入信息時代，對半導(dǎo)體超大規(guī)模器件生產(chǎn)的要求日益提高。半導(dǎo)體制造是一種非常重要的產(chǎn)業(yè)，制造過程的調(diào)度與控制具有關(guān)鍵的作用。本文研究在不增加投入的情況下，充分整合現(xiàn)有資源，使得生產(chǎn)線經(jīng)常處于高產(chǎn)高質(zhì)的狀態(tài)，從而提高產(chǎn)品合格率，降低成本，提高企業(yè)的市場競爭力。本論文研究了光刻設(shè)備的無死鎖調(diào)度，確定和模糊環(huán)境下關(guān)鍵設(shè)備前工件的隊列排序，使用數(shù)據(jù)挖掘方法及時發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)系統(tǒng)可能出現(xiàn)的問題等。所采用方法涉及建模仿真、決策規(guī)劃、數(shù)據(jù)統(tǒng)計及優(yōu)化調(diào)度等

2、方面，使用了遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論等智能優(yōu)化方法。 本文取得的研究成果如下：1.光刻設(shè)備TRACK系統(tǒng)是一種柔性制造系統(tǒng)，若資源調(diào)配不當(dāng)，會引發(fā)對資源的循環(huán)等待，發(fā)生死鎖，對此本文給出一種無死鎖調(diào)度算法，使用面向?qū)ο蟮姆椒▽ο到y(tǒng)建模，在不會引發(fā)死鎖的條件下為需要調(diào)度的工件確定加工組件。若無法找到合適的加工組件，判斷是否發(fā)生死鎖，若發(fā)生死鎖，則運行死鎖恢復(fù)算法，確保系統(tǒng)的正常工作。同時考慮到設(shè)備中的組件不時會出故障，在組件發(fā)

3、生故障后，為系統(tǒng)的正常運行提供了較好的解決方案。 2.研究了確定性環(huán)境和模糊環(huán)境下瓶頸機器前工件進(jìn)行排序的方法。在確定性情況下，首先根據(jù)機器的切換時間對機器前工件進(jìn)行排隊，使得機器加工完這些工件總的切換時間最小，然后根據(jù)工件已在空氣中暴露的時間和工件的交貨期對工件隊列重新調(diào)整，以保證工件不會因在空氣中暴露時間過長而氧化作廢，同時達(dá)到按期交貨的目標(biāo)，采用模糊規(guī)則的方法確定工件在隊列中的確定位置；對于模糊環(huán)境，考慮的因素和確定性環(huán)境

4、相似，給出了工件對的概念及確定工件對滿意度的方法，然后利用遺傳算法確定最佳排列順序，使得總的滿意度最高。 3.給出一種基于多agent技術(shù)的半導(dǎo)體生產(chǎn)線動態(tài)調(diào)度算法，對帶有時間約束的單步協(xié)商協(xié)議進(jìn)行了改進(jìn)，引入信譽度概念，提高了協(xié)商的效率，設(shè)備調(diào)度時考慮了上游設(shè)備即將到來的工件信息，同時協(xié)同考慮下游設(shè)備的在制品水平及其需求，各agent相互合作，共同滿足優(yōu)化調(diào)度的目的；定義了合理的懲罰函數(shù)，使得總的懲罰值最小，滿足了按期交貨，提

5、高產(chǎn)品合格率減少成本的需求。4.采用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對半導(dǎo)體生產(chǎn)系統(tǒng)建立預(yù)測模型，用simul8軟件對半導(dǎo)體生產(chǎn)線在各種投料策略和調(diào)度策略下進(jìn)行仿真采集得到的數(shù)據(jù)訓(xùn)練測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，測試結(jié)果表明模型的預(yù)測輸出與實測樣本基本吻合，證明了該預(yù)測模型的有效性。然后借鑒M.Hauskrecht狀態(tài)空間分解的思路，將系統(tǒng)狀態(tài)分成若干互不相交的區(qū)間，利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型預(yù)測若干時間后的系統(tǒng)狀態(tài)，狀態(tài)所屬區(qū)間改變時，利用提出的智能控制算法確定將

6、要采取的投料策略和調(diào)度策略組合?，F(xiàn)有文獻(xiàn)缺少有關(guān)尋求最優(yōu)投料策略和調(diào)度策略組合的方法，本文利用遺傳算法，搜索最優(yōu)投料策略和調(diào)度策略組合，使得系統(tǒng)在新的狀態(tài)區(qū)間內(nèi)輸出率最大。 5.對模糊自適應(yīng)共振理論(FART)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，提出一種晶圓合格率特征向量提取的方法，使用改進(jìn)的FART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對半導(dǎo)體生產(chǎn)線晶圓合格率進(jìn)行在線檢測，對晶圓合格率特征向量進(jìn)行聚類分析，將合格率損失中擁有相類似特征的晶圓分為一類，一旦檢測到生產(chǎn)線發(fā)生異常