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第1章　半导体芯片制造概述1

1.1　概述1

1.1.1　半导体产业概况1

1.1.2 半导体晶圆制造系统特征3

1.1.3　半导体晶圆制造系统调度现状5

1.2　半导体晶圆制造系统简介8

1.2.1　半导体晶圆制造过程8

1.2.2　生产绩效指标10

1.3　半导体晶圆制造系统建模研究14

1.3.1　研究状况简介14

1.3.2　建模方法小结20

1.4　半导体晶圆制造系统调度方法21

1.4.1　启发式规则21

1.4.2　数学规划法25

1.4.3　计算智能26

1.4.4　人工智能28

1.4.5　规则组合调度方法研究现状30

1.4.6 SWFS调度方法小结31

参考文献32

第2章　基于拓展型面向对象Petri网的SWFS建模与分析42

2.1 引言42

2.2　拓展型面向对象Petri网的定义43

2.2.1　EOPNs的定义45

2.2.2　对象45

2.2.3　对象互连机制49

2.3　EOPNs的建模过程51

2.3.1 单个设备的OPN模型52

2.3.2　工作站的OPNs模型64

2.3.3 加工区域的EOPNs模型70

2.3.4 系统的EOPNs模型76

2.4　系统建模案例76

2.5　EOPNs模型的动态性能分析82

2.5.1　死锁分析82

2.5.2　EOPNs模型的冲突分析94

2.6　小结95

参考文献96

第3章　基于赋时EOPNs模型的自治与协调实时派工机制98

3.1　引言98

3.2　“建模—控制—仿真”一体化方法101

3.3　基于赋时EOPNs的SWFS性能建模103

3.4　基于赋时EOPNs的实时状态监控系统112

3.4.1 晶圆加工机器的实时状态监控器113

3.4.2　在制品缓冲区和自动存取机的实时状态监控器115

3.5　基于自治与协调的实时派工机制117

3.5.1 基于赋时EOPNs模型的混合式实时派工控制系统119

3.5.2　基于自治与协调的实时派工机制127

3.5.3　基于自治与协调的动态瓶颈实时派工算法135

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144

3.6　小结147

参考文献147

第4章　芯片制造系统仿真平台及仿真分析150

4.1 引言150

4.2　SWFS调度系统模型150

4.2.1 系统功能模型151

4.2.2 系统数据模型152

4.2.3 系统流程模型153

4.3　仿真平台系统框架155

4.4　仿真方法和策略157

4.5　晶圆制造系统仿真对象状态图158

4.6　基于仿真的调度系统开发161

4.6.1 系统设计161

4.6.2　调度系统输入界面介绍162

4.6.3　数据库设计164

4.6.4 系统输出介绍165

4.7　基于EOPNs理论的SWFS建模方法的实验168

4.7.1 实验方案168

4.7.2 实验结果与分析169

4.8　ReS2原型系统的验证180

4.9　基于仿真资源配置分析与调整189

4.10　基于自治与协调的动态瓶颈实时派工算法仿真192

4.10.1 实验方案192

4.10.2　仿真实验结果及分析195

4.11　小结198

参考文献199

第5章　芯片制造系统产能规划201

5.1 引言201

5.2　国内外研究进展202

5.2.1 两阶段SP模型204

5.2.2 多阶段SP模型205

5.3　面向需求预测周期和产能扩张周期不一致的产能扩张207

5.3.1 问题描述和建模207

5.3.2　一般模型208

5.3.3　改进模型209

5.3.4　验证模型211

5.3.5　案例研究211

5.3.6　本节小结216

5.4　面向需求与产能不确定的产能扩张计划研究216

5.4.1 问题描述与建模217

5.4.2　近似模型220

5.4.3　求解策略222

5.4.4　案例研究224

5.4.5　本节小结231

5.5　小结232

参考文献233

附录236

第6章　基于规则组合的自适应优化调度方法242

6.1 引言242

6.2　基于仿真优化的两阶段规则组合调度方法242

