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基于變動性的半導(dǎo)體生產(chǎn)線在制品水平控制研究

發(fā)布時間:2021-08-04 01:18
  隨著制造業(yè)從大規(guī)模生產(chǎn)模式向智能制造模式轉(zhuǎn)變,產(chǎn)品的生命周期時間越來越短,而市場對各種產(chǎn)品的需求量也越來越大,短周期大需求下導(dǎo)致生產(chǎn)系統(tǒng)也越來越復(fù)雜,生產(chǎn)過程中的不確定性因素也越來越多。為了解決生產(chǎn)過程中的不確定性,防止設(shè)備突發(fā)故障或隨機(jī)斷供等事件的連鎖效應(yīng),生產(chǎn)過程中通常會保留一些在制品庫存,但在制品庫存數(shù)量過大會導(dǎo)致較長的生產(chǎn)周期,而半導(dǎo)體的需求者要求交貨期較短。因此,在半導(dǎo)體生產(chǎn)線中,在保證生產(chǎn)速率的同時,需要保持合理的在制品水平。本文以國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于變動性的半導(dǎo)體制造系統(tǒng)性能預(yù)測與優(yōu)化方法研究”(批準(zhǔn)號:71671026)為依托,以半導(dǎo)體芯片封裝測試生產(chǎn)線為研究對象,對整個生產(chǎn)線在制品的分布進(jìn)行優(yōu)化。首先根據(jù)約束理論分析瓶頸識別的重要性,采用本文研究對象所適用的多個指標(biāo)建立綜合瓶頸識別指標(biāo)體系,在綜合瓶頸識別指標(biāo)體系基礎(chǔ)上采用TOPSIS方法來計算瓶頸度。在瓶頸識別方案建立后,以某半導(dǎo)體封裝測試生產(chǎn)線為例進(jìn)行實(shí)踐,獲取原始加工數(shù)據(jù),得到每個指標(biāo)的值,建立初始決策矩陣,計算每個工站的瓶頸度,找到瓶頸工站,并通過Arena仿真驗(yàn)證瓶頸識別的準(zhǔn)確性。由于生產(chǎn)線的瓶頸并非一... 

【文章來源】:電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:87 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于變動性的半導(dǎo)體生產(chǎn)線在制品水平控制研究


各工站利用率

產(chǎn)品,速率


第三章綜合瓶頸識別方案設(shè)計25業(yè)并非產(chǎn)品生產(chǎn)過程中必不可少的,非增值時間中的作業(yè)不增加產(chǎn)品價值)較短,各工站之間利用率相差不大,說明生產(chǎn)線平穩(wěn)運(yùn)行,各工站生產(chǎn)節(jié)奏相近。(3)各工站的產(chǎn)出速率TH在無變動性因素影響時各工站對特定產(chǎn)品的產(chǎn)出是固定的,工站利用率為u,則工站的產(chǎn)出為TH×u,計算得出各工站產(chǎn)出速率如圖3-4所示。圖3-4不同產(chǎn)品在各工站的產(chǎn)出速率由圖3-4可以看出不同產(chǎn)品在同一工站的產(chǎn)出差別不大,并且各工站對A、B、C三種產(chǎn)品的產(chǎn)出依次增大,其中S3加工環(huán)節(jié)所需加工時間最小,因此產(chǎn)出速率較大。3.4.2生產(chǎn)線綜合瓶頸識別(1)無變動性因素影響時在制品水平結(jié)果分析根據(jù)前面周期時間與產(chǎn)出結(jié)果由利特爾定律可以計算得出各工站在制品水平結(jié)果,具體結(jié)果如表3-4所示。表3-4各工站在制品水平序號S1S2S3S4S5S6S7S8產(chǎn)品A-WIP(lot)2.8912.4417.2113.118.204.104.274.08產(chǎn)品B-WIP(lot)2.6911.1716.2014.598.253.733.843.42產(chǎn)品C-WIP(lot)2.678.9114.7715.897.924.263.783.27由表3-4可以看出不同產(chǎn)品在同一工站的在制品水平相差不大,說明在無變動性因素影響時同一工站對不同類型產(chǎn)品的加工能力相差不大。(2)無變動性因素影響時工站負(fù)荷結(jié)果分析

模塊圖,模塊,參數(shù)設(shè)置,環(huán)節(jié)


第三章綜合瓶頸識別方案設(shè)計29圖3-6Arena仿真模塊參數(shù)設(shè)置如圖3-6以Create模塊為例,該模塊為生產(chǎn)線的投料環(huán)節(jié),模塊命名Name為:Release;實(shí)體類型EntityType為:work;兩次投料之間的時間間隔類型TimebetweenArrivalsType為:Expression;投料時間間隔服從表達(dá)式Expression:EXPO(Mean)指數(shù)分布;單位Units為:Hours;每次投料投放的工件數(shù)量EntitiesperArrival設(shè)置為:1;工件最大達(dá)到數(shù)量MaxArrivals設(shè)置為:Infinite;第一次投料創(chuàng)建時間FirstCreation設(shè)置為:0。其他模塊參數(shù)設(shè)置方式也是如此。由于仿真具有隨機(jī)性,在參數(shù)設(shè)置相同的情況下,每次的仿真結(jié)果也不同,因此采用多次仿真取均值的方法,本文采用5次仿真對結(jié)果求均值,最終得到Arena仿真當(dāng)生產(chǎn)線穩(wěn)定時產(chǎn)出速率如圖3-7所示。圖3-7Arena仿真結(jié)果圖

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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碩士論文
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[2]基于變動性的混流白車身焊接生產(chǎn)線調(diào)度方法研究[D]. 謝宗實(shí).電子科技大學(xué) 2019
[3]半導(dǎo)體芯片封裝測試生產(chǎn)線變動性度量與性能評估研究[D]. 張金彬.電子科技大學(xué) 2018
[4]基于TOC的線邊庫存管理瓶頸識別及其優(yōu)化[D]. 藍(lán)貞貞.浙江理工大學(xué) 2016
[5]基于TOC理論的瓶頸識別及優(yōu)化策略[D]. 張偉.浙江理工大學(xué) 2016
[6]基于批量分割的虛擬單元內(nèi)約束資源動態(tài)調(diào)度問題研究[D]. 王潔.江蘇科技大學(xué) 2014
[7]芯片封裝測試生產(chǎn)線生產(chǎn)周期預(yù)測與優(yōu)化研究[D]. 胡強(qiáng).電子科技大學(xué) 2014
[8]幾種典型類型的多屬性決策方法[D]. 李麗娜.西南交通大學(xué) 2013
[9]基于變動性的半導(dǎo)體制造生產(chǎn)線性能預(yù)測與優(yōu)化策略研究[D]. 彭歆然.電子科技大學(xué) 2013
[10]半導(dǎo)體設(shè)備和材料變動性系統(tǒng)的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[D]. 趙華.電子科技大學(xué) 2010



本文編號:3320701

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