半导体芯片制造系统建模与优化调度控制 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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江志斌 著

图书标签:

• 半导体制造
• 芯片制造
• 建模
• 优化
• 调度
• 控制
• 生产系统
• 工业工程
• 运筹学
• 智能制造

出版社： 上海交通大学出版社

ISBN：9787313063151

版次：1

商品编码：10392612

包装：精装

开本：16开

出版时间：2011-01-01

用纸：胶版纸

页数：398

正文语种：中文

内容简介

《半导体芯片制造系统建模与优化调度控制》在总结国内外研究发展现状的基础上，着重介绍作者多年来对半导体芯片制造系统建模、调度、产能规划等方面的研究成果。主要包括：半导体芯片制造系统的特点、生产调度控制的难点及国内研究现状，拓展型面向对象Petri网的层次化建模方法，基于规则和基于模型的实时派工控制模型，ReS2仿真平台的基本架构及关键技术，基于随机规划的芯片制造系统产能规划方法，基于多规则组合的两阶段的多目标优化调度方法，基于问题分解的智能调度方法，动态瓶颈的调度策略及基于约束权重的动态在制品水平控制方法，时变多目标优化调度方法。
《半导体芯片制造系统建模与优化调度控制》的主要读者对象是从事半导体芯片制造系统计划、调度控制等相关领域的研究人员以及芯片制造的生产管理和相关领域的工程技术人员。此外，《半导体芯片制造系统建模与优化调度控制》对于那些从事其他制造系统研究和从事生产管理的人员也具有参考价值。

目录

第1章 半导体芯片制造概述
1．1 概述
1．1．1 导体产业概况
1．1．2 半导体晶圆制造系统特征
1．1．3 半导体晶圆制造系统调度现状
1．2 半导体晶圆制造系统简介
1．2．1 半导体晶圆制造过程
1．2．2 生产绩效指标
1．3 半导体晶圆制造系统建模研究
1．3．1 研究状况简介
1．3．2 建模方法小结
1．4 半导体晶圆制造系统调度方法
1．4．1 启发式规则
1．4．2 数学规划法
1．4．3 计算智能
1．4．4 人工智能
1．4．5 规则组合调度方法研究现状
1．4．6 SWFS调度方法小结
参考文献
第2章 基于拓展型面向对象Petri网的SWFS建模与分析
2．1 引言
2．2 拓展型面向对象Petri网的定义
2．2．1 EOPNS的定义
2．2．2 对象
2．2．3对象互连机制
2．3 EOPNs的建模过程
2．3．1 单个设备的oPN模型
2．3．2 工作站的0PNs模型
2．3．3 加工区域的EOPNS模型
2．3．4 系统的EOPNS模型
2．4 系统建模案例
2．5 EOPNS模型的动态性能分析
2．5．1 死锁分析
2．5．2 EOPNS模型的冲突分析
2．6 小结
参考文献
第3章 基于赋时EOPNs模型的自治与协调实时派工机制
3．1 引言
3．2 “建模一控制一仿真”一体化方法
3．3 基于赋时EOPNs的SWFS性能建模
3．4 基于赋时EOPNs的实时状态监控系统
3．4．1 晶圆加工机器的实时状态监控器
3．4．2 在制品缓冲区和自动存取机的实时状态监控器
3．5 基于自治与协调的实时派工机制
3．5．1 基于赋时EOPNs模型的混合式实时派工控制系统
3．5．2 基于自治与协调的实时派工机制
3．5．3 基于自治与协调的动态瓶颈实时派工算法
3．5．4 其他算法在基于自治与协调实时派工机制下的应用
3．6 小结
参考文献
……
第4章 芯片制造系统仿真平台及仿真分析
第5章 芯片制作系统产能规划
第6章 基于规则组合的自适应优化调度方法
第7章 芯片制造系统智能调度方法
第8章 面向瓶颈控制的SWFS调度方法
第9章 SWFS的时变目标生产调度方法

