半导体制造业订单交货期预测的研究

摘要

订单交货期的预测对于半导体制造厂与其客户而言，均有着多方面的重要性。由于半导体制造系统的复杂性，准确预测订单的交货期非常困难。此外，交货期预测还需考虑客户满意度和可实现性两项指标。其中，可实现性指一批订单可以在其预计交货期之前完成的可能性，是确保客户满意度的重要指标。本文即在研究提高交货期预测准确度的方法和建立评估可实现性的机制。 本文首先提出了三种建立订单仿真模块的方式，通过生产仿真模拟实际的半导体制造厂，仿真得到的数据作为其他建模方法的基础，仿真得到的订单交货期作为其他预测结果的衡量标准。利用仿真的数据，建立了线性回归预测模型和人工神经网络预测模型。对于以往研究中被忽视的订单投产时间预测问题，本文提出了两种预测方法。通过比较分析，人工神经网络模型的预测结果的准确度明显优于线性回归模型。最后，根据交货期预测的结果，分析影响订单可实现性的因素，建立了一套基于模糊逻辑的评估订单预计交货期可实现性的机制。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章 引言

1.1研究背景

1.2研究目的与方法

1.3主要研究内容

第2章 传统交货期预测方法概述

2.1订单交货期预测方法的分类

2.2线性回归模型预测法

2.2.1多元线性回归方程

2.2.2晶圆厂常用的内部交货期预测法则

2.2.3线性回归模型的改进

2.3基于仿真的预测法

2.3.1仿真的定义

2.3.2仿真的目的与应用范围

2.3.3仿真的优缺点

2.3.4 Simul8简介

第3章 可实现性概念的介绍

3.1单机流程仿真模型

3.2双机流程仿真模型

3.3单机模型的仿真结果

3.4双机模型的仿真结果

第4章 晶圆厂的建模与仿真

4.1仿真环境

4.1.1研究的基本假设

4.1.2产品基本数据

4.1.3晶圆厂模型介绍

4.1.4订单优先级

4.2仿真模型的建立

4.3仿真结果

第5章 基于人工神经网络的交货期预测法

5.1人工神经网络介绍

5.1.1人工神经元模型

5.1.2 BP神经网络模型

5.1.3改进的BP算法

5.2神经网络预测模型的建立

5.2.1输入变量的确定

5.2.2网络模型的建立及训练

第6章 可实现性评估机制的建立

6.1线性回归预测模型的建立与准确度的评估

6.2神经网络模型与线性回归模型的预测结果比较

6.3可实现性定性评估机制的建立

6.4基于模糊逻辑的可实现性评估机制

第7章 总结与展望

7.1总结

7.2进一步工作的方向

致谢

参考文献

个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果