6.2.1　仿真优化问题243

6.2.2 两阶段调度方法框架243

6.2.3　基于自治与协调的规则分类及组合245

6.2.4　第一阶段：基于序优化理论的组合规则选择248

6.2.5 第二阶段：基于响应曲面法的组合参数优化252

6.3　基于序优化理论的规则选择方法254

6.3.1　规则选择方法框架254

6.3.2　最优计算量分配技术256

6.3.3　近似模型与精确模型构建258

6.3.4　Benchmark仿真模型描述260

6.4　基于序优化的单目标规则选择261

6.4.1　实验参数设置261

6.4.2　单目标规则选择求解过程263

6.5　基于向量序优化的多目标规则选择273

6.5.1　实验参数设置273

6.5.2　分层算法275

6.5.3 多目标规则选择求解过程275

6.6　仿真实验278

6.6.1　仿真模型278

6.6.2 实验设计278

6.6.3 实验结果分析278

6.7　基于模糊逻辑的规则组合方法279

6.7.1 多规则组合方法执行过程280

6.7.2　规则组合阐述性示例284

6.8　基于响应曲面法的组合参数优化286

6.8.1 实验设计286

6.8.2　D-最优混合设计287

6.9　实验设计及结果分析288

6.9.1 实验设计288

6.9.2　实验分析289

6.9.3 多响应优化292

6.9.4　算法比较293

6.9.5 两阶段调度方法效果分析295

6.10　小结298

参考文献298

第7章　芯片制造系统智能调度方法301

7.1　芯片制造智能调度方法概述301

7.1.1　模拟退火302

7.1.2　禁忌搜索304

7.1.3　进化计算304

7.1.4　蚁群优化305

7.2　智能算法应用于芯片制造过程调度难点及应对思路306

7.2.1 晶圆制造系统的特点和调度工作的难点306

7.2.2　现有大规模问题分解方法308

7.2.3　现有蚁群算法介绍309

7.3　面向智能算法的大规模调度问题分解架构314

7.3.1 问题描述与析取图表示314

7.3.2 大规模SWFS调度问题分解方法316

7.4　基于问题分解的蚁群算法过程描述321

7.5　仿真实验与分析323

7.6　小结327

参考文献328

第8章　面向瓶颈控制的SWFS调度方法331

8.1 引言331

8.2　现有瓶颈控制方法介绍331

8.2.1　瓶颈的辨识332

8.2.2　缓存能力分配332

8.2.3　针对瓶颈设备的调度控制方法333

8.3　面向动态瓶颈的分解方法334

8.3.1　按照机台的加工特征分解335

8.3.2　按照瓶颈等级分解337

8.3.3　按照Q-WIP状态分解338

8.3.4　动态瓶颈算法分解树338

8.4　动态瓶颈调度算法339

8.4.1　动态瓶颈调度优化算法339

8.4.2　DBD算法优化及算例345

8.5 基于约束理论的半导体生产线动态在制品水平控制方法353

8.5.1　算法架构和参数设定353

8.5.2　设备约束权重355

8.5.3 目标在制品水平分布355

8.5.4　动态在制品水平控制356

8.5.5　仿真实验359

8.6　小结362

参考文献363

第9章　SWFS的时变多目标生产调度方法366

9.1　引言366

9.2　多目标生产控制策略367

9.2.1　单一目标下的调度算法368

9.2.2 多目标的加权373

9.3　基于模糊逻辑的TVMO生产调度算法374

9.3.1 “调度日期”相对于“旬时变”模糊变量的权重374

9.3.2　“旬时变”模糊变量约束下的目标权重380

9.3.3　TVMO调度的目标权重381

9.4　实验一：基于模糊理论的TVMO生产调度算法的仿真实验（实验室标杆数据）382

9.4.1 实验方案382

9.4.2 实验结果与分析387

9.5　实验二：基于实验室标杆数据的TVMO实时派工控制390

9.5.1 实验方案391

9.5.2 实验结果与分析392

9.6 实验三：基于模糊理论的TVMO生产调度算法的实验（真实数据）393

9.6.1 实验方案393

9.6.2 实验结果与分析394

9.7　小结397

参考文献397