（控制科学与工程专业论文）不确定环境下多重入制造系统优化调度方法的研究.pdf

学位论文数据集 中图分类号 t p 2 7 3 学科分类号 51 0 8 0 6 0 论文编号 l o o l 0 2 0 1 1 0 8 4 8 密级公开 学位授予单位代 1 0 0 l o 学位授予单位名称北京化工大学 码 作者姓名赵会丹学号 2 0 0 8 0 0 0 8 4 8 获学位专业名称 控制科学与工程获学位专业代码 0 8 1 l 主管部门( 部委级) 项复杂系统的建模、优 课题来源研究方向 目 化与调度 论文题目 不确定环境下多重入制造系统优化调度方法的研究 半导体生产线，调度，模糊p e t r i 网，模拟退火算法，自适应神经模 关键词 糊推理系统 论文答辩日期 2 0 1 1 0 5 2 6幸论文类型 应用研究 学位论文评阅及答辩委员会情况 姓名职称工作单位学科专长 指导教师曹政才副教授北京化工大学机器人自主控制 评阅人1朱群雄教授北京化工大学智能系统与数据挖掘 评阅人2王晶 副教授北京化工大学先进过程控制 评阅人3 评阅人4 评阅人5 徽员粼朱群雄教授北京化工大学 智能系统与数据挖掘 复杂过程的模型化、 答辩委员1黄克谨教授北京化工大学 控制及优化 答辩委员2 王友清教授 北京化工大学 生物医学控制 答辩委员3 耿志强副教授 北京化工大学 计算智能与系统 答辩委员4王晶 副教授 北京化工大学 先进过程控制 答辩委员5 注：一论文类型：1 基础研究2 应用研究3 开发研究4 其他 二中图分类号在中国图书资料分类法查询。 三学科分类号在中华人民共和国国家标准( g b t1 3 7 4 5 9 ) 学科分类与代码中 查询。 四论文编号由单位代码和年份及学号的后四位组成。 多重入制造系统是以半导体、胶卷等行业为代表的一类复杂生产系 统，随着信息科技和微电子行业的迅速发展，多重入制造系统受到学术界 和工程界的普遍关注。重入现象的存在，加剧了工件对设备使用权的竞争， 加上生产线上产品种类、数量及其工艺的不同，使得多重入制造系统控制 和调度问题比一般制造系统更加复杂。 半导体制造是高投资、高收益、高风险和竞争最为激烈的产业之一， 作为多重入制造系统的典型代表，研究半导体生产线的控制与优化具有深 刻的理论意义和广泛的应用前景。针对半导体制造系统可重入性、复杂性、 不确定性高、多约束、多目标等特点，借鉴各种智能方法的优势，本文从 生产线上主要存在的投料控制、工件调度和设备维护调度三种类型调度分 别展开研究，探索控制和优化策略： 1 借鉴模糊p 嘶网推理的思想进行半导体生产线投料控制方法的研 究，以生产线实时信息为依据，推理决定系统应采取的投料控制行为，尽 可能发挥系统生产能力； 2 研究一种基于模拟退火算法的半导体生产线优化调度策略，综合考 虑生产线投料控制和工件调度，采用基于规则的编码，将规则的简洁性与 模拟退火算法的强大搜索能力相结合，在较短时间内给出最优的调度规则 组合； 3 采用白适应神经模糊推理系统构建半导体生产线故障预测模型，在 原有设备维护调度的基础上嵌入该故障预测模型，给出新的设备维护调度 方案，以增强生产线故障预知能力，改善生产线性能。 仿真结果显示：所提控制和优化调度策略均能一定程度上改善生产线 性能，是可行有效的，对解决实际的多重入制造系统调度问题有参考和借 鉴作用。 关键词：半导体生产线，调度，模糊p e t r i 网，模拟退火算法，自适应神 经模糊推理系统 i i a b s t r a c t o p t i m a ls ch e d u l i n go fr e e n t r a n t m a n u f a c t u r i n gs y s t e mi nu n c e r t a i n e n v i r o n m e n t a b s t r a c t r e - e m r a n tl i n e sa r eac l a s so fc o m p l e xp r o d u c t i o ns y s t e m sa b s t r a c t e d 行o ms e m i c o n d u c t o ra n df i l mm a n u f a c t u r i n gs y s t e m s w i t ht h ed e v e l o p m e n t o fi n f o r m a t i o nt e c h n o l o g ya n dm i c r o e l e c t r o n i ci n d u s t r 弘r e - e n t r a ml i n e sh a v e d r a w nm u c ha t t e n t i o no fa c a d e m i ca n dp r a c t i c a la r e n a s b e c a u s eo ft h e r e - e n t r a n t ，l