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基于智能优化算法的酸槽机台派货问题研究

作　者: 潘辰
导　师: 程秀兰; 赵弘鑫
学　校: 上海交通大学
专　业: 集成电路工程
关键词: 半导体制造实时派工机制遗传算法
分类号: TN305
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 5次
引　用: 0次
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内容摘要

随着半导体代工产业在中国的发展，国内众多的半导体代工厂面临着多方面的挑战。生产流程中的重入性与加工工艺的不确定性，使得派工成为重点，如何提高整条生产线的生产效率，得到存货与产出都做到最优，是生产制造部门最需要解决的问题。本文提出一种由于微型实验室资金问题造成的暂时性的产能分配不均，致使一台酸槽机台成为整条生产线中负担最重的机台，通过运用遗传算法对其机台的原本的启发式算法的派工进行优化，这样根据机台的生产特性，并且要满足相关工艺制程的特殊需求，找到比原先的派工方法更加合理优化的方法，并实施在生产线上，使机台日产出提升45%，同时也保证了工厂对客户的准时交货。

全文目录

摘要  6-7
ABSTRACT  7-12
第一章绪论  12-21
  1.1 半导体制造流程的特点  12
  1.2 半导体制造业生产指标介绍  12-16
    1.2.1 与产品相关的性能指标  12-15
    1.2.2 与设备相关的性能指标  15-16
  1.3 半导体制造中软件的应用  16-18
  1.4 SES 3000-X 型湿法清洗机介绍  18-21
第二章派货问题国内外现状研究综述  21-24
  2.1 派工方法介绍  21-22
  2.2 国际派工软件  22-23
  2.3 本文研究目的与主要内容  23-24
第三章派货问题的算法研究  24-37
  3.1 现有派工系统的介绍  24-32
    3.1.1 查询界面  24-26
    3.1.2 派工监控模块  26-29
    3.1.3 现有派工规则  29-32
  3.2 算法的探讨  32-34
    3.2.1 启发式算法（即基于法则的派工）  32-33
    3.2.2 遗传算法  33-34
  3.3 遗传算法  34-37
    3.3.1 遗传算法简介  34-35
    3.3.2 遗传算法术语说明  35
    3.3.3 遗传算法特点  35-37
第四章遗传算法在酸槽派工中的应用以及结果  37-45
  4.1 算法模型的实施  37-41
    4.1.1 启发式算法模型的实施  37
    4.1.2 遗传算法模型的实施  37-41
  4.2 算法模型的实施执行率  41-42
  4.3 算法的实际结果  42-45
    4.3.1 使用遗传算法前酸槽机台的 Movement  42-43
    4.3.2 使用遗传算法后酸槽机台的 Movement  43-45
总结  45-46
附录  46-49
参考文献  49-52
致谢  52-53
攻读学位期间发表的学术论文  53

基于智能优化算法的酸槽机台派货问题研究

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