基于组合规则的半导体生产车间动态调度仿真及优化研究

论文摘要

德国“工业4.0”和“中国制造2025”的提出,标志着以制造业为核心的智能制造时代的到来。技术水平和生产工艺的不断提高与变化,使得制造企业之间的竞争愈演愈烈。生产调度作为现代制造企业的核心竞争力之一,特别是在半导体制造企业中,由于其订单的随机性、生产系统的动态性、不确定性和不均衡性,使得合理高效的生产调度变得更为困难。规则调度作为生产调度的一种,具有操作简单,灵活性高,可视性和易读性的特点,其与仿真模拟结合后,通过离散型仿真技术和进化算法优化,可清楚直观地了解车间状况,并有针对性地改善生产调度方案,以达到降低企业人力、物力成本,提升企业核心竞争力的目的。本文针对半导体作业车间动态调度问题,从规则调度入手,利用模糊逻辑理论对当前车间状态进行评估和决策,将调度规则动态调整为当前较佳的规则,从而优化车间综合性能,尽可能地在满足客户需求与尽量保证设备负载均衡的约束下,提高交货期满意度,降低最大完工时间、最大流经时间、平均流经时间、总换模时间等。因此,本文主要研究内容包括以下几个方面:（1）基于Extendsim软件的集成与定制功能,构建半导体车间调度仿真模型,并将该车间调度仿真模型进一步分为功能模块、控制模块及优化模块,在此基础上根据不同目标性能需求建立规则库。在车间调度仿真模型中,利用功能模块对车间生产系统进行仿真模拟和分析;利用控制模块中的场景管理器改变系统运行环境和相关参数,分析和对比不同环境下各方案优劣;利用优化模块中的进化算法求解最优规则库。（2）针对作业车间动态调度中车间状况的随机性和不确定性,在规则调度的基础上,结合模糊逻辑决策理论,提出基于周期和事件驱动的多因素组合规则动态模型（Multi-factor Combination Rule Dynamic Model,MFCRD）,实现对作业车间的滚动周期调度和对不确定事件的实时响应。将车间生产按工序分为多个决策点,在每一个决策点,计算交货期满意度、平均等待时间延迟比例系数、换模时间占比等系统参数,作为模糊逻辑决策的输入变量,再经过隶属度函数判别种类、模糊规则的输出判断,最终输出该周期内较优的调度规则。（3）在案例分析中,从交货期宽裕度松紧程度的不同和故障是否发生两个角度对模型和多个经典调度规则进行了对比,并用改进的TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS）综合评价法对多方案进行了评价。TOPSIS综合评价法中的权重由层次分析法确定的主观权重和熵值法确定的客观权重融合得到,更为全面地考虑了指标重要度的主观影响和数据的多样性。通过仿真对比分析,验证了多因素组合规则动态模型的可行性和有效性。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 1 绪论
•   1.1 研究背景及意义
•     1.1.1 研究背景
•     1.1.2 研究目的及意义
•   1.2 国内外研究现状
•     1.2.1 基于运筹学和智能算法求解
•     1.2.2 基于仿真求解
•     1.2.3 基于调度规则求解
•   1.3 研究内容与技术路线
•     1.3.1 研究内容
•     1.3.2 技术路线
•   1.4 研究创新点
• 2 半导体生产动态调度问题中的组合规则调度研究
•   2.1 半导体生产作业车间动态调度问题概述
•     2.1.1 半导体生产作业车间调度系统描述
•     2.1.2 作业车间动态调度问题描述
•     2.1.3 半导体作业车间动态调度问题求解策略的提出
•   2.2 多因素组合规则的规则库设计
•     2.2.1 调度规则的分类方法
•     2.2.2 常见的调度规则
•     2.2.3 调度规则的性能
•     2.2.4 多因素组合规则的规则库建立
•   2.3 本章小结
• 3 半导体生产作业车间动态调度仿真模型
•   3.1 仿真建模介绍
•     3.1.1 仿真软件选择
•     3.1.2 仿真模型假设
•     3.1.3 仿真模型建模步骤
•   3.2 半导体生产作业车间情况及目标函数定义
•     3.2.1 车间加工流程介绍
•     3.2.2 车间目标函数定义
•   3.3 仿真模型建立
•     3.3.1 仿真建模逻辑
•     3.3.2 车间加工流程
•     3.3.3 功能模块设置
•     3.3.4 控制模块设置
•     3.3.5 优化模块设置
•   3.4 本章小结
• 4 半导体生产作业车间动态调度决策策略
•   4.1 多因素组合规则动态模型构建
•   4.2 模糊逻辑决策概述
•     4.2.1 模糊集合
•     4.2.2 隶属度函数
•     4.2.3 模糊规则
•     4.2.4 模糊判决
•     4.2.5 模糊逻辑决策系统选择
•   4.3 多因素组合规则动态模型的Takagi-Sugeno模糊模型推理过程
•   4.4 定义输入变量
•   4.5 隶属度函数
•     4.5.1 输入变量的模糊划分
•     4.5.2 隶属度函数的确定
•   4.6 模糊规则
•     4.6.1 模糊规则试验设计
•     4.6.2 模糊规则拓展
•   4.7 本章小结
• 5 案例分析
•   5.1 案例介绍
•     5.1.1 案例背景介绍
•     5.1.2 模型数据说明
•   5.2 仿真结果数据说明
•     5.2.1 仿真重复运行次数的选定
•     5.2.2 最优规则库
•     5.2.3 松弛系数随机时的调度结果
•     5.2.4 松弛系数固定时的调度结果
•   5.3 方案评价及结果分析
•     5.3.1 改进的TOPSIS法的多目标决策介绍
•     5.3.2 确定主观权重
•     5.3.3 确定客观权重
•     5.3.4 方案评价及结果分析
•   5.4 本章小结
• 6 总结与展望
•   6.1 全文总结
•   6.2 研究展望
• 参考文献
• 附录
•   A.作者在攻读硕士学位期间发表的论文
•   B.作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目
•   C.论文相关数据表
•   D.学位论文数据集
• 致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 吴艳梅

导师: 陈晓慧

关键词: 调度规则,模糊逻辑决策,动态调度,改进的法

来源: 重庆大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技,经济与管理科学

专业: 数学,无线电电子学,宏观经济管理与可持续发展,工业经济,企业经济

单位: 重庆大学

分类号: F224;F416.63;F273

DOI: 10.27670/d.cnki.gcqdu.2019.001442

总页数: 102

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