[发明专利]一种半导体生产线动态调度装置

说明书

技术领域

本发明涉及生产自动化调度领域，尤其是涉及一种半导体生产线动态调度装置。

背景技术

随着信息科技的迅速发展，半导体制造业已经成为国民经济的支柱产业和全球高科技产业的主流。半导体生产线调度问题是半导体企业生产线管理的核心内容，也是提高企业核心竞争力的关键。由于半导体生产线是一个动态系统，存在着各种随机性和不确定性因素，如机器故障、紧急生产任务插入等，因此，半导体生产线的现场管理需要有动态调度的要求，即根据半导体生产线的实时生产状态快速寻求到一个调度策略组合，使得半导体生产线在下个调度周期中达到的整体性能最优或近似最优。

经对国内外的期刊和中国专利进行检索后，在半导体生产调度中，已有一些成果。在中国专利“应用于多重入复杂制造系统的调度方法”(公开号：CN101604409)中，曹政才等发明了一种应用于多重入复杂制造系统的调度方法，针对其典型代表——半导体生产线为研究对象，根据半导体生产线调度的特点，以规则调度为主线，对工件投料策略、工件选设备规则、批加工调度规则和单件加工设备调度规则按照一定方式进行编码，在考虑工件的准时交货率、产量和平均加工周期多目标优化性基础上，构造适应度函数，运用免疫遗传思想，抽取对遗传进化贡献较大的基因片段作为疫苗，在遗传过程中通过对个体注射疫苗来加大进化压力，从而依托免疫方法进行全局搜索来获得调度最优解，以此指导实际半导体生产制造。所提出的方法免疫方法简单、易于实现，是一种有效的可重入复杂生产系统调度方法，但是该方法的适应度值的评价依赖于仿真模型，求解速度过慢。

在中国专利“基于多蚁群优化的半导体生产线排程方法”(公开号：CN102253662)中，李莉等提供了一种多蚁群优化的半导体生产线排程方法。该排程方法的实施步骤为：确定半导体生产线的瓶颈加工区域；设蚁群的个数为瓶颈加工区域的数目，初始化多蚁群系统；各个蚁群系统并行搜索各瓶颈加工区域的排程方案；将每个加工区域的排程方案按工序加工顺序约束整合为一个针对所有瓶颈加工区域的排程方案，并以该方案和工序加工顺序为约束，推导出其他非瓶颈区域的排程方案，从而获得整条半导体生产线的排程方案；判断是否满足程序终止条件，如果满足，则输出性能最优的排程方案；否则，使用目前性能最优的排程方案更新蚁群的信息素，开始新一轮的搜索过程。该方法的优点是直接使用智能优化方法获得半导体生产线的排程方案，缺点是运算时间长，难以满足生产实时性的要求。

在中国专利“基于信息素的用于半导体生产线的动态调度方法”(公开号：CN1734382)中，吴启迪等提供了一种基于信息素的用于半导体生产线的动态调度方法。该调度方法的实施步骤为：首先，为每个WIP存储信息素变量，该变量与该WIP的交货期、待加工工序对设备的占用时间、WIP各工序的净加工时间以及WIP的生产周期倍增因子相关；其次，为每个设备存储信息素变量，该变量与设备负载相关，然后，把多个WIP的信息素变量以及相关的设备的信息素变量进行综合，为每个WIP生成一个选择变量；最后，根据该方法，对多个WIP的选择变量进行比较，并选择其中的一个进行加工。该调度方法可以同时改善生产系统的多个性能指标，包括短期性能指标以及长期性能指标，同时其计算量小、效率高、实时性好、易实现。

而在系统和装置设计方面，中国专利“半导体制造系统的重调度决策系统”(公开号：CN101424919)中，张洁等设计了一种半导体制造领域的半导体制造系统的重调度决策系统。系统中，GUI模块负责与用户和其他模块进行交互；模糊神经网络决策模块获得半导体制造系统的生产状态和干扰信息数据，进行半导体制造系统的重调度决策处理，并将重调度决策处理的信息结果输出到模糊神经网络参数训练模块和GUI模块；模糊神经网络参数训练模块对模糊神经网络决策模块的模糊化层的中心值、宽度值参数和输出层的连接权值参数进行训练处理，提高了半导体制造系统的重调度决策的准确性。在中国专利“一种半导体生产线自适应动态调度装置”(公开号：CN103439886)中，李莉等针对瓶颈设备提出了一种半导体生产线自适应动态调度装置，与制造执行系统连接。该调度装置包括调度管理器、学习器和显示设备，调度管理器与制造执行系统连接，调度管理器、学习器和显示设备依次连接；调度管理器由制造执行系统获取当前待调度工件列表传输给学习器，学习器利用其保存的派工规则计算当前待调度工件加工优先级并传输给显示设备，显示设备对当前待调度工件加工优先级进行显示，供调度人员作决策。该调度方法具有提高工件加工效率和瓶颈设备利用率。动态调节性好等优点，但该方法主要针对瓶颈加工区。