前言/序言

现代产业的基石：探索高效的生产流程与智能化的制造管理 在当今科技飞速发展的时代，一系列精密而复杂的工业系统构成了我们现代生活的基础。从日常消费品到尖端科技产品，它们无一不依赖于背后强大而高效的生产制造体系。本书并非聚焦于单一的半导体芯片制造这一特定领域，而是将目光投向更为广阔的工业制造场景，深入剖析各类生产系统的共性挑战与前沿解决方案。我们将一同探寻如何通过科学的模型构建、精细化的流程规划以及智能化的调度策略，实现生产效率的飞跃、成本的显著降低以及产品质量的稳定提升。 第一章：工业制造系统的本质与模型构建 工业制造系统是一个高度动态、相互关联的复杂有机体。其核心在于将原材料转化为具有更高价值的最终产品。这一过程涉及多个环节，包括物料流动、设备运行、人员协作、信息传递等。理解这些系统的本质，是优化其性能的第一步。 本章将首先概述现代工业制造系统的基本构成要素，包括生产线、工作站、物料搬运设备、仓储系统以及信息管理系统等。我们将探讨不同类型制造系统（如离散制造、流程制造、混合制造）的特点与差异，并深入研究如何对其进行抽象化和数学化建模。 建模是理解和控制复杂系统的关键。我们将介绍多种建模方法，包括： 离散事件仿真（Discrete Event Simulation, DES）： 模拟系统在时间序列上的事件驱动行为，能够直观地展示生产过程中的瓶颈、等待时间和资源利用率。我们将详细讲解如何构建仿真模型，设置参数，进行实验设计，并解读仿真结果。 数学规划模型（Mathematical Programming Models）： 例如线性规划、整数规划、混合整数规划等，用于在给定约束条件下，寻找最优的决策变量以达到某种目标（如最小化成本、最大化产量）。我们将介绍如何将生产调度、资源分配等问题转化为数学规划问题。 排队论模型（Queuing Theory Models）： 用于分析和预测系统中的等待时间和队列长度，对于理解和优化生产线的吞吐量至关重要。我们将探讨不同排队模型（如M/M/1, M/G/1）的应用场景。 Petri网（Petri Nets）： 一种用于描述和分析并发、异步、分布式系统的数学建模工具，特别适用于分析生产过程中的并发控制和资源共享问题。 此外，本章还将讨论如何根据实际需求选择合适的建模方法，以及如何有效地验证和校准模型，确保其能够真实地反映生产系统的运行状况。我们将强调模型的可视化和交互性，以便更好地理解和沟通模型的含义。 第二章：流程分析与瓶颈识别 任何制造系统的性能都受到其最薄弱环节的限制，即“瓶颈”。识别和分析生产流程中的瓶颈，是提升整体效率的关键。 本章将深入探讨如何对制造流程进行细致的分析： 价值流图（Value Stream Mapping, VSM）： 一种可视化的工具，用于识别和分析产品从原材料到交付给客户的全过程，区分增值活动和非增值活动，从而揭示流程中的浪费和低效率环节。我们将教授如何绘制和解读价值流图。 吞吐量分析（Throughput Analysis）： 衡量单位时间内系统产出的能力，我们将介绍计算吞吐量的方法，并分析影响吞吐量的主要因素，如设备产能、加工节拍、物料可用性等。 设备利用率与效率分析（Equipment Utilization and Efficiency Analysis）： 评估设备在生产过程中的实际运行时间与理论可用时间的比值，以及排除故障、停机等因素后的有效运行效率。我们将讨论如何通过数据收集和分析来评估和提升设备利用率。 在制品（Work-in-Progress, WIP）分析： 过多的在制品意味着资本被占用，空间被挤占，并可能隐藏流程问题。本章将探讨如何管理和控制在制品水平，以及在制品与吞吐量之间的权衡关系。 故障模式与影响分析（Failure Mode and Effects Analysis, FMEA）： 一种系统性的方法，用于识别潜在的故障模式，评估其发生的可能性和影响，并制定预防措施，以减少设备故障对生产的影响。 通过对上述分析工具的掌握，读者将能够清晰地识别出生产流程中的瓶颈，理解其产生的原因，并为后续的优化策略奠定基础。 第三章：优化调度控制策略 在理解了系统的特性并识别了流程瓶颈之后，制定有效的调度控制策略至关重要，它直接关系到生产资源的有效利用和订单的及时交付。 本章将聚焦于各种先进的调度控制方法： 生产调度基础理论： 介绍经典的调度问题，如单机调度、并行机调度、流水线调度等，以及常见的调度规则，如先到先服务（FCFS）、最短作业优先（SJF）、最早到期日优先（EDD）等。 先进调度算法： 启发式算法（Heuristic Algorithms）： 如遗传算法（Genetic Algorithms, GA）、模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）、粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）等，用于求解复杂调度问题，尤其是在大规模和实时性要求高的场景下。我们将探讨这些算法的设计思路和在工业调度中的应用。 元启发式算法（Metaheuristic Algorithms）： 结合多种启发式算法的优势，以克服单种算法的局限性，实现更优的全局搜索。 基于规则的调度系统（Rule-Based Scheduling Systems）： 预设一系列生产规则，系统根据实时生产情况动态调整调度方案。 