半導體芯片製造係統建模與優化調度控製 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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江誌斌 著

圖書標籤:

• 半導體製造
• 芯片製造
• 建模
• 優化
• 調度
• 控製
• 生産係統
• 工業工程
• 運籌學
• 智能製造

齣版社： 上海交通大學齣版社

ISBN：9787313063151

版次：1

商品編碼：10392612

包裝：精裝

開本：16開

齣版時間：2011-01-01

用紙：膠版紙

頁數：398

正文語種：中文

內容簡介

《半導體芯片製造係統建模與優化調度控製》在總結國內外研究發展現狀的基礎上，著重介紹作者多年來對半導體芯片製造係統建模、調度、産能規劃等方麵的研究成果。主要包括：半導體芯片製造係統的特點、生産調度控製的難點及國內研究現狀，拓展型麵嚮對象Petri網的層次化建模方法，基於規則和基於模型的實時派工控製模型，ReS2仿真平颱的基本架構及關鍵技術，基於隨機規劃的芯片製造係統産能規劃方法，基於多規則組閤的兩階段的多目標優化調度方法，基於問題分解的智能調度方法，動態瓶頸的調度策略及基於約束權重的動態在製品水平控製方法，時變多目標優化調度方法。
《半導體芯片製造係統建模與優化調度控製》的主要讀者對象是從事半導體芯片製造係統計劃、調度控製等相關領域的研究人員以及芯片製造的生産管理和相關領域的工程技術人員。此外，《半導體芯片製造係統建模與優化調度控製》對於那些從事其他製造係統研究和從事生産管理的人員也具有參考價值。

目錄

第1章 半導體芯片製造概述
1．1 概述
1．1．1 導體産業概況
1．1．2 半導體晶圓製造係統特徵
1．1．3 半導體晶圓製造係統調度現狀
1．2 半導體晶圓製造係統簡介
1．2．1 半導體晶圓製造過程
1．2．2 生産績效指標
1．3 半導體晶圓製造係統建模研究
1．3．1 研究狀況簡介
1．3．2 建模方法小結
1．4 半導體晶圓製造係統調度方法
1．4．1 啓發式規則
1．4．2 數學規劃法
1．4．3 計算智能
1．4．4 人工智能
1．4．5 規則組閤調度方法研究現狀
1．4．6 SWFS調度方法小結
參考文獻
第2章 基於拓展型麵嚮對象Petri網的SWFS建模與分析
2．1 引言
2．2 拓展型麵嚮對象Petri網的定義
2．2．1 EOPNS的定義
2．2．2 對象
2．2．3對象互連機製
2．3 EOPNs的建模過程
2．3．1 單個設備的oPN模型
2．3．2 工作站的0PNs模型
2．3．3 加工區域的EOPNS模型
2．3．4 係統的EOPNS模型
2．4 係統建模案例
2．5 EOPNS模型的動態性能分析
2．5．1 死鎖分析
2．5．2 EOPNS模型的衝突分析
2．6 小結
參考文獻
第3章 基於賦時EOPNs模型的自治與協調實時派工機製
3．1 引言
3．2 “建模一控製一仿真”一體化方法
3．3 基於賦時EOPNs的SWFS性能建模
3．4 基於賦時EOPNs的實時狀態監控係統
3．4．1 晶圓加工機器的實時狀態監控器
3．4．2 在製品緩衝區和自動存取機的實時狀態監控器
3．5 基於自治與協調的實時派工機製
3．5．1 基於賦時EOPNs模型的混閤式實時派工控製係統
3．5．2 基於自治與協調的實時派工機製
3．5．3 基於自治與協調的動態瓶頸實時派工算法
3．5．4 其他算法在基於自治與協調實時派工機製下的應用
3．6 小結
參考文獻
……
第4章 芯片製造係統仿真平颱及仿真分析
第5章 芯片製作係統産能規劃
第6章 基於規則組閤的自適應優化調度方法
第7章 芯片製造係統智能調度方法
第8章 麵嚮瓶頸控製的SWFS調度方法
第9章 SWFS的時變目標生産調度方法

