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|a Geleitwort; Danksagung; Inhaltsverzeichnis; Abkürzungsverzeichnis; Abbildungsverzeichnis; Tabellenverzeichnis; 1. Einleitung; 1.1. Motivation und Zielstellung; 1.2. Wissenschaftliche Einordnung und Abgrenzung des Themas; 1.3. Aufbau der Arbeit; 2. Problembeschreibung; 2.1. Prozessbetrachtungen; 2.1.1. Frontend; 2.1.2. Wafer-Test; 2.1.3. Backend; 2.1.4. Baugruppenfertigung; 2.2. Ziele einer optimierten Ablaufplanung - untersuchte Problemstellung; 3. Optimierung; 3.1. Mathematische Optimierung; 3.1.1. Lineare Optimierung; 3.1.2. Gemischt-ganzzahlige lineare Optimierung
|
| 505 |
8 |
0 |
|a 3.2. Constraint-Programmierung3.3. Dynamische Optimierung; 3.4. Heuristische Optimierung; 4. Ablaufplanung; 4.1. Begriffsbildung; 4.1.1. Klassifikation von Ablaufplanungsproblemen; 4.1.2. Komplexität von Ablaufplanungsproblemen; 4.2. Modellierung: direkte Ansätze zur Ablaufplanung; 4.2.1. Heuristische Verfahren; 4.2.2. Exakte Verfahren; 4.3. Modellierung: simulationsbasierte Ansätze zur Ablaufplanung; 4.3.1. Ereignisdiskrete Simulation; 4.3.2. Prioritätsregeln - Dispatching; 4.3.3. Simulationsbasierte Optimierung; 4.3.4. Einsatzgebiete simulationsbasierter Verfahren für die Ablaufplanung
|
| 505 |
8 |
0 |
|a 5.5.3. Mögliche Erweiterungen5.5.4. Übertragbarkeit auf verwandte Problemstellungen; 5.6. Fazit; 6. Dekompositionsansätze für praxisrelevante Problemstellungen; 6.1. Optimierte Batch-Bildung an Diffusionsund Oxidationsöfen; 6.1.1. Vorarbeiten; 6.1.2. Untersuchte und alternative Verfahren; 6.1.3. Dekompositionsansätze für Maschinengruppen mit Batch-Bildung; 6.1.4. Experimentiersystem und Testdaten; 6.1.5. Bewertung des Optimierungspotentials auf Basis realer Daten; 6.2. Erweiterte Anwendungsgebiete - Ausblick; 6.2.1. Zeitkopplungsgesteuerte Batch-Bildung an Nassbänken
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| 505 |
8 |
0 |
|a 6.2.2. Optimierte Ablaufplanung in der Lithographie6.3. Fazit; 7. Implementierungsaspekte; 7.1. Implementierung des hybriden Optimierungsansatzes; 7.2. Implementierung eines Testsystems zur Evaluierung von Steuerungsregeln auf Realdatenbasis; 7.3. Einbettung mathematischer Optimierungsverfahren in Echtzeitsteuerungslogiken; 8. Zusammenfassung und Ausblick; A. Anhang; A.1. Grundlagen; A.2. Mathematische Modelle für ausgewählte Ablaufplanungsprobleme; A.2.1. Manne-Modell; A.2.2. Wilson-Modell; A.3. Benchmark-Ergebnisse; A.4. Benchmark-Instanzen; A.5. Algorithmen; Literaturverzeichnis; Index;
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| 505 |
8 |
0 |
|a 4.4. Vergleich von direktenund simulationsbasierten Ansätzen zur Ablaufplanung5. Kopplung simulationsbasierter und exakter Verfahren; 5.1. Beispiel eines DES-Systems; 5.2. Anforderungen an das Simulationsmodell - Eingrenzungen; 5.3. Entwicklung eines allgemeinen mathematischen Modells; 5.4. Hybride Optimierung; 5.4.1. Gewinnung von Startlösungen und Schranken durch Simulation; 5.4.2. MIP-Modellvereinfachung durch Simulation - Heuristiken; 5.4.3. Simulation optimierter Lösungen; 5.5. Einsetzbarkeit und Erweiterbarkeit; 5.5.1. Fallbeispiele der Literatur; 5.5.2. Praxisbezogene Problemstellungen
|
| 520 |
|
|
|a Prozessbetrachtung Halbleiterindustrie -- Modellierung und Optimierung von Ablaufplanungsproblemen -- Kopplung simulationsbasierter und exakter Verfahren -- Dekompositionsansätze für praxisrelevante Problemstellungen -- Implementierungsaspekte.