约束规划（Constraint Programming）： 一种强大的建模和求解技术，用于处理复杂的调度约束，如机器能力、工序顺序、人员技能等。 实时调度与动态调度： 面对生产过程中突发事件（如设备故障、紧急订单、物料延迟），系统需要具备快速响应和动态调整调度的能力。本章将介绍如何实现实时和动态调度，以应对不确定性。 调度与资源分配的协同： 探讨如何将资源（如设备、人员、工具、物料）的可用性与生产调度紧密结合，实现资源的最优分配。 调度可视化的工具与技术： 介绍甘特图、时序图等可视化工具，以及如何利用这些工具来监控调度执行情况，并对偏离预定计划的情况进行分析。 我们将通过实际案例分析，展示不同调度策略在不同生产场景下的适用性与效果。 第四章：智能化与自动化在制造系统中的应用 随着人工智能、大数据、物联网等技术的快速发展，制造系统的智能化与自动化水平不断提升，为解决传统制造难题提供了新的思路。 本章将探讨以下主题： 物联网（IoT）在制造系统中的应用： 如何利用传感器、RFID等技术实时采集设备状态、物料信息、生产进度等数据，构建“工业互联网”，实现数据的互联互通。 大数据分析与预测性维护： 如何运用大数据分析技术，从海量生产数据中挖掘有价值的信息，例如预测设备故障，实现预测性维护，从而减少非计划停机时间，提高设备可用性。 人工智能（AI）在调度决策中的应用： 机器学习（Machine Learning）： 如何利用机器学习模型学习历史生产数据，预测生产节拍、识别潜在异常，并辅助优化调度决策。 深度学习（Deep Learning）： 在更复杂的场景下，例如图像识别在质量检测中的应用，或者自然语言处理在人机交互中的应用。 强化学习（Reinforcement Learning）： 如何训练智能体在复杂的生产环境中自主学习最优调度策略。 机器人与自动化设备的应用： 探讨机器人（如协作机器人、AGV）在物料搬运、装配、检测等环节的应用，以及如何将其与调度系统集成。 数字孪生（Digital Twin）技术： 创建制造系统的虚拟副本，通过实时数据同步，实现对物理系统的监控、仿真、预测和优化，为决策提供更全面的依据。 智能制造执行系统（MES）与制造运营管理（MOM）： 介绍MES系统在生产过程中的核心功能，如生产计划执行、过程监控、质量管理、物料追溯等，以及MOM在整体制造运营管理中的作用。 本章旨在引导读者理解如何将前沿技术融入传统的制造管理体系，构建更加敏捷、高效、智能的未来工厂。 第五章：案例研究与实践指导 理论结合实际是学习与应用的关键。本章将通过多个典型工业制造场景的案例研究，展示前述章节中介绍的建模、分析、调度和智能化技术是如何在实际生产中应用的。 案例可能涵盖： 汽车零部件制造企业的生产线优化： 针对多品种小批量生产的特点，分析其瓶颈，并应用启发式算法进行排产优化。 电子产品组装厂的订单调度与资源分配： 考虑多种物料的供应链约束，实现订单的准时交付。 消费品制造企业的流程优化与自动化升级： 通过价值流图分析，识别非增值活动，并引入自动化设备提升效率。 医药制造企业的批次生产调度与质量控制： 强调工艺流程的严格性以及质量追溯的重要性。 每个案例研究都将遵循以下步骤： 1. 问题描述： 明确面临的生产挑战和优化目标。 2. 系统建模： 选择合适的建模方法，建立系统模型。 3. 瓶颈识别与分析： 应用流程分析工具， pinpoint 关键问题。 4. 策略设计与实施： 选择并应用最优的调度控制策略，可能结合智能化技术。 5. 效果评估： 通过仿真或实际数据分析，量化优化效果。 6. 经验总结与推广： 提炼可推广的经验和教训。 最后，本章还将提供一些实践性的指导，包括如何组建优化团队、如何进行数据收集与管理、如何评估投资回报以及如何持续改进制造系统。 本书旨在为所有致力于提升工业制造系统性能的工程师、管理者、研究人员以及相关专业的学生提供一套系统性的理论框架和实践指导。通过对制造系统本质的深刻理解，对流程瓶颈的精准识别，对优化调度控制策略的灵活运用，以及对智能化与自动化技术的积极拥抱，我们能够共同构建更高效、更具竞争力的现代制造体系，为社会发展注入强劲动力。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，《半导体芯片制造系统建模与优化调度控制》这本书的理论深度确实让我感到震撼，也引发了我不少思考。作者在书中引入了大量精深的数学和计算机科学理论，比如图论、最优化理论、概率统计、人工智能等，这些都构成了支撑整个建模与调度体系的基石。一开始阅读时，我需要花费相当多的精力去理解那些复杂的公式和算法，但随着阅读的深入，我逐渐体会到这些理论的强大之处。它们不仅仅是抽象的学术概念，而是解决实际生产难题的有力工具。例如，作者在讨论如何最小化生产周期时，利用了复杂的数学模型来描述不同工序之间的依赖关系和资源限制，并在此基础上设计出最优的生产路径。书中关于“控制”的部分，更是让我看到，一旦模型建立，调度策略制定完成，如何通过有效的控制机制来确保生产过程的稳定性和一致性，避免出现意料之外的偏差。这本书更像是一本“修炼内功”的手册，它不教你如何直接操作机器，而是让你理解驱动这一切背后的“规则”和“智慧”，这种提升是系统性的，也是长远的。