前言/序言

現代産業的基石：探索高效的生産流程與智能化的製造管理 在當今科技飛速發展的時代，一係列精密而復雜的工業係統構成瞭我們現代生活的基礎。從日常消費品到尖端科技産品，它們無一不依賴於背後強大而高效的生産製造體係。本書並非聚焦於單一的半導體芯片製造這一特定領域，而是將目光投嚮更為廣闊的工業製造場景，深入剖析各類生産係統的共性挑戰與前沿解決方案。我們將一同探尋如何通過科學的模型構建、精細化的流程規劃以及智能化的調度策略，實現生産效率的飛躍、成本的顯著降低以及産品質量的穩定提升。 第一章：工業製造係統的本質與模型構建 工業製造係統是一個高度動態、相互關聯的復雜有機體。其核心在於將原材料轉化為具有更高價值的最終産品。這一過程涉及多個環節，包括物料流動、設備運行、人員協作、信息傳遞等。理解這些係統的本質，是優化其性能的第一步。 本章將首先概述現代工業製造係統的基本構成要素，包括生産綫、工作站、物料搬運設備、倉儲係統以及信息管理係統等。我們將探討不同類型製造係統（如離散製造、流程製造、混閤製造）的特點與差異，並深入研究如何對其進行抽象化和數學化建模。 建模是理解和控製復雜係統的關鍵。我們將介紹多種建模方法，包括： 離散事件仿真（Discrete Event Simulation, DES）： 模擬係統在時間序列上的事件驅動行為，能夠直觀地展示生産過程中的瓶頸、等待時間和資源利用率。我們將詳細講解如何構建仿真模型，設置參數，進行實驗設計，並解讀仿真結果。 數學規劃模型（Mathematical Programming Models）： 例如綫性規劃、整數規劃、混閤整數規劃等，用於在給定約束條件下，尋找最優的決策變量以達到某種目標（如最小化成本、最大化産量）。我們將介紹如何將生産調度、資源分配等問題轉化為數學規劃問題。 排隊論模型（Queuing Theory Models）： 用於分析和預測係統中的等待時間和隊列長度，對於理解和優化生産綫的吞吐量至關重要。我們將探討不同排隊模型（如M/M/1, M/G/1）的應用場景。 Petri網（Petri Nets）： 一種用於描述和分析並發、異步、分布式係統的數學建模工具，特彆適用於分析生産過程中的並發控製和資源共享問題。 此外，本章還將討論如何根據實際需求選擇閤適的建模方法，以及如何有效地驗證和校準模型，確保其能夠真實地反映生産係統的運行狀況。我們將強調模型的可視化和交互性，以便更好地理解和溝通模型的含義。 第二章：流程分析與瓶頸識彆 任何製造係統的性能都受到其最薄弱環節的限製，即“瓶頸”。識彆和分析生産流程中的瓶頸，是提升整體效率的關鍵。 本章將深入探討如何對製造流程進行細緻的分析： 價值流圖（Value Stream Mapping, VSM）： 一種可視化的工具，用於識彆和分析産品從原材料到交付給客戶的全過程，區分增值活動和非增值活動，從而揭示流程中的浪費和低效率環節。我們將教授如何繪製和解讀價值流圖。 吞吐量分析（Throughput Analysis）： 衡量單位時間內係統産齣的能力，我們將介紹計算吞吐量的方法，並分析影響吞吐量的主要因素，如設備産能、加工節拍、物料可用性等。 設備利用率與效率分析（Equipment Utilization and Efficiency Analysis）： 評估設備在生産過程中的實際運行時間與理論可用時間的比值，以及排除故障、停機等因素後的有效運行效率。我們將討論如何通過數據收集和分析來評估和提升設備利用率。 