本研究利用多智能体的智能性、 协同性、 动态灵活等特性， 对半导体封装测试生产计划和车间调度进行系统协同优化研究， 建立生产计划与调度协同生产多层次体系框架和智能优化管理办法。对半导体封装测试企业协同生产中的任务分解与分配，协同生产运作机制等问题进行了深入探讨。......
2023-06-20
半导体制造系统的优化研究背景及探讨
【摘要】：虽然半导体生产管理已有较长的研究历史， 而且近年来更是成为学术界和工程界研究的热点， 但面对如此复杂的生产管理体系， 在改善计划效率、 增加管理智能性， 提高订单满足率， 实现生产上下游协同性交互， 增强系统整体上对动态变化的适应性等方面一直有着迫切的要求。
随着多样化、 个性化市场需求的日益增长， 制造模式历经单件生产、 大批量生产逐渐发展为大规模定制的模式。 同时， 随着计算机信息技术和网络化生产模式的日渐深入， 传统的生产模式被逐渐取代， 基于计算机信息的协同化生产模式将分布在不同地域范畴内的技术、 设备、 人力等制造资源连接起来成为一个整体， 进行协同性生产计划分配、 管理、 调度， 从而实现企业提高生产效率， 减少在制品库存， 增加了产品的多样性， 最终提高了客户的订单满足率和良好的成品交付率。 现代制造系统行业内竞争激烈， 产品生命周期日渐缩短， 原来简单的、 局部的、 常规的控制和仅凭经验的生产管理模式已经不能满足现代半导体生产的要求， 而大批量生产模式下的刚性制造系统也不能适应动态变化的生产环境和客户要求。
半导体生产系统是目前世界上公认的最复杂的制造系统， 与其他制造系统相比， 其生产管理是一项极其复杂和繁琐的工作： 在生产计划阶段， 需要确定关系极其复杂和公式繁多的众多参数， 由于存在多地域生产的情况， 需要在多工厂环境下进行产能平衡和最大化需求满足； 在生产调度阶段， 面对动态变化的生产线， 需要实时调整投放料， 减少生产线在制品库存， 降低库存成本和质量问题，而同时面对昂贵的生产设备， 又需要最大化瓶颈设备利用率， 减少浪费； 在订单管理方面， 为了赢得市场的竞争， 需要实时调整订单的需求， 并将这种动态变化反馈到生产调度中进行相应调整、 干预， 实现产品的交付和订单的满足。 虽然半导体生产管理已有较长的研究历史， 而且近年来更是成为学术界和工程界研究的热点， 但面对如此复杂的生产管理体系， 在改善计划效率、 增加管理智能性， 提高订单满足率， 实现生产上下游协同性交互， 增强系统整体上对动态变化的适应性等方面一直有着迫切的要求。 协同性生产管理主要是通过建立协同生产自组织运行机制， 挑选出生产制造过程需要和满足协同生产要求的相关实体， 并将它们组织成一个具有自组织能力的生产体系， 协同一致地工作， 共同实现统一的生产目标的一种生产管理活动。 协同生产的主体是相互依赖却又相互独立的松耦合的生产实体， 而协同化生产的目的是要使这些生产实体通过协商， 协调， 继而完成单一主体无法完成的生产任务， 使协同生产效果优于单一主体生产之和。
随着计算机网络、 通信技术的发展， 分布式人工智能(DAI)技术的日渐成熟， 采用网络技术和人工智能中的Agent 技术来构建基于Agent 的生产管理系统， 实现分布、 协作交互和动态并行处理功能的系统已完全成为可能。 为了实现制造系统的敏捷性、 可扩展性和可靠性， 提升制造系统的性能， 分布式自治制造系统作为一种新的制造系统组织结构有效地协调制造系统各组成部分的行为， 它是集智能性、 协同性、 信息管理等特长于一身的先进制造技术的重要组成部分。 近年来在分布式生产制造研究方面， 多智能体系统(Multi-Agent System)、 Holonic 制造系统、 生物型制造系统等多种新型制造控制和组织模式被广泛研究和探索。 而作为分布式人工智能技术重要组成部分的多智能体系统在供应量管理、 企业内部外部集成、 生产规划、 车间调度、 并行工程和运输安排等多方面得到了普及和应用。
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2023-06-23
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2023-06-20
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