倪妍婷， 程 躍， 姚 進(jìn)

(1.成都大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院， 四川 成都 610106； 2.四川大學(xué) 制造科學(xué)與工程學(xué)院， 四川 成都 610024)

基于啟發(fā)式遺傳基因算法的半導(dǎo)體制造系統(tǒng)庫(kù)存控制研究

倪妍婷1， 程 躍1， 姚 進(jìn)2

(1.成都大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院， 四川 成都 610106； 2.四川大學(xué) 制造科學(xué)與工程學(xué)院， 四川 成都 610024)

針對(duì)外部訂單變動(dòng)對(duì)制造系統(tǒng)庫(kù)存數(shù)量的影響，提出了一種面向半導(dǎo)體制造系統(tǒng)的雙閉環(huán)庫(kù)存優(yōu)化模型.該模型將外部訂單的實(shí)時(shí)信息及時(shí)反饋至半導(dǎo)體生產(chǎn)線，將外部訂單需求與生產(chǎn)線在制品庫(kù)存進(jìn)行優(yōu)化：首先，對(duì)半導(dǎo)體制造系統(tǒng)進(jìn)行了分析，提出了基于恒定在制品和實(shí)時(shí)庫(kù)存的訂單反饋機(jī)制，建立了基于原材料閉環(huán)和半成品閉環(huán)的雙閉環(huán)庫(kù)存模型；其次，針對(duì)模型所涉及的多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化問題，提出啟發(fā)式遺傳基因算法并進(jìn)行多目標(biāo)尋優(yōu).為了驗(yàn)證該方法的有效性，將所提出的雙閉環(huán)模型和啟發(fā)式遺傳基因算法應(yīng)用在半導(dǎo)體封裝測(cè)試工廠進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證.結(jié)果表明，所提出的雙閉環(huán)庫(kù)存優(yōu)化機(jī)制具有較好的系統(tǒng)性能參數(shù).

半導(dǎo)體生產(chǎn)系統(tǒng)；雙閉環(huán)；遺傳基因算法；庫(kù)存優(yōu)化

0 引 言

在半導(dǎo)體制造系統(tǒng)的生產(chǎn)過程中，訂單的滿足和庫(kù)存(成品、半成品和在制品)管理上存在相互的沖突和制約，生產(chǎn)線和成品倉(cāng)庫(kù)的高庫(kù)存量會(huì)降低訂單缺貨的風(fēng)險(xiǎn).一旦有訂單的變化，高的庫(kù)存可以在短時(shí)間內(nèi)滿足訂單需求，但是會(huì)帶來庫(kù)存成本、質(zhì)量及生產(chǎn)時(shí)間等指標(biāo)的降低.而較低的庫(kù)存量能夠保持較低的成本，減少質(zhì)量問題，縮短生產(chǎn)時(shí)間，但訂單的變化和浮動(dòng)會(huì)導(dǎo)致所需的成品或在制品短缺，而若按需求預(yù)測(cè)所生產(chǎn)的庫(kù)存，則可能會(huì)有冗余成品被積壓下來[1-2].針對(duì)在訂單滿足與庫(kù)存管理中存在的矛盾，Sun等[3]提出了基于CAR策略的半導(dǎo)體供應(yīng)鏈優(yōu)化方法，將客戶訂單信息嵌入到機(jī)器在制品的分配問題中，對(duì)單機(jī)如何選擇在制品以滿足客戶訂單為目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化.而對(duì)于生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度的協(xié)同性，安玉偉等[4]針對(duì)柔性作業(yè)車間生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度緊密銜接的特點(diǎn), 建立了生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度集成優(yōu)化模型，并提出了一種基于拉格朗日松弛的分解算法，對(duì)安全庫(kù)存、需求損失及工件加工路線柔性等因素進(jìn)行了優(yōu)化，Phanden等[5-6]對(duì)生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度的協(xié)同集成問題進(jìn)行了多方面的研究和討論，綜述了目前學(xué)術(shù)界對(duì)生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度的集成問題,并在進(jìn)一步研究中構(gòu)建并整合了計(jì)劃選擇、調(diào)度和進(jìn)程分析的模型，進(jìn)行了一系列的實(shí)驗(yàn)分析來驗(yàn)證所提出方法的有效性，Nejad等[7]構(gòu)建了基于多智能體的整合動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，對(duì)計(jì)劃與調(diào)度在多工件下的車間整合問題進(jìn)行了模型設(shè)計(jì)，并對(duì)智能體間的協(xié)商協(xié)議進(jìn)行了詳細(xì)討論.從協(xié)同優(yōu)化的角度，本研究提出了基于面向訂單裝配生產(chǎn)模式的雙閉環(huán)庫(kù)存生產(chǎn)機(jī)制，建立了數(shù)學(xué)優(yōu)化模型，應(yīng)用啟發(fā)式遺傳基因算法對(duì)多目標(biāo)問題進(jìn)行尋優(yōu)，并在案例工廠對(duì)所提出的模型和算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了所提方法的有效性.

