半导体制造设备预维修调度的知识进化算法研究

半导体设备售后服务工程师的成长路径一般包括以下几个阶段：
基础技术学习与掌握：作为一名售后服务工程师，首先需要掌握相关的基础技术知识，包括半导体设备的原理、构造、操作以及维修等。

可以通过参加公司内部的培训课程、自学资料或者外部的专业技术培训来加深自己对相关知识的理解。

实践经验的积累：实际经验对于半导体设备售后服务工程师的成长至关重要。

在掌握了基础技术知识后，工程师需要参与到实际的设备维护和故障排除工作中，通过实际操作积累经验，提高自己的技能水平。

问题解决能力的提升：在工作中，半导体设备可能会遇到各种复杂的问题，工程师需要逐渐培养和提升自己的问题解决能力。

这包括对问题的识别、分析、解决和预防等综合能力，需要工程师不断学习和探索。

持续学习与自我提升：随着技术的不断进步，半导体设备售后服务工程师需要保持持续学习的态度，不断更新自己的知识体系。

这可以通过参加新技术培训、阅读专业文献、参与行业交流等方式实现。

职业发展规划：在职业发展上，半导体设备售后服务工程师可以选择在技术领域深耕细作，成为领域内的专家能手，也可以向管理岗位发展，带领团队进行设备售后服务工作。

同时，也可以根据自己的兴趣和特长，选择在研发、销售、市场等其他方向发展。

总之，半导体设备售后服务工程师的成长路径是一个不断学习和提升的过程。

通过不断积累实践经验、提升问题解决能力、持续学习以及制定合适的职业发展规划，工程师可以在这个领域取得成功。

半导体技术的关键问题与解决方案探讨在当今高科技时代，半导体技术在电子设备和通信领域的应用越来越重要。

然而，随着技术的不断发展，半导体技术也面临着一系列的关键问题。

本文将探讨这些问题，并提出一些解决方案。

1. 半导体制造工艺的瓶颈半导体芯片的制造过程非常复杂，涉及到多个工艺步骤，例如光刻、薄膜沉积、离子注入等。

目前，半导体制造工艺已经接近物理极限，在微纳米尺度下的制造变得更加困难。

如何克服制造工艺的瓶颈成为了一个重要问题。

解决方案：一种可能的解决方案是发展新的制造工艺。

例如，使用替代材料来取代传统的硅材料，或者采用新的制造方法，如自组装技术。

此外，更高效的工艺控制和先进的设备也是改进半导体制造工艺的关键。

2. 功耗与热管理问题随着半导体芯片的不断发展，芯片的功耗也在不断增加。

这给电子设备的使用时间和性能带来了挑战。

而且，功耗的增加还带来了热管理问题，因为过高的温度会影响芯片的性能和寿命。

解决方案：为了减少功耗，研究人员可以探索低功耗的设计方法，如低功耗电路架构和电源管理技术。

此外，采用先进的散热技术和材料，如热管和石墨烯散热膜，也可以有效解决热管理问题。

3. 尺寸缩小对性能的影响半导体技术的发展主要以尺寸的缩小为特征。

然而，当尺寸缩小到纳米级别时，一些新的问题出现了。

例如，量子效应和电子迁移率下降会对芯片的性能产生负面影响。

解决方案：一种解决办法是寻找新的材料，如石墨烯和碳纳米管，来替代传统的硅材料。

