智能数据分析在半导体生产线生产计划中的应用研究

摘要

作为技术密集、资金密集的高技术产业，半导体制造业已被公认为当今最复杂的制造过程之一。半导体制造过程具有设备多、产品种类多、可重入、半成品报废与返工、机器失效等特点，通常需用到几百台设备，上百道甚至千余道加工工序，这给半导体生产线生产计划(车间层生产计划)的制定带来了很大的困难。 本文主要研究如何有效的利用智能数据分析方法，并结合现有的一些辅助方法来解决半导体生产线生产计划制定中遇到的问题。半导体生产线生产计划分为投料计划和每日的排单计划，这两者是相辅相成的。投料计划一般分为主投料计划和日投料计划，本文在对实际半导体生产线研究过程中，提出把投料计划划分成周投料计划、粗日投料计划和细日投料计划。在这三个投料计划的制定过程中，提出分别采用神经网络方法、模糊逻辑方法和改进的CONWIP算法，并结合建模仿真来解决制定过程中遇到的问题，在获得细日投料计划的同时，生成每日排单计划。本文最后以实际的半导体生产线为例进行应用验证。

目录

文摘

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第1章绪论

第2章半导体制造企业生产线生产计划技术路线

第3章半导体生产线周投料计划研究

第4章半导体生产线粗日投料计划研究

第5章细日投料计划和日排单计划研究

第6章仿真模型

第7章结论与展望

致谢

参考文献

附录A数据库部分表关系图

附录B TB-PSS系统主界面

附录C数据加载界面

附录D仿真界面

附录E投料文件界面

个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果