o t ss t r i v et ot h ea c c e s st ot h ee q u i p m e n t s ，m e a n w h i l e ，d i 伍：r e n c e s o f t e c h n i c s ，q u a i l t i t i e sa n dt y p e so fp r o c l u c t i o na r ea 1 1m a k i n gt h es c h e d u l i n go f r e e n t r a 】吐l i n e sh a r d e rt h a no t h e rm a n u f a c t u r i n gs y s t e m s s e m i c o n d u c t o rw a f e rf a b r i c a t i o ni sa t y p i c a l c l a s so fc o m p l e x m a n u f a c n l r i n gs y s t e mw i t hr e e n t r a n tb e i n gi t s f e a t l l r e t h eo p t i m i z a t i o no f s e m i c o n d u c t o rw a f e rf a b r i c a t i o nh a sa t t r a c t e dh u g ea t t e n t i o n ，f o ri n c r e a s i n g l y h e a t e d c o m p e t i t i o n i nt h e h i g h i n v e s t m e n t ，h i g h - p r o f i t a n d h i g h - r i s k s e m i c o n d u c t o rm a n u a f c u t r i n gi n d u s t y i n v o l v i n gt h er e e n t r a n tp r o c e s sf l o w s ， c o m p l e x i t y ，u n c e r t a i n t y ， m u l t i c o n s t r a i na n d m u l t i - o b j e c t i v eo fa s e m i c o n d u c t o rp r o d u c t i o nl i n e ， t h i s p a p e rp r o p o s e s c o n t r o la n do p t i m a l s c h e d u l i n g印p r o a c h e ss 印a r a t e l y o n r e l e a s i n g ， l o t s c h e d u l i n g a n d m a i n t e n a n c es c h e d u l i n gc o n s i d e r i n gt h ea d v a n t a g e so fi n t e l l 追e n to p t i m i z a t i o n m e t h o d s ： 北京化工人学硕j j 学位论文 1f u z z yp e t r in e t ( f p n ) i su s e df o rr e l e a s i n gc o n t r o lo fs e m i c o n d u c t o r w a f e rf a b r i c a t i o n b a s e do nt h er e l e a s i n gf p nm o d e la n dt h er e a l t i m ed a t a c o l l e c t e df 如mt h e1 i n e ，t h ec o n s t m c t e dr e l e a s i n gm e c h a n i s mc a nh e l pt o d e t e n n i n es u i t l b l er e l e a s i n ga c t i o nt ob ea d o p t e da td i f 五o r e n tc o n d i t i o n sa n d t h et h r o u g h p u to ft h ew a f e rf a b r i c a t i o nc a nb em a x i m i z e d 2as i m u l a t e da n n e a l i n ga l g o r i t h m ( s a ) e m b e d d e ds e a r c hs t r a t e g yi s r e s e a r c h e df o rs c h e d u l