这些材料具有更好的导电性能和机械性能，可以提高芯片的性能。

此外，也可以通过优化器件结构和布局来减小量子效应的影响。

4. 安全和隐私问题随着物联网和云计算的快速发展，对于芯片和半导体技术的安全和隐私保护需求越来越高。

例如，如何防止芯片被黑客攻击或者窃取数据，成为了一个重要问题。

解决方案：为了保证芯片和半导体技术的安全，可以采取一系列的技术手段，如物理攻击防护、加密和认证技术等。

此外，加强安全意识和制定相关政策也是解决安全问题的关键。

内容摘要生产调度是在不增加或少增加投入的情况下，通过充分组合和利用现有资源，提高企业竞争力的最有效手段之一。

半导体生产线的结构复杂、设备多且加工特性各异，具有严重的可重入性、高度不确定性和多目标优化特征，所有这些给半导体生产线的调度带来了极大的困难。

在综述半导体生产线调度特点的基础上，对半导体生产线的动态调度进行了深入而细致的研究，给出了半导体生产线多目标优化动态调度规则（ＭＯＤＤ，Ｍｕｌｔｉ．ｏｂｊｅｃｔｉｖｅＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＤｙｎａｍｉｃＤｉｓｐａｔｃ｝ｌｉｎｇＲｕｌｅ）。

ＭＯＤＤ包括五种类型的调度规则：正常生产状态调度规则、瓶颈设备低在制品水平调度规则、非瓶颈设备高在制品水平调度规则、多批加工设备调度规则与紧急工件调度规则。

该算法考虑了半导体生产线的本质特点，如可重入流、多批加工、紧急工件、次序相关的准备时间等等；能够同时优化半导体生产线多个性能指标。

如ＭＯＶＥＭＥＮＴ、加工周期、生产率与准时交货率。

但是该算法的局限性在于：在半导体生产线瓶颈变化频繁的情况下，可能会影响调度决策的快速性。

群体智能理论为半导体生产线动态调度提供了新的解决思路。

在充分理解群体智能理论的思想的基础上，提出了半导体生产线动态实时智能调度方法。

研究分三个阶段进行：第一阶段：基于信息素的间接交互方式，提出了基于信息素的半导体生产线动态实时智能调度算法（ＰＢＤＲ，Ｐｈｅｒｏｍｏｎｅ．ＢａｓｅｄＤｙｎａｍｉｃＲｅａｌ．ＴｉｍｅＳｃｈｅｄｕｔｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍ）。

首先，模拟蚁群生态系统，构建了实现半导体生产线动态调度的ＭＡＳ系统（ＳＭＡＳ）。

在该系统中，使用每个蚂蚁ａｇｅｎｔ分别控制相应的工件、设备、运输工具与人员，将与调度相关的信息表示成相应的蚂蚁ａｇｅｎｔ的信息素。

蚂蚁ａｇｅｎｔ通过感知其他蚂蚁ａｇｅｎｔ的信息素来确定自己下一步行为，即选择合适的设备等待加工或选择合适的工件进行加工，从而实现动态调度。

该算法有两方面的优势：一是将调度相关信息表示成蚂蚁ａｇｅｎｔ的信息素后，可以根据要优化的性能指标，来相应地改变信息素的表示方式，对调度的结构却不发生影响，可以方便地实现方法的重用；二是决策时间短、计算量小、实时性好、易于实现，非常适用于动态调度。

