【摘 要】
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半导体企业为了在激烈的市场竞争中占据有利地位,需要不断提高制造系统产能和降低晶圆制造周期来适应不断变化的市场需求。集束型晶圆制造设备(cluster tools)是半导体企业广
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半导体企业为了在激烈的市场竞争中占据有利地位,需要不断提高制造系统产能和降低晶圆制造周期来适应不断变化的市场需求。集束型晶圆制造设备(cluster tools)是半导体企业广泛采用的晶圆制造设备,其性能直接影响着企业整体的产能指标。近年来,对单集束型设备的产量和其机械手的调度已有不少的研究成果,但是对集束群设备群(multi-cluster tools)的研究仍然处于早期水平。本文主要针对不含驻留现象和含驻留现象两种情况对集束型设备群进行了周期调度研究。在不考虑驻留约束下,文中提出了分解的方法把一个集束型设备群的问题简化成多个单集束型设备的问题。然后对每个单集束型设备的已有产量分析和机械手调度的结论进行修正,应用于集束群设备的问题中。之后,我们在分析的基础上,提出了对集束型设备群的基本周期的计算和机械手的调度的算法。在考虑驻留时间约束下,提出了基于时间窗约束的DM-MIP算法。首先,构建了含有驻留时间约束的Cluster Tools周期MIP数学模型。其次,将求解MIP模型作为内层调度算法,结合上文提出的分解法作为外层优化算法,对Cluster Tools进行整体调度。最后实例分析验证方法的有效性。同时对集束型设备群进行仿真实验分析,并得到设备的性能分析结果。这些结论对集束型设备群实际的制造过程均有一定的指导意义。
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