i n gs e m i c o n d u c t o rf a b r i c a t i o n1 i n e c o n s i d e r i n gt h e c o n c i s e n e s so fm l e sa n dt h ep o w e r 如1s e a r c hc a p a b i l i t yo fs a ，t h ec o d i n go f t h es t r a t e g yr e p r e s e n t sac o m b i n a t i o no fl o tr e l e a s i n gp o l i c i e sa n ds c h e d u l i n g p o l i c i e s ，a n dt h e 印p r o a c hi sf i n a l l yu s e dt os e a r c hf o rt h eo p t i m a lc o m b i n a t i o n o fs c h e d u l i n gm l e s 3t h ea d 印t i v en e u r o - m z z yi n f e r e n c es y s t e m ( a n f i s ) i s 印p l i e dt ob u i l d af a i l u r ep r e d i c t i o nm o d e l e m b e d d e dt h ef a i l u r ep r e d i c t i o nm o d e li n t ot h e o r i g i n a lm a i n t e n a n c es c h e d u l i n g ，an e wm a i n t e n a n c es c h e d u l i n gm e c h a m s m i s c o n s t m c t e dw h i c hw i l lh e l pu st oe n h a n c et h ep r e d i c t i v ep o w e ro ft h es y s t e m f a i l u r e sa n di m p r o v et h ep e 墒n n a n c eo ft h el i n e t h er e s e a r c hr e s u l t ss h o wt h a t ：t h ea f o r e s a i dc o n t r o la n do p t i m a l s c h e d u l i n gs t r a t e g i e sc a np r o m o t eb e t t e rs y s t e mp e r f ：b n n a n c e t h ep r o p o s e d 印p r o a c h e sa r ef e a s i b l ea n de f f e c t i v ew h i c hc a nb er e f e r e n c e dt os o l v et h e p r a c t i c a ls c h e d u l i n gp r o b l e m so f r e e n t r a n tm a n u f a c t u n n gs y s t e m s k e yw o r d s ：s e m i c o n d u c t o rw a f e rf a b r i c a t i o n ，s c h e d u l i n g ，如z z yp e t r in e t ， v 北京化t 大学硕卜学位论文 v i 1 1 课题的背景和意义1 1 2 半导体生产线描述1 1 3 半导体生产线调度研究现状3 1 3 1 投料控制3 1 3 1 工件调度4 1 3 1 设备维护调度6 1 4 论文组织结构。6 第二章基于模糊p e t r i 网推理的半导体生产线投料策略。9 2 1 模糊产生式规则和模糊p e t r i 网9 2 1 1 模糊产生式规则9 2 1 1 模糊p e t r i 网的定义9 2 1 2 模糊规则的f p n 表示l o 2 1 3 基于f p n 模型的模糊推理1 0 2 2 基于模糊p e t r i 网推理的半导体生产线在线投料1 1 2 2 1 投料f p n 模型的建立1 l 2 2 2 半导体生产线在线投料机制15 2 2 3f p n 模型参数设置。1 5 2 3 仿真实例l8 2 3 1m i n i f a b 模型仿真l8 2 3 2h p 2 4 模型仿真2 0 2 4 小结2 2 第三章基于模拟退火算法的半导体生产线调度2 3 3 1 基于模拟退火算法的调度2 3 3 2 模拟退火算法设计2 5 3 2 。