半导体制造系统调度与生产优化引言半导体制造是一项高度复杂且技术密集的过程，在这个过程中需要对多个工序进行调度和优化，以确保产品的质量和生产效率。

本文将介绍半导体制造系统调度和生产优化的重要性，以及常见的调度算法和优化方法。

调度的重要性在半导体制造过程中，调度是一个关键的环节。

合理的调度可以帮助提高生产效率，降低成本并提升产能。

而不合理的调度可能导致生产线闲置、生产延误或者低效率。

因此，制造企业需要通过合理的调度策略来优化生产过程。

半导体制造系统的调度策略半导体制造系统的调度策略可以分为静态调度和动态调度两种。

静态调度静态调度是在生产过程开始之前，根据产品订单和设备资源进行调度。

在静态调度中，制造企业需要考虑到产品的交付期限、设备的可用性以及产品优先级等因素。

静态调度的目标是将不同的任务合理地分配到不同的设备上，从而最大化生产效率。

动态调度动态调度是在实际生产过程中根据实时情况进行调度，比如考虑设备故障、产品变更以及优化生产顺序等因素。

动态调度可以根据实时数据进行决策，快速响应生产环境的变化。

动态调度的目标是最小化生产时间、减少生产停滞和降低生产成本。

常见的调度算法在半导体制造系统中，有几种常见的调度算法可以使用。

先来先服务调度算法（FCFS）先来先服务调度算法是一种简单直观的调度算法。

它根据任务的到达时间顺序进行调度，先到达的任务先得到执行。

FCFS算法适用于处理简单的任务，并且容易实现。

然而，FCFS算法可能导致长的平均等待时间和低的系统利用率。

最短作业优先调度算法（SJF）最短作业优先调度算法根据任务的执行时间进行调度，执行时间最短的任务先被执行。

SJF算法可以减少平均等待时间，提高系统利用率。

然而，SJF算法可能导致长作业的饥饿问题。

轮转调度算法（RR）轮转调度算法将任务按照顺序划分为时间片，每个任务在一个时间片内执行一定的时间，然后切换到下一个任务。

RR算法可以公平地调度任务，并且适用于多任务的情况。

半导体制造设备的维护与优化研究半导体行业作为现代科技的先驱，对现代社会的发展发挥着至关重要的作用。

而半导体制造设备的维护与优化对于保障半导体工艺的稳定和提高生产效率至关重要。

本文将探讨半导体制造设备的维护与优化研究的重要性，并介绍一些实用的方法和技巧。

一、半导体制造设备的维护半导体制造设备的维护是保持设备正常运行和延长寿命的关键步骤。

设备维护主要包括预防性维护、故障维护和升级维护三个方面。

预防性维护是通过定期检查、清洁和保养设备，以防止设备出现故障或者降低故障发生的概率。

例如，定期更换油封、清洗过滤器、检查电线连接等，可以减少设备的故障发生率。

同时，设备维护人员还应制定详细的维护计划和流程，确保维护工作的有序进行。

故障维护是在设备出现故障时采取的紧急修复措施。

及时发现故障并修复，可以最大限度地减少设备停机时间，提高生产效率。

因此，设备维护人员需要具备快速定位问题的能力和熟练的修复技巧。

升级维护是通过对设备进行功能和性能的改进来提高设备的生产效率和稳定性。

随着半导体技术的不断发展，设备升级迭代的速度也在加快。

因此，对设备进行定期维护和升级，可以确保设备始终处于最佳状态。

二、半导体制造设备的优化半导体制造设备的优化是为了提高生产效率和产品质量，减少生产成本和资源浪费。

设备优化主要从工艺优化、生产效率优化和能耗优化等方面入手。

工艺优化是通过改进生产工艺和参数，以提高产品的精度和一致性。

例如，优化工艺参数可以缩短生产周期、提高产品的尺寸控制精度和表面平整度。

同时，合理的材料选择和配比也可以改善产品的性能。

生产效率优化是通过优化生产流程和提高设备利用率来提高生产效率。

例如，在生产过程中合理安排设备的排布和工序的安排，可以减少产线等待时间和人力资源浪费。

而合理的设备调度和日常管理也是保障生产效率的重要因素。

能耗优化是在提高生产效率的同时，减少能源消耗和碳排放。

通过对设备的优化和改进，可以提高能源的利用率和设备的能效比。

半导体设备预测性维修技术的运用探究作者：王友旺来源：《中国新通信》2024年第12期摘要：在半导体生产制造中，设备的故障诊断与维护是一个重要环节，其影响因素众多，例如工艺、设备、环境等。

有研究表明，设备故障的95%～100%发生在生产运行中，只有5%～15%发生在设备运行前。

可见，设备故障具有突发性，对生产影响极大。

预测性维修技术的核心是通过监测、诊断、评估等手段获取设备的状态信息，以避免或减少设备故障带来的损失。

实施预测性维修技术可以在不影响正常生产的前提下对设备进行维护保养，从而使设备保持最佳的工作状态，延长使用寿命。

在半导体生产制造过程中，预测性维修技术具有广泛的应用前景。

关键词：半导体设备；预测性；维修技术一、引言半导体设备的预测性维修（Predicted Maintenance， PdM）是一种利用设备的实时监测数据进行预测，并据此采取维修措施的技术。