评分☆☆☆☆☆

这本《半导体芯片制造系统建模与优化调度控制》真是给我打开了一扇新世界的大门！我之前一直以为芯片制造是个神秘的、由无数精密仪器组成的庞然大物，但这本书的出现，让我开始理解其背后那套复杂而精妙的“大脑”。作者并非简单罗列一堆技术名词，而是用一种非常循序渐进的方式，将整个制造流程的“骨架”搭建起来。从最基础的晶圆处理，到光刻、蚀刻、沉积等核心工艺，再到最后的封装测试，每一个环节都仿佛被拆解开来，展现在我眼前。更令我惊喜的是，书中对于“系统建模”的阐述，让我第一次意识到，这些看似独立的工艺步骤，实际上构成了一个相互关联、相互影响的巨大系统。作者通过各种模型，比如离散事件模拟、排队论模型等，将这个庞大的系统抽象化、可视化，让我能够直观地感受到其中的瓶颈、等待以及资源分配的挑战。读到这里，我开始惊叹于，原来我们在日常生活中习以为常的电子产品，背后凝结了如此深厚的工程智慧和数学理论。这本书就像一本“芯片制造的说明书”，让我这个门外汉也能窥见其冰山之下的全貌，对半导体产业的复杂性和精密度有了更深刻的认知。

