一类半导体生产线调度问题基于数据的简化调度模型与高效调度算法研究

半导体生产线调度水平对缩短半导体制造周期、降低拖期率、提高生产效率及瓶颈设备利用率具有十分重要的意义和作用。本项目拟针对一类半导体生产线全局调度问题开展调度模型和算法研究。针对传统调度建模方法在用于较大规模复杂半导体生产线全局调度问题时存在的不足，将问题特征分析和数据驱动相结合，采用"简化调度建模+基于数据的模型校正"的研究思路，首先研究并提出适用于半导体生产线全局调度问题的、基于数据的简化调度模型，与基于设备/操作粒度的传统调度模型相比，所建立的简化调度模型可在保持较高精度的前提下，具有较低的复杂度。在简化调度模型研究基础上，针对实际半导体生产线全局调度问题所具有的不确定、多目标等复杂性及简化调度模型建模误差，研究相应的高效全局调度算法，并将所提出的调度模型和算法在实际大规模半导体生产线中进行应用验证和完善。

全局调度问题在半导体生产线的生产管理与控制中具有十分重要的意义。该类问题具有规模大、约束复杂、不确定因素多的难点。传统离散事件动态系统、Petri网等调度建模方法在处理该类问题时存在计算效率过低的缺陷（如针对具有1000个lot的全局调度问题，一次仿真可能需要5-10分钟），难以应用于基于模型的优化调度算法中。本项目针对该类问题，采用“简化调度建模+基于数据的模型校正”的研究思路，研究并提出了多类创新性较强的基于数据和问题特征的简化调度建模方法，包括基于时间区间约简的简化调度模型，基于瓶颈识别和指标补偿的简化调度模型，基于调度环境特征识别和lot完工时间预测的简化调度模型等。另外，考虑到实现关键工序（如光刻、CMP）质量指标的预报能够显著提升半导体生产线调度效果，本项目还研究了若干半导体关键工序质量指标的智能预报方法。在上述工作基础上，针对不同场景下的半导体生产线全局调度需求，提出了多类全局调度算法，包括基于推/拉结合机制的全局计划编制算法，基于序优化理论和在线核ELM学习的分层迭代优化调度算法，基于柔性决策机制的半导体生产线动态调度算法等。所提出的算法均采用来自实际的生产数据进行了仿真分析和验证，结果表明了方法的有效性。进一步，基于课题组已研发的微电子智能化生产计划与控制系统，本项目相关成果也成功应用于实际半导体制造企业的优化调度中，取得了较好的应用效果。本项目研究为面向实际大规模半导体生产线全局调度问题的求解提供了有效的方法和工具支持。下一步，项目组将在继续深入研究符合实际半导体企业生产模式特点的全局调度方法基础上，针对全局调度、投料决策、订单决策的协同优化问题开展研究。项目共发表相关学术论文14篇（含录用），其中，在SCI检索的刊物发表论文7篇（含录用），在EI检索的刊物和会议上发表论文14篇（含录用，其中7篇同时被SCI检索）；申报相关发明专利5项，获授权发明专利2项；申请并获得相关软件著作权2项；培养博士生3名（1名已毕业）。