利用故障诊断技术（如：故障树分析法）和对设备运行数据的深入分析，提前发现潜在故障，预测性维修（MPM）能够避免由于设备故障而造成的巨大经济损失。

预测性维修（MPM）技术被广泛应用于机械、航空航天、汽车、电子、化工、核电等众多行业，该技术对于半导体设备的维护同样具有重要意义。

二、相关概念分析（一）半导体设备半导体设备预测性维修可以提高半导体设备的可靠性，减少维修次数，减少停机时间，并减少维修成本。

预测性维修的核心是在设备使用期间通过技术和科学方法预测设备故障发生的时间。

它是一种主动式的维护策略，基于对设备运行数据的分析，以最大限度地提高设备寿命。

半导体设备预测性维修，也称“预防性维修”或“预知性维修”，是一种能提前预测设备故障，在故障发生之前进行维修的理念。

在半导体设备领域，设备故障率较高，设备在运行过程中会发生各种故障，一旦发生故障便可能导致生产中断或停机，造成巨大的经济损失。

在半导体设备中，很多设备的维护保养周期较长，如内存、 GPU等。

半导体设备预测性维修技术陈宛峰;王奕【摘要】Predictive maintenance is the focus of research in the maintenance field over the years,the paper is starting from the general point for predictive maintenance,analysis and comparison the strengths and weaknesses of the corrective maintenance,preventive maintenance and predictive maintenance,and lists some semiconductor equipment predictive maintenance measures.Semiconductor equipment production is pipeline operations,any equipment malfunction or failure will bring to the enterprise discontinued,resulting in huge losses.Therefore,we will monitor the key equipment,predict maintenance,elimate the hidden fault,and to avoid major consequences of the disaster.Predictive maintenance is a state-based maintenance,The machine is running,its main site on a regular basis（or continuous） state monitoring and fault diagnosis,determine the status of the equipment which,to predict the future development trend of the equipment status,according to the status of the development trend of the equipment and possible failurmodes,pre-established predictive maintenance programs,to determine the machine to start the repair time,contents,methods,and the necessary technical and material support.Predictive maintenance set equipment condition monitoring,fault diagnosis,failure（status） predicted that maintenance decision.%预测性维修是多年来维修领域研究的重点问题,文章从一般预测维修的论点出发,分析比较了修复性维修、预防维修和预测性维修的优缺点,并列举了一些半导体设备预测性维修的措施。