评分☆☆☆☆☆

我曾以为《半导体芯片制造系统建模与优化调度控制》会是一本枯燥的技术手册，但实际阅读体验却让我惊喜不已。作者在书中并非仅仅是堆砌技术细节，而是巧妙地将理论知识与生动的案例相结合，让复杂的概念变得更加易于理解。我尤其喜欢书中对一些典型生产瓶颈场景的分析，比如多条生产线并行，物料频繁切换，设备故障率波动等。作者通过仿真和建模，将这些场景“复现”出来，让我们能够直观地看到问题的根源，并学习如何应用书中提到的调度算法来加以解决。这些案例不仅具有很强的实践指导意义，也充满了挑战性。读到后面，我甚至能够想象自己身处一个模拟的芯片制造环境中，需要根据实时的生产数据，运用书中学的知识来做出调度决策。这种沉浸式的学习体验，让我对半导体制造的复杂性有了更深刻的体会，也激发了我对如何进一步提升生产效率和灵活性的思考。这本书让我觉得，掌握了其中的方法，就如同掌握了解决复杂制造问题的“密钥”。

评分☆☆☆☆☆

《半导体芯片制造系统建模与优化调度控制》这本书给我的整体感觉是，它不仅仅是一本关于技术方法的书籍，更是一次关于“智能制造”哲学层面的探索。作者通过对半导体芯片制造这个高度复杂系统的深入剖析，展现了如何将数学、统计学、计算机科学以及运筹学等学科的精髓融汇贯通，最终服务于实际的生产管理。我看到了作者在书中对于“系统思维”的强调，如何将一个庞大的、动态的制造过程视为一个整体，并从全局的角度去分析问题、解决问题。尤其是在“优化调度控制”这个部分，我看到了如何通过数据驱动的决策，实现生产资源的最佳配置，如何动态地应对生产过程中的不确定性，从而达到更高的生产效率、更低的成本以及更高的产品质量。这本书让我开始重新审视“自动化”和“智能化”的内涵，明白真正的智能制造不仅仅是机械的自动化，更是建立在深刻的系统理解和精密的数学模型之上的智慧决策。它为我打开了一个看待现代工业的新视角，让我认识到，在科技飞速发展的今天，跨学科的融合和理论的创新是推动产业进步的关键驱动力。

评分☆☆☆☆☆

对于《半导体芯片制造系统建模与优化调度控制》这本书，我最大的感受就是它彻底颠覆了我过去对“优化”和“调度”这些概念的理解。我一直以为这些是纯粹的管理学范畴，但这本书将它们与实际的半导体制造流程紧密结合，让我看到了理论与实践的完美融合。作者不仅仅是提出了一些抽象的调度策略，而是深入分析了半导体制造过程中各种现实存在的制约因素，例如设备稼动率、工艺窗口、人员配置、物料流动等等。然后，他利用先进的数学模型和算法，比如遗传算法、模拟退火、强化学习等，来解决这些复杂的多目标优化调度问题。阅读过程中，我仿佛置身于一个繁忙的芯片工厂，看着各种调度决策是如何实时生成的，如何在动态变化的环境中不断调整。书中对不同调度算法的优劣势分析，以及在特定场景下的应用案例，都让我受益匪浅。我开始思考，原来在追求极致效率和良率的过程中，每一个微小的调度决策都至关重要，它们直接影响着生产成本、交付周期乃至最终的市场竞争力。这本书对于任何想要深入了解现代智能制造，尤其是高科技制造领域运作机制的读者来说，都是一本不可多得的宝藏。