l 编码2 5 3 2 2 译码一2 5 3 2 3 新解产生机制2 6 v i i 北京化t 火学硕l 学位论文 3 2 4 初温的设定2 6 3 2 5 目标函数2 6 3 2 6 降温规则2 7 3 2 7 算法终止判定准则2 7 3 3 仿真实例2 8 3 3 1h p 2 4 模型仿真2 8 3 3 2m i n i f a b 模型仿真3 0 3 4 j 、结3 1 第四章基于自适应神经模糊推理系统的半导体生产线故障预测及维护 调度3 3 4 1 自适应神经模糊推理系统3 3 4 1 1a n f i s 结构3 3 4 1 2 减法聚类3 5 4 1 3a n f i s 的学习算法3 5 4 2a n f i s 在半导体生产线设备故障预测中的应用3 6 4 2 1a n f i s 故障预测3 7 4 2 2a n f i s 故障预测用于半导体生产线设备维护调度3 9 4 3 仿真实例4 0 4 4 _ 、结4 2 第五章总结和展望4 3 5 1 全文总结4 3 5 2 展望4 3 参考文献4 5 致 谢。4 9 研究成果及发表的学术论文。5 l 作者和导师简介。5 3 v i i i co n t e n t s c h a p t e r li n t r o d u c t i o n 。”一”1 1 1b a c k 擘野m do ft h er e s e a r c h 1 1 2d e s c r i p t i o no f s e m i c o n d u c t o rw a f 矗f i a b r i c a t i o n l 1 3r e s e 疵hs i t u a t i o no fs e m i c o r l d u c t o rw a f 打f a b r i c a t i o ns 6 h e d u l i n g 3 1 3 1r e l e a s ec o n t r o l 3 1 3 1l o ts d l e d u l i n g 4 1 3 1m a i n t e l l a i l c es c h e d u l i n g 6 1 4o r g a i l i z a t i o no f c h a p t e r s 6 c h a p t e r2f u z z yp e t r in e t - b a s e dr e l e a s i n gs t r a t e g y f o rs e m i c o n d u c t o r w a f e rf a b r i c a t i o n 9 2 1f u z z vm l e sa n df p n 9 2 1 1f u z z vr u l e s 9 2 1 1d e f i n i t i o no f f p n 9 2 1 21 1 l ef p n d e s c r i p t i o no f t h e 矗l z z y m l e 1 0 2 1 3t h ef p nb a s e dr e a s o n i n g l o 2 2f p n - b a s e dr e l e a s i n gs 眦e g ) rf o rs 锄i c o n d u c t o rw a 向f a b r i c a t i o n n 2 2 1b u i l d i n gr e l e a s i n gf p nm o d e l 1l 2 2 2o n 1 i n er e l e a l s i n gm e c h a i l i s m 。1 5 2 2 3p a r a m e t e r ss e t t i n g 15 2 3s i i n u l a t i o n 18 2 3 1m i n i f a b 1 8 2 3 2h p 2 4 2 0 2 4s u m m a r y 2 2 c h a p t e r 3s i m u i a t e d a n n e a l i n ga l g o r i t h m b a s e di c h e d u i i n g o f s e m i c o n d u c t o rw a f b rf a b r i c a t i o n 。2 3 3 1s a - b a s e ds c h e d u l i n g 2 3 3 2s aa l g o r i m m i cd e s i 朗”2 5 3 2 1c o d i n g 2 5 3 2 2d e c o d i n g 2 5 l x 北京化t 人学硕i ：学位论文 3 2 3s o l u t i o ng 肌e r a t i o n 2 6 3 2 4s e t t i n go fi n i t i a lt 锄p e r a t u r e 2 6 3 2 5o b i e c t i v e c t i o n 一2 6 3 2 6c 0 0 1 i n gn l l e 2 7 3 2 7c r i t e r i o nm l e 2 7 3 3s i m u l a t i o n 2 8 3 3 1h p 2 4 。