[发明专利]半导体生产线基于联邦学习机制的调度建模方法

说明书

本发明提供了一种半导体生产线基于联邦学习机制的调度建模方法，基于预获取的半导体生产线的生产需求，将生产需求生成调度问题，对调度问题进行分析和求解；根据分析与求解的信息进行调度建模和调度优化；包括以下步骤，步骤S1，复杂制造数据预处理，建立数据层；步骤S2，基于数据的调度建模，建立模型层；步骤S3，基于数据的调度优化，建立数据处理与分析模块；步骤S4，基于生产计划与实时派工信息建立调度方法模块本发明公开了一种适应能力强、与产线工作结合度高的半导体生产线基于联邦学习机制的调度建模方法。

技术领域

本发明涉及智能生产制造领域，具体涉及一种半导体生产线基于联邦学习机制的调度建模方法。

背景技术

生产调度作为提高企业经济效益和市场竞争力的有效途径之一，也是工业工程、管理工程、自动化等领域的研究热点。一般而言，生产调度就是针对一项可分解的生产任务，在满足工艺和资源约束的前提下，通过确定工件加工顺序和调度资源的分配，以获得生产任务执行效率或成本的优化。作为一项具有较长历史的研究命题，生产调度的需求包括：满足约束、优化性能和实用高效。其基本任务可以概括为建模和优化，即对调度问题的认识以及对调度问题的求解。

在半导体制造系统中调度存在以下特点，不为零的初始状态；大规模，半导体生产线由上百台设备组成；不为零的初始状态：任务总数不确定、不确定性事件、工序加工时间不确定；调度方案有效期短；局部优化问题；主要体现在工艺路径约束和资源约束这两个方面的约束性。半导体制造系统调度具有明显的多重入性、制造环境的高度不确定性、制造过程的高度复杂性以及调度目标的多目标优化特征，相应地，能够响应实时运作环境的动态调度方法得到了更为充分的重视。

现有技术中的制造系统调度问题自上世纪50年代被提出以来，因具有重要意义而备受学术界重视，生产调度系统也逐渐成为制造型企业重要的决策支持系统。随着研究的深入，根据时间粒度可将制造系统调度问题细分为3类：生产计划、生产排程和实时派工。根据调度类型可分为投料计划、工件调度和设备维护调度。现有技术中的调度系统多数集中在数学规划和启发式调度规则为主的调度仿真系统，智能化水平不高。以Intel的面向半导体制造领域的先进计划调度系统(AdvancedPlanningScheduling，APS)为例，APS协同了生产计划模块、生产排程模块和实时调度模块，集成了仿真模型、启发式实时调度规则、整数规划等建模和优化方法，所采用的建模和优化方法较为传统。因此调度的理论研究和调度系统的实际应用之间存在鸿沟。其主要原因有如下两点：(1)对于具体调度问题，传统建模优化方法不足以应对制造系统的大规模和复杂性，对应的调度模块适用性受到局限；(2)对调度问题的研究集中于具体调度问题的建模与优化和对应调度模块的开发，而对PSS各个模块之间的协同交互研究的较少，即对PSS体系结构的研究不够充分。

因此，需要研发一种便捷、有效、稳定适用于半导体生产线中的基于联邦学习机制的调度建模方法。

发明内容

本发明克服了现有技术的不足，提供了一种适应能力强、与产线工作结合度高的半导体生产线基于联邦学习机制的调度建模方法。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：一种半导体生产线基于联邦学习机制的调度建模方法，基于预获取的半导体生产线的生产需求，将生产需求生成调度问题，对调度问题进行分析和求解；根据分析与求解的信息进行调度建模和调度优化；包括以下步骤，

步骤S1，复杂制造数据预处理，建立数据层；

步骤S2，基于数据的调度建模，建立模型层；

步骤S3，基于数据的调度优化，建立数据处理与分析模块；

步骤S4，基于生产计划与实时派工信息建立调度方法模块。