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| 520 |
|
|
|a Die Optimierung von Ablaufplanungsproblemen in der Halbleiter- und Elektronikproduktion gewinnt zunehmend an Bedeutung, resultierend aus höheren Ansprüchen neuer Technologien an die Fertigung, der steigenden Produktvielfalt und -flexibilität sowie dem wachsenden Kostendruck auf die Produktion. Andreas Klemmt gibt einen Überblick über diese Methoden und erstellt einen neuen, hybriden Optimierungsansatz, der in der Kopplung eines ereignisdiskreten Simulationssystems mit einem Löser für gemischt-ganzzahlige Optimierungsprobleme besteht. Die praktische Einsetzbarkeit des Verfahrens wird durch die Entwicklung von Dekompositionstechniken erreicht, die es erlauben, Ablaufplanungsprobleme gezielt in effizient lösbare Teilprobleme zu zerlegen. Der Autor diskutiert diese Techniken für typische Problemstellungen der Halbleiterindustrie.
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Geleitwort; Danksagung; Inhaltsverzeichnis; Abkürzungsverzeichnis; Abbildungsverzeichnis; Tabellenverzeichnis; 1. Einleitung; 1.1. Motivation und Zielstellung; 1.2. Wissenschaftliche Einordnung und Abgrenzung des Themas; 1.3. Aufbau der Arbeit; 2. Problembeschreibung; 2.1. Prozessbetrachtungen; 2.1.1. Frontend; 2.1.2. Wafer-Test; 2.1.3. Backend; 2.1.4. Baugruppenfertigung; 2.2. Ziele einer optimierten Ablaufplanung - untersuchte Problemstellung; 3. Optimierung; 3.1. Mathematische Optimierung; 3.1.1. Lineare Optimierung; 3.1.2. Gemischt-ganzzahlige lineare Optimierung, 3.2. Constraint-Programmierung3.3. Dynamische Optimierung; 3.4. Heuristische Optimierung; 4. Ablaufplanung; 4.1. Begriffsbildung; 4.1.1. Klassifikation von Ablaufplanungsproblemen; 4.1.2. Komplexität von Ablaufplanungsproblemen; 4.2. Modellierung: direkte Ansätze zur Ablaufplanung; 4.2.1. Heuristische Verfahren; 4.2.2. Exakte Verfahren; 4.3. Modellierung: simulationsbasierte Ansätze zur Ablaufplanung; 4.3.1. Ereignisdiskrete Simulation; 4.3.2. Prioritätsregeln - Dispatching; 4.3.3. Simulationsbasierte Optimierung; 4.3.4. Einsatzgebiete simulationsbasierter Verfahren für die Ablaufplanung, 5.5.3. Mögliche Erweiterungen5.5.4. Übertragbarkeit auf verwandte Problemstellungen; 5.6. Fazit; 6. Dekompositionsansätze für praxisrelevante Problemstellungen; 6.1. Optimierte Batch-Bildung an Diffusionsund Oxidationsöfen; 6.1.1. Vorarbeiten; 6.1.2. Untersuchte und alternative Verfahren; 6.1.3. Dekompositionsansätze für Maschinengruppen mit Batch-Bildung; 6.1.4. Experimentiersystem und Testdaten; 6.1.5. Bewertung des Optimierungspotentials auf Basis realer Daten; 6.2. Erweiterte Anwendungsgebiete - Ausblick; 6.2.1. Zeitkopplungsgesteuerte Batch-Bildung an Nassbänken, 6.2.2. Optimierte Ablaufplanung in der Lithographie6.3. Fazit; 7. Implementierungsaspekte; 7.1. Implementierung des hybriden Optimierungsansatzes; 7.2. Implementierung eines Testsystems zur Evaluierung von Steuerungsregeln auf Realdatenbasis; 7.3. Einbettung mathematischer Optimierungsverfahren in Echtzeitsteuerungslogiken; 8. Zusammenfassung und Ausblick; A. Anhang; A.1. Grundlagen; A.2. Mathematische Modelle für ausgewählte Ablaufplanungsprobleme; A.2.1. Manne-Modell; A.2.2. Wilson-Modell; A.3. Benchmark-Ergebnisse; A.4. Benchmark-Instanzen; A.5. Algorithmen; Literaturverzeichnis; Index;, 4.4. Vergleich von direktenund simulationsbasierten Ansätzen zur Ablaufplanung5. Kopplung simulationsbasierter und exakter Verfahren; 5.1. Beispiel eines DES-Systems; 5.2. Anforderungen an das Simulationsmodell - Eingrenzungen; 5.3. Entwicklung eines allgemeinen mathematischen Modells; 5.4. Hybride