2 8 3 3 2m i n i f a b 3 0 3 4s u 眦n a 31 c h a p t e r 4 a d a p t i v en e u r o f u z z y i n f e r e n c e s y s t e m b a s e df a i l u r e p r e d i c t i o n a n dm a i n t e n a n c e s c h e d u l i n g f o rs e m i c o n d u c t o rw a f e r f a b r i c a t i o n 。3 3 4 1a n f i s 3 3 4 1 1a n f i ss t r u c t u r e 3 3 4 1 2s l l b t r a c t i v ec l u s t e r i n gm e t l l o d 3 5 4 1 3a n f i s1 e a m i n ga l g o t l l r n 。3 5 4 2f a i l u r ep r e d i c t i o n 3 6 4 2 1a n f i s b a s e df a i l u r ep r e d i c t i o n 3 7 4 2 2a n f i s - b a s e df a i l u r ep r e d i c t i o nm o d e lu s e df o rm a i n t e n a l l c es c h e d u l i n g 3 9 4 3s i 瑚【u l a t i o n 4 0 4 4s u n l m a r v 4 2 c h a p t r5c o n c l u s i o na n dl - u t u r ew o r k 。”4 3 5 1c o n c l u s i o n 4 3 5 2f u t l j r ew o r k 4 3 r e f b r e n c e s 。4 5 a c l i i o w i e d g e m e n t s ”4 9 r e s e a r c ha c h i e v e m e n t sa n dp u b l i s h e dp a p e r s 。一5 1 i ；r i e fi n t r o d u c t i o no fa u t h o ra n ds u p e r “s o r 。5 3 x 第一章绪论 1 1 课题的背景和意义 第一章绪论 2 1 世纪是知识信息的时代，随着通讯技术和电脑技术的高速发展，信息产业成为 宏观行业的龙头，渗透到大众生活的方方面面。半导体制造业作为其关键性基础产业， 面临的不仅仅是广阔的发展前景，更是越来越严峻的挑战和越来越高的要求。高集成、 超大规模、高投入仍是半导体制造业的定位方向，如何提高产业效益和行业水准以适 应经济全球化格局，提高中国半导体制造业的国际竞争力，已成为亟待需要研究和解 决的问题。 半导体制造系统作为一类具有多重入特点制造系统的典型代表，往往具有庞大的 生产规模和复杂的制造过程，其生产调度决策非常复杂。随着半导体制造业的蓬勃发 展，半导体生产线调度问题已成为控制领域的研究热点。研究半导体生产线的调度具 有重要意义。首先，良好的调度方案能够降低生产成本、快速响应客户需求，从而提 高市场竞争力；其次，半导体制造系统是多重入制造系统的典型代表，研究其生产线 调度对于多重入制造系统调度有重要的参考和借鉴作用【l 】。 作为半导体制造中最有挑战性的问题之一，在具有激烈竞争性以及危险性的商业 环境中，调度已经成为问题的本质【2 1 。既1 9 5 4 年约翰森( j o l l l l s o n ) 【3 1 发表的f 1 0 w s h o p 型调度问题论文以来，国内外对于经典调度问题研究多集中在f l o w s h o p 和j o b s h o p 两方面，到9 0 年代，库玛( k 啪砌将半导体制造系统定义为第三类生产系统重入 式生产系统【4 】。目前，半导体生产过程调度问题常用的方法包括运筹学的方法、启发 式规则的方法、人工智能的方法、计算智能的方法和群体智能的方法等，随着制造业 自动化程度不断提高，利用基于数据的方法解决调度问题也逐渐成为研究热点【5 6 】。本 课题主要探索解决半导体制造过程调度问题的新途径，针对半导体生产线上主要存在 的三种类型调度：投料控制、工件调度和设备维护调度分别进行研究，并结合案例进 行实现和验证。 1 2 半导体生产线描述 集成电路制造过程可以分为四个部分：晶片制造、晶片检测、封装及最终测试， 其中晶片的制造过程最为复杂，半导体晶片加工生产线通常简称半导体生产线。晶片 的加工需要经过数道工序，对于复杂的器件，可能要在严格清洁的环境下经过数百道 工序才能加工完毕。