A simulation optimization framework to solve Stochastic Flexible Job-Shop Scheduling Problems—Case: Semiconductor manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses a Stochastic Flexible Job-Shop Scheduling Problem (SFJSSP) in the context of semiconductor manufacturing. Semiconductor industry is among the most capital-intensive businesses whose operational excellence is of vital importance. Within the front-end fab of the semiconductor industry, the photolithography workstation is the well-known bottleneck process. To elevate the performance of the whole semiconductor manufacturing system, developing a competent schedule for its bottleneck is essential. However, the re-entrant product flows, high uncertainties in operations times, and rapidly changing products and technologies within the photolithography, make it difficult to develop a schedule for the whole semiconductor fab. Considering Industry 4.0, hybrid methods such as Simulation Optimization (SO) have proven their applicability in addressing complex production scheduling problems. Thus, this paper develops a mathematical model for SFJSSP of the semiconductor manufacturing considering special constraints of the photolithography workstation (machine process capability, machine dedication, and maximum reticles (masks) sharing constraints). Next, we transform the developed model into an SO model integrated with a computer simulation model capable of modeling the photolithography workstation. The simulation model develops an initial schedule based on the Least Work Remaining (LWR) dispatching rule. Moreover, the simulation model calculates the objective function of the SFJSSP. A tailored Genetic Algorithm (GA) is then developed, which attempts to optimize the initially proposed schedule. To validate the superiority of the presented SO methodology in addressing SJSSPs, it is compared with previously proposed methods. Furthermore, to assess the impact of the three special constraints of the photolithography work area on system performance, two sets of experiments are proposed. In the first set of experiments, the performance of two SFJSS environments, one with the special constraints and one without, is compared. The second set of experiments involves observing the system’s performance while systematically varying the severity of the special constraints. The results indicate that improved performance levels can be accomplished by enhancing flexibility within both the operations of individual jobs and the machines within the manufacturing system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».