1 模型建立

1.1 符號(hào)定義

在本研究的模型建立過程中，定義如下符號(hào)：

i：1,2,…，n，表示封裝測(cè)試站點(diǎn)產(chǎn)品序號(hào)；

k：1,2,…，K，表示封裝與測(cè)試階段站點(diǎn)編號(hào)；

j：1,2,…，m，表示時(shí)間；

Pi：最終產(chǎn)品序號(hào)；

βi：最終產(chǎn)品Piw權(quán)重系數(shù)；

Qi：Pi的訂單數(shù)量；

CWijw：最終成品Piw在倉(cāng)庫(kù)的庫(kù)存數(shù)量；

Sij：半成品倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品i在j時(shí)刻的庫(kù)存數(shù)量；

Bij：產(chǎn)品Pik在j時(shí)刻包裝階段的在制品數(shù)量；

Gij：產(chǎn)品Pi在j時(shí)刻生產(chǎn)線在制品目標(biāo)值；

Wij：產(chǎn)品Pi在j時(shí)刻總在制品數(shù)量；

1.2 雙閉環(huán)模型

為了充分利用半導(dǎo)體生產(chǎn)瓶頸站點(diǎn)的產(chǎn)能，在面向訂單裝配模式的基礎(chǔ)上，本研究建立了一套雙閉環(huán)機(jī)制：將閉環(huán)系統(tǒng)的耦合點(diǎn)設(shè)立在瓶頸站點(diǎn)之后，以半成品倉(cāng)庫(kù)為核心，形成訂單—成品倉(cāng)庫(kù)—半成品—半成品倉(cāng)庫(kù)的半成品訂單控制閉環(huán)系統(tǒng)；在生產(chǎn)線原點(diǎn)處以原材料為核心，通過生產(chǎn)線反饋信息，建立原材料—前段在制品—半成品—原材料的原材料訂單閉環(huán)反饋系統(tǒng)，從而進(jìn)行原材料放料控制.

雙閉環(huán)訂單反饋模型如圖1所示，具體設(shè)定如下：

圖1 雙閉環(huán)庫(kù)存模型

1)在半成品倉(cāng)庫(kù)之前，前段放料的閾值由原材料點(diǎn)進(jìn)行控制，根據(jù)需求預(yù)測(cè)進(jìn)行產(chǎn)品種類和數(shù)量的控制.在投放料、在制品管理上，按照防止瓶頸站點(diǎn)饑餓(StarvationAvoidance，SA)和恒定在制品(ConstantWIP,CONWIP)數(shù)量相結(jié)合的模式進(jìn)行管理.在制品經(jīng)過測(cè)試站點(diǎn)之后，半成品進(jìn)入半成品站點(diǎn)進(jìn)行存儲(chǔ).

2)在半成品站點(diǎn)之后，后段的放料閾值由半成品倉(cāng)庫(kù)控制.存儲(chǔ)在半成品倉(cāng)庫(kù)的半成品根據(jù)實(shí)際訂單需求進(jìn)行生產(chǎn)調(diào)度安排.從半成品倉(cāng)庫(kù)輸出之后，根據(jù)實(shí)時(shí)訂單的種類和數(shù)量進(jìn)行包裝，成為最終成品，進(jìn)行激光標(biāo)簽和包裝，運(yùn)輸至成品倉(cāng)庫(kù)交付給客戶.

雙閉環(huán)庫(kù)存模型目標(biāo)函數(shù)為：

1)目標(biāo)函數(shù)1.

(1)

2)目標(biāo)函數(shù)2.

(2)

S.t.

(3)

(4)

2 啟發(fā)式基因算法

近些年，遺傳基因算法作為處理復(fù)雜不確定問題的有效工具得到了許多學(xué)者的關(guān)注及應(yīng)用.該方法借用生物進(jìn)化理論的規(guī)律，通過編碼、策略選擇和遺傳操作，在指定的演化代數(shù)內(nèi)進(jìn)行迭代，向高適值的染色體靠近.由于延遲生產(chǎn)目標(biāo)函數(shù)存在多目標(biāo)多約束的特點(diǎn)，涉及到多個(gè)延遲參數(shù)尋優(yōu)，相比其他的智能算法，遺傳算法具有全局優(yōu)化的優(yōu)勢(shì).