国家自然科学基金委信息学部的学科名称及代码F01电子学与信息系统F0101信息理论与信息系统F 010101信息论F 010102信源编码与信道编码F 010103通信网络与通信系统安全F 010104网络服务理论与技术F 010105信息系统建模与仿真F 010106认知无线电F0102通信理论与系统F 010201网络通信理论与技术F 010202无线通信理论与技术F 010203空天通信理论与技术F 010204多媒体通信理论与技术F 010205光、量子通信理论与系统F 010206计算机通信理论与系统F0103信号理论与信号处理F 010301多维信号处理F 010302声信号分析与处理F 010303雷达原理与技术F 010304雷达信号处理F 010305自适应信号处理F 010306人工神经网络F0104信息处理方法与技术F 010401图像处理F 010402图像理解与识别F 010403多媒体信息处理F 010404探测与成像系统F 010405信息检测与估计F 010406智能信息处理F 010407视觉信息获取与处理F 010408遥感信息获取与处理F 010409网络信息获取与处理F 010410传感信息提取与处理F0105电路与系统F 010501电路设计理论与技术F 010502电路故障检测理论与技术F 010503电路网络理论F 010504高性能电路F 010505非线性电路系统理论与应用F 010506功能集成电路与系统F 010507功率电子技术与系统F 010508射频技术与系统F 010509电路与系统可靠性F0106电磁场与波F 010601电磁场理论F 010602计算电磁学F 010603散射与逆散射F 010604电波传播F 010605天线理论与技术F 010606毫米波与亚毫米波技术F 010607微波集成电路与元器件F 010608太赫兹电子技术F 010609微波光子学F 010610电磁兼容F 010611瞬态电磁场理论与应用F 010612新型介质电磁特性与应用F0107物理电子学F 010701真空电子学F 010702量子、等离子体电子学F 010703超导电子学F 010704相对论电子学F 010705纳电子学F 010706表面和薄膜电子学F0 10707新型电磁材料与器件基础研究F 010708分子电子学F 010709有机、无机电子学F0108生物电子学与生物信息处理F 010801电磁场生物效应F 010802生物电磁信号检测与分析F 010803生物分子信息检测与识别F 010804生物细胞信号提取与分析F 010805生物信息处理与分析F 010806生物系统信息网络与分析F 010807生物系统功能建模与仿真F 010808仿生信息处理方法与技术F 010809系统生物学理论与技术F 010810医学信息检测方法与技术F0109敏感电子学与传感器F 010901机械传感机理与信息检测F 010902气体、液体信息传感机理与检测F 010903压电、光电信息传感机理与检测F 010904生物信息传感机理与检测F 010905微纳米传感器原理与集成F 010906多功能传感器与综合技术F 010907新型敏感材料特性与器件F 010908新型传感器理论与技术F 010909传感信息融合与处理F02计算机科学F0201计算机科学的基础理论F 020101理论计算机科学F 020102新型计算模型F 020103计算机编码理论F 020104算法及其复杂性F 020105容错计算F 020106形式化方法F 020107机器智能基础理论与方法F0202计算机软件F 020201软件理论与软件方法学F 020202软件工程F 020203程序设计语言及支撑环境F 020204数据库理论与系统F 020205系统软件F 020206并行与分布式软件F 020207实时与嵌入式软件F 020208可信软件F0203计算机体系结构F 020301计算机系统建模与模拟F 020302计算机系统设计与性能评测F 020303计算机系统安全与评估F 020304并行与分布式处理F 020305高性能计算与超级计算机F 020306新型计算系统F 020307计算系统可靠性F 020308嵌入式系统F0204计算机硬件技术F 020401测试与诊断技术F 020402数字电路功能设计与工具F 020403大容量存储设备与系统F 020404输入输出设备与系统F 020405高速数据传输技术F0205计算机应用技术F02050 1计算机图形学F 020502计算机图像与视频处理F 020503多媒体与虚拟现实技术F 020504生物信息计算F 020505科学工程计算与可视化F 020506人机界面技术F 020507计算机辅助技术F 020508模式识别理论及应用F 020509人工智能应用F 020510信息系统技术F 020511信息检索与评价知识发现与知识工程F 020513新应用领域中的基础研究F0206自然语言理解与机器翻译F 020601计算语言学F 020602语法分析F 020603汉语及汉字信息处理F 