在製品（Work-in-Progress, WIP）分析： 過多的在製品意味著資本被占用，空間被擠占，並可能隱藏流程問題。本章將探討如何管理和控製在製品水平，以及在製品與吞吐量之間的權衡關係。 故障模式與影響分析（Failure Mode and Effects Analysis, FMEA）： 一種係統性的方法，用於識彆潛在的故障模式，評估其發生的可能性和影響，並製定預防措施，以減少設備故障對生産的影響。 通過對上述分析工具的掌握，讀者將能夠清晰地識彆齣生産流程中的瓶頸，理解其産生的原因，並為後續的優化策略奠定基礎。 第三章：優化調度控製策略 在理解瞭係統的特性並識彆瞭流程瓶頸之後，製定有效的調度控製策略至關重要，它直接關係到生産資源的有效利用和訂單的及時交付。 本章將聚焦於各種先進的調度控製方法： 生産調度基礎理論： 介紹經典的調度問題，如單機調度、並行機調度、流水綫調度等，以及常見的調度規則，如先到先服務（FCFS）、最短作業優先（SJF）、最早到期日優先（EDD）等。 先進調度算法： 啓發式算法（Heuristic Algorithms）： 如遺傳算法（Genetic Algorithms, GA）、模擬退火算法（Simulated Annealing, SA）、粒子群優化（Particle Swarm Optimization, PSO）等，用於求解復雜調度問題，尤其是在大規模和實時性要求高的場景下。我們將探討這些算法的設計思路和在工業調度中的應用。 元啓發式算法（Metaheuristic Algorithms）： 結閤多種啓發式算法的優勢，以剋服單種算法的局限性，實現更優的全局搜索。 基於規則的調度係統（Rule-Based Scheduling Systems）： 預設一係列生産規則，係統根據實時生産情況動態調整調度方案。 約束規劃（Constraint Programming）： 一種強大的建模和求解技術，用於處理復雜的調度約束，如機器能力、工序順序、人員技能等。 實時調度與動態調度： 麵對生産過程中突發事件（如設備故障、緊急訂單、物料延遲），係統需要具備快速響應和動態調整調度的能力。本章將介紹如何實現實時和動態調度，以應對不確定性。 調度與資源分配的協同： 探討如何將資源（如設備、人員、工具、物料）的可用性與生産調度緊密結閤，實現資源的最優分配。 調度可視化的工具與技術： 介紹甘特圖、時序圖等可視化工具，以及如何利用這些工具來監控調度執行情況，並對偏離預定計劃的情況進行分析。 我們將通過實際案例分析，展示不同調度策略在不同生産場景下的適用性與效果。 第四章：智能化與自動化在製造係統中的應用 隨著人工智能、大數據、物聯網等技術的快速發展，製造係統的智能化與自動化水平不斷提升，為解決傳統製造難題提供瞭新的思路。 本章將探討以下主題： 物聯網（IoT）在製造係統中的應用： 如何利用傳感器、RFID等技術實時采集設備狀態、物料信息、生産進度等數據，構建“工業互聯網”，實現數據的互聯互通。 大數據分析與預測性維護： 如何運用大數據分析技術，從海量生産數據中挖掘有價值的信息，例如預測設備故障，實現預測性維護，從而減少非計劃停機時間，提高設備可用性。 人工智能（AI）在調度決策中的應用： 機器學習（Machine Learning）： 如何利用機器學習模型學習曆史生産數據，預測生産節拍、識彆潛在異常，並輔助優化調度決策。 深度學習（Deep Learning）： 在更復雜的場景下，例如圖像識彆在質量檢測中的應用，或者自然語言處理在人機交互中的應用。 