半导体制造系统具有高度复杂性，一个晶圆加工生产线一般有几 北京化- t 大学硕士学位论文 十台到几百台设备，通常按照加工功能的不同将这些设备划分安放成不同的设备群， 设备群中设备具有一定的互换性，每个设备群中的设备共享一个缓冲区，当f i 工件加 工完毕即可从相应缓冲区中取出合适工件进行加工。生产线上包含几十种产品，每种 产品加工步骤又各有不同。具体的，半导体制造过程有明显区别于其它制造业的特点： ( 1 ) 制造过程复杂 半导体制造工艺和过程相当复杂，工序多，操作复杂，产品种类繁多，再加上设 备昂贵，大量购买代价很大，所以许多工序要竞争同一设备。半导体生产线调度问题 比作业车间和流水车间调度问题规模要大得多，求解难度大幅增长。 ( 2 ) 可重入性 半导体生产线最显著的特点是多重入，如图1 1 所示，同一工件的不同加工阶段 可能重复访问同一设备，不同工件的相同加工工序可能访问同一设备。重入现象使得 每台设备的工作量将大大增加，它直接导致两大问题：一是即使系统的加工能力能够 满足加工任务的要求，系统也会表现出不稳定的特性；二是半导体制造系统的不确定 性较其他类型制造系统更为突出，调度起来异常复杂。 哐 一隰 i 设备 厂一! 机器 图1 1 可重入? 卜导体生产线 f i g 1 - lr e e 1 1 t r a n ts 锄i c o n d u c t o rm a n u f a c 训n gl i n e ( 3 ) 混合加工模式 半导体晶片的加工方式可以分为单片加工、串行批量加工、单卡并行批量加工和 多卡并行批量加工。单卡批加工设备每次加工一卡工件，每卡有数个晶片，并行批加 工设备则可一次加工多卡硅片。批加工设备大大提高生产线生产效率，多批加工设备 有一个重要参数，即最大加工批数，该参数限制了该机器的最大加工能力。混合加工 方式给半导体生产线调度带来了困难，增加了问题复杂性。 ( 4 ) 高度不确定性 半导体生产线是典型的离散时间动态系统，存在各种各样的不确定性。设备情况 变化、客户需求变化、加工瓶颈变化、新产品试制、临时工艺更改、返工等都会影响 生产线f 常运行，造成性能指标恶化。半导体制造过程集成混合了各种生产调度模型， 造成了生产线复杂性和调度难度。 ( 5 ) 多目标 半导体生产线用来衡量调度结果的指标主要有：成品率、在制品数量、设备利用 2 + 一坼d 之 硼 一群盯一 一一备器器 器一 一一设机机 机一 匐 一 一 ， 一 i二=pj一 一 o 之 ! | |一羽一型 第一章绪论 率、平均加工周期及其方差、总移动量、移动速率、生产率和准时交货率与脱期率等， 半导体制造过程调度是典型的多目标优化问题。由于调度方法的有效期是有时间性 的，所以优化调度方案只能做到短期和局部，对系统性能指标的全局优化只能是一定 意义上的这种平衡。调度方案可以根据具体情况进行某些重要指标的优化，使生产线 达到近似最优。 在进行仿真实验时，加工过程通常还做如下假设： 设备缓冲区无限制； 允许工件在工序问等待，允许机器在工件尚未到达时处于空闲状态； 调度是非抢占式的； 加工技术作为已知条件，同类型工件有相同的加工路径及加工时间； 工序的加工过程连续不可中断。 1 3 半导体生产线调度研究现状 半导体制造系统具有可重入、批处理、混合加工、设备负载不均衡等显著特点， 由此造成其生产线调度问题具有大规模、不确定、多目标等综合复杂性，属于n p 难 题【4 1 。考虑到问题的复杂性和关联性，文章从以下几个方面研究半导体生产线调度： 投料控制、工件调度和设备维护调度。 1 3 1 投料控制 投料控制处于整个调度系统的“龙头”地位，用于决定何时投入多少种类的原料 到生产系统，以便在尽可能发挥系统生产能力的同时满足客户需要，与其它生产过程 相比，投料控制在半导体生产线中尤其重要【7 】。半导体生产线投料控制一直是工业工 程领域的研究热点。目前被广泛研究应用的四类投料策略【8 】： ( 1 ) 固定在制品( c o n s t a n tw i p ，c o n w i p ) 策略。建立一个固定的在制品水平，生 产线在制品数量超过或达到该水平则停止投料，当一个在制品离开系统时，一个新的 工件才有权进入系统。该策略为典型的闭坏投料策略，目的是控制w i p 数量保持某一 理想水平；该策略由s p e a n l l a n 【9 】等提出，鲁棒性好，能有效地控制库存和产量，适应 不断变化的产品品种，但涉及如何确定合适的w i p 数量问题。估算w i p 水平最有效 的方法就是分析历史数据，通过l i t t l e 公式推算【4 1 ，即 平均w i p = 平均生产率木平均生产周期。 另外，针对w i p 的估计不少学者提出不同的方法，例如：l i n 【1 0 】等采用一种排队 网络算法估计w i p 值，l i u 【l l 】等利用神经网络的方法估计半导体制造系统w i p 水平， j i a n d l 2 】等则根据瓶颈设备加工时间变化率提出w i p 估算方法。 