基于规则的可重入生产系统调度问题研究

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时间:2019-05-16

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1、大连理工大学博士学位论文摘要可重入生产系统是以半导体产业为背景的一类复杂生产系统,半导体产业的迅猛发展以及随之而来的半导体企业所面临的激烈市场竞争对可重入生产系统的生产调度提出了更高的要求,所以对于这类系统调度问题的研究不仅具有重要的理论意义,而且应用价值很高。目前虽然关于可重入生产系统的研究越来越多,但是由于系统的高度复杂性,目前能够对实际生产系统产生显著经济效益的适用范围较大的实用化技术和方法仍然很少,所以需要研究可重入生产系统的具有针对性的实用性较强的调度技术与方法。在生产实践中,调度规则因简

2、单易用在实际应用中采用的比较广泛,出于实用性的考虑,本文在基于规则调度研究思路的基础上,根据可重入生产系统的特点,分别从可重入生产系统基于规则建模、基于规则的调度策略以及瓶颈加工站的调度等方面进行了一些研究,主要完成了以下几个方面的工作:1.建立了可重入生产系统的基于工艺中心的扩展赋时着色随机Pelri网模型,其中为完成基于规则建模,本文提出了一类扩展赋时着色随机Petri网;系统模型由工艺加工模型与工件输运模型组成,其中工艺加工模型部分包括若干工艺中心的子模型,工艺中心子模型通过工件输运模型连接起

3、来;在工艺加工模型部分本文还建立了批量设备在不同工艺路径情况下的模块、一类非同时加工多批设备模块以及可重入生产系统中基于规则调度的Petri网模块。本文所建立的模型较好地描述了可重入生产系统的重要特点,具有良好的可扩充性。通过模型,系统的基本性能参数比如WIP,设备状态等都可以通过可达网来跟踪搜索从而对系统进行定性与定量的分析,为系统的基于规则的优化控制提供了基础。2.在以往基于简单规则调度的基础上,首先针对可重入生产系统的特点建立了一类缓冲区一时间(Buffer-T'tme,B—T)的组合调度规则

4、,其次考虑到可重入生产系统加工过程中复杂的动态特性以及调度规则的局限性,提出了基于设备维与时间维的二维B.T规则组合调度策略,采用遗传算法对B.T调度规则组合进行优化,并且通过实例仿真验证了这类调度策略对于实际系统优化调度的有效性与优越性。3.在以瓶颈加工站为核心的调度中,一方面针对闭环可重入生产系统的调度,提出了最长重入周期优先(LongestCycleTimeFirstServe,LCTFS)的优先级调度规则,仿真结果表明在系统轻载情形下这类方法比SRPT、SPT、FBFS等规则具有更好的适应性

5、。另一方面在对可重入生产系统瓶颈加工站分析的基础上,建立了基于瓶颈分析的可重入生产系统调度方法,并通过仿真验证了这类方法在系统轻载情况下能够提高瓶颈设备的利用率。4.以某液晶生产系统为背景,设计和开发了基于可视化仿真的车间层生产调度系.1.吕文彦:基于规则的可重入生产系统调度问题研究~统,基于可视化仿真的调度由于其过程的可视性与可交互性成为优化调度的有益补充,该调度系统已应用于实际生产线。关键词:可重入生产系统;扩展赋时着色随机Petri网模型;缓冲区一时间规则;最长重入周期优先规则;可视化仿真II

6、l翟大连理工大学博士学位论文StudyonRulesBasedRe-entrantLinesSchedulingAbstractRe—entrantlineisaclassofcomplexmanufacturingsystemwithsemiconductormanufacturingsystembeingitstypical.Semiconductorindustryisthebasicfoundationoftheageofinformation,characterizedwithdensec

7、apitalandtechnologies.ItdevelopsveryquicH3『andtheupdatingofsemiconductorproductisveryquic蛐y.Underthepressureofbusinessandcomplexitiesofthesystem.re-entrantlines’schedulingbecomesthefocusoftheindustryandtheacademe.Practicalmethodisfeweramong也elargenumbe

8、rofliteraturesduetothecomplexitiesofthesystem.SchedulingrulesactaSanimportantroleindispatchingpracticeandthispaperisbasedonschedulingroles.Aimstoprovidemuchmoreappliedtechniques,thispaperfocusesonmodelingre-entrantline,optimizedscheduli

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