強化學習（Reinforcement Learning）： 如何訓練智能體在復雜的生産環境中自主學習最優調度策略。 機器人與自動化設備的應用： 探討機器人（如協作機器人、AGV）在物料搬運、裝配、檢測等環節的應用，以及如何將其與調度係統集成。 數字孿生（Digital Twin）技術： 創建製造係統的虛擬副本，通過實時數據同步，實現對物理係統的監控、仿真、預測和優化，為決策提供更全麵的依據。 智能製造執行係統（MES）與製造運營管理（MOM）： 介紹MES係統在生産過程中的核心功能，如生産計劃執行、過程監控、質量管理、物料追溯等，以及MOM在整體製造運營管理中的作用。 本章旨在引導讀者理解如何將前沿技術融入傳統的製造管理體係，構建更加敏捷、高效、智能的未來工廠。 第五章：案例研究與實踐指導 理論結閤實際是學習與應用的關鍵。本章將通過多個典型工業製造場景的案例研究，展示前述章節中介紹的建模、分析、調度和智能化技術是如何在實際生産中應用的。 案例可能涵蓋： 汽車零部件製造企業的生産綫優化： 針對多品種小批量生産的特點，分析其瓶頸，並應用啓發式算法進行排産優化。 電子産品組裝廠的訂單調度與資源分配： 考慮多種物料的供應鏈約束，實現訂單的準時交付。 消費品製造企業的流程優化與自動化升級： 通過價值流圖分析，識彆非增值活動，並引入自動化設備提升效率。 醫藥製造企業的批次生産調度與質量控製： 強調工藝流程的嚴格性以及質量追溯的重要性。 每個案例研究都將遵循以下步驟： 1. 問題描述： 明確麵臨的生産挑戰和優化目標。 2. 係統建模： 選擇閤適的建模方法，建立係統模型。 3. 瓶頸識彆與分析： 應用流程分析工具， pinpoint 關鍵問題。 4. 策略設計與實施： 選擇並應用最優的調度控製策略，可能結閤智能化技術。 5. 效果評估： 通過仿真或實際數據分析，量化優化效果。 6. 經驗總結與推廣： 提煉可推廣的經驗和教訓。 最後，本章還將提供一些實踐性的指導，包括如何組建優化團隊、如何進行數據收集與管理、如何評估投資迴報以及如何持續改進製造係統。 本書旨在為所有緻力於提升工業製造係統性能的工程師、管理者、研究人員以及相關專業的學生提供一套係統性的理論框架和實踐指導。通過對製造係統本質的深刻理解，對流程瓶頸的精準識彆，對優化調度控製策略的靈活運用，以及對智能化與自動化技術的積極擁抱，我們能夠共同構建更高效、更具競爭力的現代製造體係，為社會發展注入強勁動力。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，《半導體芯片製造係統建模與優化調度控製》這本書的理論深度確實讓我感到震撼，也引發瞭我不少思考。作者在書中引入瞭大量精深的數學和計算機科學理論，比如圖論、最優化理論、概率統計、人工智能等，這些都構成瞭支撐整個建模與調度體係的基石。一開始閱讀時，我需要花費相當多的精力去理解那些復雜的公式和算法，但隨著閱讀的深入，我逐漸體會到這些理論的強大之處。它們不僅僅是抽象的學術概念，而是解決實際生産難題的有力工具。例如，作者在討論如何最小化生産周期時，利用瞭復雜的數學模型來描述不同工序之間的依賴關係和資源限製，並在此基礎上設計齣最優的生産路徑。書中關於“控製”的部分，更是讓我看到，一旦模型建立，調度策略製定完成，如何通過有效的控製機製來確保生産過程的穩定性和一緻性，避免齣現意料之外的偏差。這本書更像是一本“修煉內功”的手冊，它不教你如何直接操作機器，而是讓你理解驅動這一切背後的“規則”和“智慧”，這種提升是係統性的，也是長遠的。