Optimierung; 5.4.1. Gewinnung von Startlösungen und Schranken durch Simulation; 5.4.2. MIP-Modellvereinfachung durch Simulation - Heuristiken; 5.4.3. Simulation optimierter Lösungen; 5.5. Einsetzbarkeit und Erweiterbarkeit; 5.5.1. Fallbeispiele der Literatur; 5.5.2. Praxisbezogene Problemstellungen, Prozessbetrachtung Halbleiterindustrie -- Modellierung und Optimierung von Ablaufplanungsproblemen -- Kopplung simulationsbasierter und exakter Verfahren -- Dekompositionsansätze für praxisrelevante Problemstellungen -- Implementierungsaspekte., Die Optimierung von Ablaufplanungsproblemen in der Halbleiter- und Elektronikproduktion gewinnt zunehmend an Bedeutung, resultierend aus höheren Ansprüchen neuer Technologien an die Fertigung, der steigenden Produktvielfalt und -flexibilität sowie dem wachsenden Kostendruck auf die Produktion. Andreas Klemmt gibt einen Überblick über diese Methoden und erstellt einen neuen, hybriden Optimierungsansatz, der in der Kopplung eines ereignisdiskreten Simulationssystems mit einem Löser für gemischt-ganzzahlige Optimierungsprobleme besteht. Die praktische Einsetzbarkeit des Verfahrens wird durch die Entwicklung von Dekompositionstechniken erreicht, die es erlauben, Ablaufplanungsprobleme gezielt in effizient lösbare Teilprobleme zu zerlegen. Der Autor diskutiert diese Techniken für typische Problemstellungen der Halbleiterindustrie. |
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Klemmt, Andreas 1980- (DE-588)1023895544 (DE-627)718694732 (DE-576)367609878 aut, Ablaufplanung in der Halbleiter- und Elektronikproduktion Hybride Optimierungsverfahren und Dekompositionstechniken von Andreas Klemmt, Wiesbaden Vieweg+Teubner Verlag 2012, Online-Ressource (XIX, 213S. 75 Abb., 50 Abb. in Farbe, digital), Text txt rdacontent, Computermedien c rdamedia, Online-Ressource cr rdacarrier, SpringerLink Bücher, Description based upon print version of record, Geleitwort; Danksagung; Inhaltsverzeichnis; Abkürzungsverzeichnis; Abbildungsverzeichnis; Tabellenverzeichnis; 1. Einleitung; 1.1. Motivation und Zielstellung; 1.2. Wissenschaftliche Einordnung und Abgrenzung des Themas; 1.3. Aufbau der Arbeit; 2. Problembeschreibung; 2.1. Prozessbetrachtungen; 2.1.1. Frontend; 2.1.2. Wafer-Test; 2.1.3. Backend; 2.1.4. Baugruppenfertigung; 2.2. Ziele einer optimierten Ablaufplanung - untersuchte Problemstellung; 3. Optimierung; 3.1. Mathematische Optimierung; 3.1.1. Lineare Optimierung; 3.1.2. Gemischt-ganzzahlige lineare Optimierung, 3.2. Constraint-Programmierung3.3. Dynamische Optimierung; 3.4. Heuristische Optimierung; 4. Ablaufplanung; 4.1. Begriffsbildung; 4.1.1. Klassifikation von Ablaufplanungsproblemen; 4.1.2. Komplexität von Ablaufplanungsproblemen; 4.2. Modellierung: direkte Ansätze zur Ablaufplanung; 4.2.1. Heuristische Verfahren; 4.2.2. Exakte Verfahren; 4.3. Modellierung: simulationsbasierte Ansätze zur Ablaufplanung; 4.3.1. Ereignisdiskrete Simulation; 4.3.2. Prioritätsregeln - Dispatching; 4.3.3. Simulationsbasierte Optimierung; 4.3.4. Einsatzgebiete simulationsbasierter Verfahren für die Ablaufplanung, 5.5.3. Mögliche Erweiterungen5.5.4. Übertragbarkeit auf verwandte Problemstellungen; 5.6. Fazit; 6. Dekompositionsansätze für praxisrelevante Problemstellungen; 6.1. Optimierte Batch-Bildung an Diffusionsund Oxidationsöfen; 6.1.1. Vorarbeiten; 6.1.2. Untersuchte und alternative Verfahren; 6.1.3. 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Klemmt, Andreas, 1980 - Ablaufplanung in der Halbleiter- und Elektronikproduktion Wiesbaden : Springer Vieweg, 2012 XVII, 211 S. 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