遺傳算法的設(shè)計(jì)通常考慮5個(gè)基本要素:問題解的表達(dá)，即編碼方式；初始種群的產(chǎn)生；適應(yīng)度函數(shù)的確定；確定算子，包括選擇、交叉和變異3步驟；參數(shù)設(shè)置，包括種群的規(guī)模、進(jìn)化的代數(shù)、交叉的概率和變異概率.結(jié)合本研究所提出的延遲生產(chǎn)目標(biāo)函數(shù)和生產(chǎn)機(jī)制，提出了一種“閾值篩選”的啟發(fā)式遺傳算法進(jìn)行多目標(biāo)尋優(yōu).

2.1 啟發(fā)式基因編碼方案

遺傳算法一般分為編碼方案確定、適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)、染色體編碼及遺傳操作等關(guān)鍵步驟.遺傳操作過程中，搜索尋優(yōu)過程是作用于編碼的.因此，編碼是至關(guān)重要的一步，決定算法運(yùn)行的性能和效率.

本研究采用的啟發(fā)式遺傳編碼，首先將每個(gè)生產(chǎn)產(chǎn)品映像成一個(gè)生物體，而每個(gè)產(chǎn)品攜帶不同條染色體(即庫(kù)存因子)，每個(gè)庫(kù)存因子所攜帶的各個(gè)不同的庫(kù)存參數(shù)為基因變量，遺傳編碼映像機(jī)制如圖2所示.

2.2 適應(yīng)度函數(shù)

由于目標(biāo)函數(shù)都是最小化函數(shù)，遺傳算法中的適應(yīng)度函數(shù)將選擇目標(biāo)函數(shù)之和進(jìn)行遺傳操作，其形式如下，

圖2 基于閾值篩選的編碼機(jī)制

Fit[f(i,j)]

(5)

2.3 啟發(fā)式遺傳操作

遺傳算法的具體流程如圖3所示，具體分為：種群初始化，選擇和復(fù)制，交叉，變異與終止.

圖3 遺傳算法流程圖

1)種群初始化.種群初始化時(shí)，雖然可以隨機(jī)產(chǎn)生，但為了避免由于計(jì)算量過大導(dǎo)致的收斂速度很慢或過早收斂等問題，本研究提出了“閾值篩選”的方法.結(jié)合生產(chǎn)中的實(shí)際情況，錄入“閾值信息”，令初始種群在閾值要求范圍內(nèi)進(jìn)行下一步操作.在閾值篩選過程中，主要考慮和確定2個(gè)因素：延遲參數(shù)的計(jì)算及根據(jù)確定的參數(shù)確定耦合點(diǎn)的選擇.根據(jù)編碼設(shè)計(jì)，染色體鏈編碼設(shè)定為N×M維矩陣(N，產(chǎn)品數(shù)量i=1,2,…，n;M，定義的延遲參數(shù)個(gè)數(shù)).根據(jù)確定的適應(yīng)值函數(shù)，每一個(gè)染色體鏈被賦予一個(gè)適應(yīng)值.

2)選擇和復(fù)制.選擇和復(fù)制，是指從當(dāng)前群體中按照一定的概率，根據(jù)染色體適應(yīng)度值的優(yōu)良，選出一部分作為父代來繁殖下一代子孫，個(gè)體適應(yīng)度值越高，被選擇的機(jī)會(huì)越多.在選擇過程中，首先，根據(jù)事先錄入的閾值信息進(jìn)行搜索，在符合指定閾值之內(nèi)，將作為合法種群進(jìn)行種群更新，如果不在指定閾值之內(nèi)，將作為不合法種群被拒絕.根據(jù)Pareto最優(yōu)原則，選擇前20%作為“精英”種群，經(jīng)過選擇和復(fù)制，“精英”染色體被保留下來，種群庫(kù)相應(yīng)被更新.

3)交叉.遺傳算法中起核心作用的是交叉算子.交叉一般分為單點(diǎn)交叉、兩點(diǎn)交叉與多點(diǎn)交叉等.考慮到參數(shù)復(fù)雜性，且在種群初始化和選擇階段已經(jīng)進(jìn)行多次篩選，本研究采用單點(diǎn)隨機(jī)交叉，交叉率為0.80.