北京化工大学硕十学位论文 ( 2 ) 避免饥饿( s t a r v a t i o na v o i d a l l c e ，s a ) 投料策略。该策略的目标是确保足够的工 件及时到达瓶颈设备以避免瓶颈设备出现饥饿。在避免饥饿中，涉及到虚拟库存的概 念，表示在瓶颈设备前等待加工工件以及在给定时间内将会到达瓶颈设备等待加工的 工件的总工作时数。当虚拟库存下降到事先既定的水平之下时，就需要投入新的工件 到生产线。该策略能够降低瓶颈设备的空闲率、提高产量，g l a s s e 一1 3 】等详细阐述了 s a 的优越性和提出该方法的必要性，并且给出混合的分派方法提高效果，w o m 】等则 将s a 与生产线平衡的思想结合用于半导体生产线调度，仿真结果显示其所提算法性 能优于2 9 种对比算法。 ( 3 ) 工作负荷调整( w o r k l o a dr e g m a t i o n ，w r ) 投料策略【1 5 】。其核心思想是通过投料 使半导体生产线各个加工区的工作负荷得到调整，从而达到最优性能。对于实际的半 导体生产线，某些加工区前的工件数增多，某些加工区则比较空闲，通过投料调整各 个加工区的工作负荷以优化半导体制造性能。c h a o 【l6 】等将固定在制品策略与工作负荷 调整策略相结合，提出一种新的w i p l o a d 投料策略，实验结果证明该策略可以减小 平均加工周期及其标准差，是可靠有效的。 ( 4 ) 静态投料策略。此类投料策略简单易行，如全部同时投料、固定时间间隔投料、 基于交货期的投料和随机分布泊松流投料等，均不考虑生产线实时信息反馈，待投工 件按照事先安排好的顺序进入生产线。此类系统为开环系统，生产线负载情况不能反 馈到投料控制，一旦生产线出现异常，必然会造成通道堵塞，资源浪费。 1 3 1 工件调度 鉴于半导体制造系统高度的复杂性，在研究其调度问题时，研究人员往往关注不 同的重点，如工件调度【1 7 ，18 1 ，瓶颈设备调度【1 9 ，2 0 ，2 1 ，2 2 1 和并行批加工设备调度【2 3 斟2 5 】等， 不同的研究人员使用的调度方法也各有不同。目前常用的方法大致可以分为以下几类 类： ( 1 ) 基于运筹学 传统运筹学方法在半导体制造系统调度中得到了广泛应用，常用的运筹学方法例 如数学规划、排队论等。c o 肌o r s 【2 6 】等使用整数规划模型优化生产，以半导体生产线 的总客户需求为优化目标；s h e n 【2 7 】等使用随机规划的方法进行半导体生产线调度； b a i l g 【2 8 】等使用线性规划模型获得产品投料计划；k u m 2 9 ，3 0 】等基于排队论建立半导体 生产线排队模型，分析稳定性并制定合适调度规则。实际的半导体生产线规模庞大， 具有各种各样的不确定性，在使用运筹学方法时得到的调度方案通常是静态调度。虽 然有一定局限性，但运筹学在解决专门问题时，为决策者选择最优决策提供定量依据， 且具有多学科交叉性，不失为一类良好的研究方法。 ( 2 ) 基于启发式规则 4 第一章绪论 启发式规则以其简单性和快速性成为半导体制造过程动态调度的首选。通常根据 客户需求和调度目标，可将启发式规则分为：基于交货期、基于加工周期、基于工件 等待时间、基于设备负载均衡等几类。基于交货期的启发式规则包含最早交货期优先、 最早工序交货期优先和临界值等；基于加工周期的启发式规则包含最短加工时间、最 长加工时间、最短剩余加工时间、制造周期方差波动平滑和平均制造周期方差波动平 滑等；基于工件等待时间的启发式规则包含先入先出和等待时间最小等；基于负载均 衡的启发式规则包含下一排队最小批量、流程控制、均衡生产与下步访问时间最长等。 启发式规则计算量小、响应迅速，但通常只针对少量优化目标，其调度效果可能无法 达到全局优化，因此我们常将启发式规则和智能方法结合使用。 ( 3 ) 基于智能方法 基于人工智能 近年来，随着人工智能的发展，各种半导体生产线调度理论研究也随之出现： y o o n 【3 1 】等将专家系统的思想用于晶圆制造过程调度，并与多智能代理理论相结合，以 提高专家系统在具有复杂约束、多目标等特点调度问题上的求解效果；r e i l 【3 2 】等提出 一种基于自适应a g e n t 技术的半导体生产线动态调度方法，建立相应的模型，设计 a g e n t 间的协商机制，各a g e n t 将根据环境变化自适应修改自己的调度策略；王遵彤【3 3 】 等提出用c b r 方法组合多种调度策略以优化半导体生产线性能指标，通过对启发式 规则的组合，使得平均加工周期及其方差两个指标得到有效的优化；施斌【3 4 】等采用模 糊推理的思想对半导体生产线进行动态调度，将生产线状态信息作为推理的输入，输 出各个工件当前应该开始加工的可信度，然后选择可信度最高的工件进行加工。 基于计算智能的方法 计算智能以人类、生物或物质的运动型