Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Hệ thống SOM-FBPN và FIR lai nhìn trước để dự đoán thời gian xuất wafer-lot và đánh giá khả thi
Tóm tắt
Một hệ thống lai được xây dựng trong nghiên cứu này để dự đoán thời gian xuất wafer-lot và đánh giá khả thi, những nhiệm vụ quan trọng đối với một nhà máy chế tạo wafer (wafer fab). Ở phần đầu tiên của hệ thống lai, một mạng nơ-ron hồi tiếp mờ bản đồ tự tổ chức nhìn trước (SOM-FBPN) được xây dựng để dự đoán thời gian xuất của một lô wafer. So với các phương pháp truyền thống trong lĩnh vực này, SOM-FBPN nhìn trước có ba đặc điểm nổi bật: tích hợp kế hoạch phát hành trong tương lai, phân loại các lô wafer, và đưa ý kiến chuyên gia vào. Dựa trên kết quả thực nghiệm, độ chính xác dự đoán và hiệu quả của SOM-FBPN nhìn trước tốt hơn đáng kể so với nhiều phương pháp hiện có. Ở phần thứ hai của hệ thống lai, một tập hợp các quy tắc suy diễn mờ (FIR) được thiết lập để đánh giá khả thi của dự đoán thời gian xuất, được định nghĩa là khả năng mà quá trình chế tạo trên lô wafer có thể hoàn thành đúng thời gian trước dự đoán thời gian xuất. Khả thi quan trọng không kém gì độ chính xác và hiệu quả nhưng đã bị bỏ qua trong các nghiên cứu truyền thống. Với phương pháp được đề xuất, cả việc dự đoán thời gian xuất và đánh giá khả thi có thể được thực hiện đồng thời.
Từ khóa
#hệ thống lai #dự đoán thời gian xuất #đánh giá khả thi #mạng nơ-ron hồi tiếp mờ #quy tắc suy diễn mờTài liệu tham khảo
Barman S (1998) The impact of priority rule combinations on lateness and tardiness. IIE Trans 30:495–504
Chandiramani V, Jayaseelan R, Nathan VSL, Priya KS (2004) A neural network approach to process assignment in multiprocessor systems based on the execution time. Proceedings of International Conference on Intelligent Sensing and Information Processing (ICISIP 2004), Chennai, India, January 2004, pp 332–335
Chang P-C, Hsieh J-C (2003) A neural networks approach for due-date assignment in a wafer fabrication factory. Int J Ind Eng 10(1):55–61
Chang P-C, Hsieh J-C, Liao TW (2001) A case-based reasoning approach for due date assignment in a wafer fabrication factory. Proceedings of the International Conference on Case-Based Reasoning (ICCBR 2001), Vancouver, BC, July 2001
Chang P-C, Hsieh J-C, Liao TW (2005) Evolving fuzzy rules for due-date assignment problem in semiconductor manufacturing factory. J Intell Manuf 16:549–557
Chen T (2003) A fuzzy back propagation network for output time prediction in a wafer fab. J Appl Soft Comput 2/3F:211–222
Chiang J-H (1998) A hybrid neural network model in handwritten word recognition. Neural Netw 11:337–346
Chung S-H, Yang M-H, Cheng C-M (1997) The design of due date assignment model and the determination of flow time control parameters for the wafer fabrication factories. IEEE Trans Compon Packaging Manuf Technol, Part C 20(4):278–287
Foster WR, Gollopy F, Ungar LH (1992) Neural network forecasting of short, noisy time series. Comput Chem Eng 16(4):293–297
Goldberg DE (1989) Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning. Addison-Wesley, Reading, MA
Hung Y-F, Chang C-B (2001) Dispatching rules using flow time predictions for semiconductor wafer fabrications. Proceedings of the 5th Annual International Conference on Industrial Engineering Theory, Applications and Practice, Taiwan, December /2000
Jiang Y, Zhou ZH (2004) SOM ensemble-based image segmentation. Neural Process Lett 20:171–178
Lin C-Y (1996) Shop floor scheduling of semiconductor wafer fabrication using real-time feedback control and prediction. PhD Thesis, Engineering-Industrial Engineering and Operations Research, University of California at Berkeley
Little JDC (1961) A proof of the queuing formula L=λ W. Oper Res 9:383–387
Piramuthu S (1991) Theory and methodology: financial credit-risk evaluation with neural and neural fuzzy systems. Eur J Oper Res 112:310–321
Ragatz GL, Mabert VA (1984) A simulation analysis of due date assignment. J Oper Manag 5:27–39
Tiwari MK, Roy D (2002) Minimization of internal shrinkage in casting using synthesis of neural network. Int J Smart Eng Syst Des 4:205–214
Vig MM, Dooley KJ (1991) Dynamic rules for due-date assignment. Int J Prod Res 29(7):1361–1377
Wang L-X, Mendel JM (1992) Generating fuzzy rules by learning from examples. IEEE Trans Syst Man Cybern 22(6):1414–1427
Weeks JK (1979) A simulation study of predictable due-dates. Manage Sci 25:363–373