4)變異.在選擇和交叉的過程中，有些基因段可能會(huì)丟失，為了維持種群多樣性，防止算法過早收斂，應(yīng)用變異的方法對(duì)遺傳基因進(jìn)行修復(fù)和補(bǔ)充.根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值，變異率一般設(shè)定為0.01.

5)經(jīng)過交叉和變異，新的種群產(chǎn)生時(shí)，會(huì)檢查是否滿足事先定義的收斂速率和迭代次數(shù).根據(jù)適應(yīng)度值，即贏得函數(shù)值對(duì)種群進(jìn)行定級(jí)，根據(jù)Pareto最優(yōu)原則取前20%，循環(huán)直到滿足0.1%的收斂速率和200次迭代，運(yùn)算停止，輸出適應(yīng)函數(shù)值和相關(guān)的延遲參數(shù).

3 庫(kù)存系統(tǒng)開發(fā)

3.1 案例分析

在實(shí)際案例分析中，將本研究提出的雙閉環(huán)庫(kù)存優(yōu)化模型應(yīng)用于S半導(dǎo)體封裝測(cè)試工廠的庫(kù)存與放料管理過程中.在S工廠整個(gè)封裝測(cè)試階段，生產(chǎn)過程大約有100～150個(gè)不同的站點(diǎn)和流程，從區(qū)域上可劃分為封裝、測(cè)試和包裝階段.在封裝階段，經(jīng)過晶圓生產(chǎn)和測(cè)試的晶圓片(wafer)會(huì)進(jìn)行切片、基片貼片和粘貼錫球以及環(huán)氧樹脂固化的封裝過程，之后進(jìn)入測(cè)試階段.由于成本原因，測(cè)試工序設(shè)定為整個(gè)工廠的瓶頸，根據(jù)模型設(shè)計(jì)，半成品耦合點(diǎn)將設(shè)置在該工序之后.

測(cè)試工序分為基本電性能測(cè)試、主板測(cè)試、老化測(cè)試、熱測(cè)試與冷測(cè)試等.其中，主板測(cè)試、老化測(cè)試、熱測(cè)試與冷測(cè)試將根據(jù)產(chǎn)品的生產(chǎn)工藝設(shè)計(jì)來挑選不同比例的半成品芯片進(jìn)行測(cè)試.基本的電性能測(cè)試后，存在開路或者短路問題的不良芯片會(huì)被挑選出來進(jìn)行分析，而通過測(cè)試的芯片進(jìn)入半成品倉(cāng)庫(kù)等待訂單指令下達(dá).當(dāng)有訂單需求時(shí)，半成品耦合點(diǎn)會(huì)根據(jù)實(shí)時(shí)刷新的需求信息與日庫(kù)存量信息比對(duì)，相應(yīng)的半成品產(chǎn)品會(huì)釋放出來，進(jìn)入熔斷站點(diǎn)形成最終的芯片性能，例如，具有圖像功能還是無圖像功能，之后進(jìn)入包裝區(qū)域成為成品交付給客戶.根據(jù)圖4的雙耦合延遲生產(chǎn)模型，將原材料耦合點(diǎn)設(shè)置在晶元倉(cāng)庫(kù)，半成品耦合點(diǎn)設(shè)置在瓶頸工序測(cè)試站點(diǎn)之后、熔斷站點(diǎn)之前，隨后對(duì)該工廠的制造系統(tǒng)進(jìn)行模塊劃分和功能組合，實(shí)施基于雙耦合延遲生產(chǎn)模型的生產(chǎn)模式，并應(yīng)用所提出的啟發(fā)式遺傳基因算法進(jìn)行多目標(biāo)參數(shù)尋優(yōu)，進(jìn)行生產(chǎn)系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn).

圖4 對(duì)S工廠構(gòu)建雙耦合延遲生產(chǎn)模型

實(shí)際生產(chǎn)中通常以班為單位，一般12h為1班，每天2班.在實(shí)際生產(chǎn)中每周都會(huì)根據(jù)生產(chǎn)情況設(shè)定新的生產(chǎn)任務(wù)，同時(shí)可以設(shè)定1周的計(jì)劃停機(jī)時(shí)間，便于在模型中加入計(jì)劃停機(jī)事件的影響.本研究以1周時(shí)間為仿真單位，即604 800s.

3.2 結(jié)果分析

圖5顯示了工廠瓶頸——測(cè)試站點(diǎn)1周7d共14班次的仿真運(yùn)行分析圖，圖6所示為歷史產(chǎn)出矩陣.由于所提出的雙閉環(huán)模型根據(jù)實(shí)時(shí)的訂單信息來進(jìn)行雙耦合點(diǎn)放料，所以雙閉環(huán)產(chǎn)出矩陣與歷史產(chǎn)出矩陣有明顯的差異.