020604少数民族语言文字信息处理F 020605机器翻译理论方法与技术F 020606自然语言处理相关技术F0207F 020701密码学F 020702安全体系结构与协议F 020703信息隐藏F 020704信息对抗F 020705信息系统安全F0208计算机网络F 020801计算机网络体系结构F 020802计算机网络通信协议F 020803网络资源共享与管理网络服务质量F 020805网络安全F 020806网络环境下的协同技术F 020807网络行为学与网络生态学F 020808移动网络计算F 020809传感网络协议与计算F03自动化F0301控制理论与方法F 030101线性与非线性系统控制F 030102过程与运动体控制F 030103网络化系统分析与控制F 030104离散事件动态系统控制F 030105混杂与多模态切换系统控制F 030106时滞系统控制F 030107随机与不确定系统控制F 030108分布参数系统控制F 030109采样与离散系统控制F 030110递阶与分布式系统控制F 030111量子与微纳系统控制F 030112生物生态系统的调节与控制F 030113最优控制F 030114自适应与学习控制F 030115鲁棒与预测控制F 030116智能与自主控制F 030117故障诊断与容错控制F 030118系统建模、分析与综合F 030119系统辨识与状态估计F 030120系统仿真与评估F 030121控制系统计算机辅助分析与设计F0302系统科学与系统工程F 030201系统科学理论与方法F 030202系统工程理论与方法F 030203复杂系统及复杂网络理论与方法F 030204系统生物学中的复杂性分析与建模F 030205生物生态系统分析与计算机模拟F 030206社会经济系统分析与计算机模拟F 030207管理与决策支持系统的理论与技术F 030208管控一体化系统F 030209智能交通系统F 030210先进制造与产品设计F 030211系统安全与防护F 030212系统优化与调度F 030213系统可靠性理论F0303导航、制导与传感技术F 030301导航、制导与测控F 030302被控量检测及传感器技术F 030303生物信息检测及传感器技术F 030304微弱信息检测与微纳传感器技术F 030305多相流检测及传感器技术F 030306软测量理论与方法F 030307传感器网络与多源信息融合F 030308多传感器集成系统F0304模式识别F 030401模式识别基础F 030402特征提取与选择F 030403图像分析与理解F 030404语音识别、合成与理解F 030405文字识别F 030406生物特征识别F 030407生物分子识别F 030408目标识别与跟踪F 030409网络信息识别与理解F 030410机器视觉F 030411模式识别系统及应用F0305人工智能与知识工程F 030501人工智能基础F 030502知识的表示、发现与获取F 030503本体论与知识库F 030504数据挖掘与机器学习F 030505逻辑、推理与问题求解F 030506神经网络基础及应用F 030507进化算法及应用F 030508智能Agent的理论与方法F 030509自然语言理解与生成F 030510智能搜索理论与算法F 030511人机交互与人机系统F 030512智能系统及应用F0306机器人学及机器人技术F 030601机器人环境感知与路径规划F 030602机器人导航、定位与控制F 030603智能与自主机器人F 030604微型机器人与特种机器人F 030605仿生与动物型机器人F 030606多机器人系统与协调控制F0307认知科学及智能信息处理F 030701知觉与注意信息的表达和整合F 030702学习与记忆过程的信息处理F 030703感知、思维与语言模型F 030704基于脑成像技术的认知功能F 030705基于认知机理的计算模型及应用F 030706脑机接口技术及应用F 030707群体智能的演化与自适应F04半导体科学与信息器件F0401半导体晶体与薄膜材料F 040101半导体晶体材料非晶、多晶和微纳晶半导体材料F 040103薄膜半导体材料F 040104半导体异质结构和低维结构材料F 040105 SOI材料F 040106半导体材料工艺设备的设计与研究F 040107有机/无机半导体复合材料F 040108有机/聚合物半导体材料F0402集成电路设计与测试F 040201系统芯片SoC设计方法与IP复用技术F 040202模拟/混合、射频集成电路设计超深亚微米集成电路低功耗设计F 040204集成电路设计自动化理论与CAD技术F 040205纳米尺度CMOS集成电路设计理论F 040206系统芯片SoC的验证与测试理论F 040207 MEMS/MCM/生物芯片建模与模拟F0403半导体光电子器件F 040301半导体发光器件F 040302半导体激光器F 040303半导体光探测器F 040304光集成和光电子集成半导体成像与显示器件F 040306半导体光伏材料与太阳电池F 040307基于柔性衬底的光电子器件与集成F 