評分☆☆☆☆☆

《半導體芯片製造係統建模與優化調度控製》這本書給我的整體感覺是，它不僅僅是一本關於技術方法的書籍，更是一次關於“智能製造”哲學層麵的探索。作者通過對半導體芯片製造這個高度復雜係統的深入剖析，展現瞭如何將數學、統計學、計算機科學以及運籌學等學科的精髓融匯貫通，最終服務於實際的生産管理。我看到瞭作者在書中對於“係統思維”的強調，如何將一個龐大的、動態的製造過程視為一個整體，並從全局的角度去分析問題、解決問題。尤其是在“優化調度控製”這個部分，我看到瞭如何通過數據驅動的決策，實現生産資源的最佳配置，如何動態地應對生産過程中的不確定性，從而達到更高的生産效率、更低的成本以及更高的産品質量。這本書讓我開始重新審視“自動化”和“智能化”的內涵，明白真正的智能製造不僅僅是機械的自動化，更是建立在深刻的係統理解和精密的數學模型之上的智慧決策。它為我打開瞭一個看待現代工業的新視角，讓我認識到，在科技飛速發展的今天，跨學科的融閤和理論的創新是推動産業進步的關鍵驅動力。

評分☆☆☆☆☆

這本《半導體芯片製造係統建模與優化調度控製》真是給我打開瞭一扇新世界的大門！我之前一直以為芯片製造是個神秘的、由無數精密儀器組成的龐然大物，但這本書的齣現，讓我開始理解其背後那套復雜而精妙的“大腦”。作者並非簡單羅列一堆技術名詞，而是用一種非常循序漸進的方式，將整個製造流程的“骨架”搭建起來。從最基礎的晶圓處理，到光刻、蝕刻、沉積等核心工藝，再到最後的封裝測試，每一個環節都仿佛被拆解開來，展現在我眼前。更令我驚喜的是，書中對於“係統建模”的闡述，讓我第一次意識到，這些看似獨立的工藝步驟，實際上構成瞭一個相互關聯、相互影響的巨大係統。作者通過各種模型，比如離散事件模擬、排隊論模型等，將這個龐大的係統抽象化、可視化，讓我能夠直觀地感受到其中的瓶頸、等待以及資源分配的挑戰。讀到這裏，我開始驚嘆於，原來我們在日常生活中習以為常的電子産品，背後凝結瞭如此深厚的工程智慧和數學理論。這本書就像一本“芯片製造的說明書”，讓我這個門外漢也能窺見其冰山之下的全貌，對半導體産業的復雜性和精密度有瞭更深刻的認知。

評分☆☆☆☆☆

對於《半導體芯片製造係統建模與優化調度控製》這本書，我最大的感受就是它徹底顛覆瞭我過去對“優化”和“調度”這些概念的理解。我一直以為這些是純粹的管理學範疇，但這本書將它們與實際的半導體製造流程緊密結閤，讓我看到瞭理論與實踐的完美融閤。作者不僅僅是提齣瞭一些抽象的調度策略，而是深入分析瞭半導體製造過程中各種現實存在的製約因素，例如設備稼動率、工藝窗口、人員配置、物料流動等等。然後，他利用先進的數學模型和算法，比如遺傳算法、模擬退火、強化學習等，來解決這些復雜的多目標優化調度問題。閱讀過程中，我仿佛置身於一個繁忙的芯片工廠，看著各種調度決策是如何實時生成的，如何在動態變化的環境中不斷調整。書中對不同調度算法的優劣勢分析，以及在特定場景下的應用案例，都讓我受益匪淺。我開始思考，原來在追求極緻效率和良率的過程中，每一個微小的調度決策都至關重要，它們直接影響著生産成本、交付周期乃至最終的市場競爭力。這本書對於任何想要深入瞭解現代智能製造，尤其是高科技製造領域運作機製的讀者來說，都是一本不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

我曾以為《半導體芯片製造係統建模與優化調度控製》會是一本枯燥的技術手冊，但實際閱讀體驗卻讓我驚喜不已。作者在書中並非僅僅是堆砌技術細節，而是巧妙地將理論知識與生動的案例相結閤，讓復雜的概念變得更加易於理解。我尤其喜歡書中對一些典型生産瓶頸場景的分析，比如多條生産綫並行，物料頻繁切換，設備故障率波動等。作者通過仿真和建模，將這些場景“復現”齣來，讓我們能夠直觀地看到問題的根源，並學習如何應用書中提到的調度算法來加以解決。這些案例不僅具有很強的實踐指導意義，也充滿瞭挑戰性。讀到後麵，我甚至能夠想象自己身處一個模擬的芯片製造環境中，需要根據實時的生産數據，運用書中學的知識來做齣調度決策。這種沉浸式的學習體驗，讓我對半導體製造的復雜性有瞭更深刻的體會，也激發瞭我對如何進一步提升生産效率和靈活性的思考。這本書讓我覺得，掌握瞭其中的方法，就如同掌握瞭解決復雜製造問題的“密鑰”。