統(tǒng)計(jì)2016年1～6月的仿真結(jié)果，并與歷史實(shí)際

圖5 仿真結(jié)果產(chǎn)出矩陣

圖6 測(cè)試站點(diǎn)歷史產(chǎn)出矩陣

產(chǎn)出進(jìn)行對(duì)比，圖7顯示了產(chǎn)出數(shù)據(jù)差值(仿真值—?dú)v史值)和二者相關(guān)系數(shù).由圖7可以看出，由于采用了實(shí)時(shí)訂單反饋，雙閉環(huán)模型根據(jù)實(shí)際訂單進(jìn)行放料和庫(kù)存控制，避免了由于原有預(yù)測(cè)導(dǎo)致庫(kù)存過量或不足，對(duì)由于預(yù)測(cè)導(dǎo)致的偏差進(jìn)行糾正，而“產(chǎn)出差值”實(shí)質(zhì)上是雙閉環(huán)模型對(duì)訂單變動(dòng)進(jìn)行的“反饋補(bǔ)償”.

圖7 歷史產(chǎn)出值與延遲生產(chǎn)產(chǎn)出對(duì)比分析

4 結(jié) 論

本研究提出了一種面向混流生產(chǎn)系統(tǒng)的雙耦合延遲生產(chǎn)方法，該方法能夠?qū)⑼獠坑唵蔚膶?shí)時(shí)信息及時(shí)反饋至混流生產(chǎn)線，將生產(chǎn)計(jì)劃與生產(chǎn)調(diào)度進(jìn)行協(xié)同優(yōu)化.首先，應(yīng)用面向訂單裝配生產(chǎn)模式，建立了基于原材料耦合點(diǎn)和半成品耦合點(diǎn)的雙耦合延遲生產(chǎn)模型；之后，進(jìn)一步研究了在混流生產(chǎn)系統(tǒng)中，雙耦合點(diǎn)之間的運(yùn)作機(jī)制，整合了恒定在制品策略和基于實(shí)時(shí)訂單反饋參數(shù)的延遲交互機(jī)制，并針對(duì)模型所涉及的多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化問題，提出啟發(fā)式遺傳基因算法進(jìn)行多目標(biāo)尋優(yōu).為了驗(yàn)證方法的有效性，將所提出的延遲模型和啟發(fā)式遺傳基因算法應(yīng)用在S混流生產(chǎn)車間進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證.通過2個(gè)實(shí)例驗(yàn)證：一是模型優(yōu)化前后關(guān)鍵參數(shù)的對(duì)比，二是所提出的方法與傳統(tǒng)方法的對(duì)比，證明了所提出的雙耦合延遲生產(chǎn)方法具有較好的系統(tǒng)性能參數(shù).

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Inventory Control for Semiconductor Manufacturing System Based on Heuristic Genetic Algorithm

NIYanting1,CHENGYue1,YAOJin2

(1.School of Mechanical Engineering, Chengdu University, Chengdu 610106, China; 2.School of Manufacturing Science and Engineering, Sichuan University, Chengdu 610024, China)

Aiming at the influence of external order variability on the inventory of manufacturing system,this paper introduces a double close loop model to optimize inventory for semiconductor manufacturing system.This model timely sends the real-time information of external orders to semiconductor production line.Meanwhile,the model realizes the collaborative optimization of the external order demands and the in-process inventory on production line.First all,the semiconductor manufacturing system is analyzed.Order feedback mechanism based on constant work-in-process products and real-time invertory is proposed.And the double close loop mechanism based on raw material loop and semi-finished product loop is established.Subsequently,directing at the target parameter optimization which is involved in the model,a heuristic genetic algorithm is proposed for multi-objective optimization.In order to verify the effectiveness of this method,the proposed double close loop model and the heuristic genetic algorithm are used in the semiconductor packaging factory for example verification.The results show that the proposed double close loop inventory optimization mechanism has comparatively good system performance parameters.

semiconductor manufacturing;double close loop;genetic algorithm;inventory optimization

1004-5422(2017)01-0080-05

2016-12-20.

國(guó)家自然科學(xué)基金(51505042)、 四川省教育廳自然科學(xué)重點(diǎn)課題(17ZA0088)資助項(xiàng)目.

倪妍婷(1980 — )， 女， 博士， 講師， 從事制造過程系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化研究.

TH166；TH186

A