040308新型半导体光电子器件F 040309光电子器件封装与测试F0404半导体电子器件F 040401半导体传感器F 040402半导体微波器件与集成F 040403半导体功率器件与集成F 040404半导体能量粒子探测器F 040405半导体电子器件工艺及封装技术F 040406薄膜电子器件与集成F 040407新型半导体电子器件F0405半导体物理F 040501半导体材料物理F 040502半导体器件物理F 040503半导体表面与界面物理F 040504半导体中杂质与缺陷物理F 040505半导体输运过程与半导体能谱半导体低维结构物理F 040507半导体光电子学F 040508自旋学物理F 040509半导体中新的物理问题F0406集成电路制造与封装F 040601集成电路制造中的工艺技术与相关材料F 040602 Ge Si/Si、SOI和应变Si等新结构集成电路F 040603抗辐射集成电路F 040604集成电路的可靠性与可制造性F 040605芯片制造专用设备研制中的关键技术先进封装技术与系统封装F 040607纳米电子器件及其集成技术F0407半导体微纳机电器件与系统F 040701微纳机电系统模型、设计与EDA F040702 微纳机电系统工艺、封装、测试及可靠性F 040703微纳机电器件F 040704 RF/微波微纳机电器件与系统F 040705微纳光机电器件与系统F 040706芯片微全分析系统F0408新型信息器件F 040801纳米结构信息器件与纳电子技术F 040802基于分子结构的信息器件F 040803量子器件与自旋器件F 040804超导信息器件F 040805新原理信息器件F05光学和光电子学F0501光学信息获取与处理F 050101光学计算和光学逻辑F 050102光学信号处理与人工视觉F 050103光存贮材料、器件及技术F 050104光全息与数字全息技术F 050105光学成像、图像分析与处理F 050106光电子显示材料、器件及技术F0502光子与光电子器件F 050201有源器件F 050202无源器件F 050203功能集成器件F 050204有机/聚合物光电子器件与光子器件F 050205光探测材料与器件F 050206紫外光电材料与器件F 050207光子晶体及器件F 050208光纤放大器与激光器F 050209发光器件与光源F 050210微纳光电子器件与光量子器件F 050211光波导器件F 050212新型光电子器件F0503传输与交换光子学F 050301导波光学与光信息传输F 050302光通信与光网络关键技术与器件F 050303自由空间光传播与通信关键技术F 050304光学与光纤传感材料、器件及技术F 050305光纤材料及特种光纤F 050306测试技术F 050307光开关、光互连与光交换F0504红外物理与技术F 050401红外物理F 050402红外辐射与物质相互作用F 050403红外探测、传输与发射F 050404红外探测材料与器件F 050405红外成像光谱和信息识别F 050406红外技术新应用F05 0407红外遥感和红外空间技术F 050408太赫兹波技术及应用F0505非线性光学与量子光学F 050501非线性光学效应及应用F 050502光学频率变换F 050503光量子计算、保密通讯与信息处理F 050504光学孤子与非线性传播F 050505强场与相对论的非线性光学F0506激光F 050601激光物理F 050602激光与物质相互作用F 050603超快光子学与超快过程F 050604固体激光器件F 050605气体、准分子激光F 050606自由电子激光与X射线激光F 050607新型激光器件F 050608激光技术及应用F0507光谱技术F 050701新型光谱分析法与设备F 050702光谱诊断技术F 050703超快光谱技术F0508应用光学F 050801光学CAD与虚拟光学F 050802薄膜光学F 050803先进光学仪器F 050804先进光学制造与检测F 050805微小光学器件与系统F 050806光度学与色度学F 050807自适应光学及二元光学F 050808光学测量中的标准问题F 050809制造技术中的光学问题F0509光学和光电子材料F 050901激光材料F 050902非线性光学材料F 050903功能光学材料F 050904有机/无机光学复合材料F 050905分子基光电子材料F 050906新光学材料F0510空间光学F 051001空间光学遥感方法与成像仿真F 051002空间目标光学探测与识别F 051003深冷空间光学系统与深冷系统技术F 051004空间激光应用技术F 051005光学相控阵F0511大气与海洋光学F 051101大气光学F 051102激光遥感与探测F 051103水色信息获取与处理F 051104水下目标、海底光学探测与信息处理F 051105海洋光学F0512生物、医学光子学F 051201光学标记、探针与光学功能成像F 051202单分子操控与显微成像技术F 051203生命系统的光学效应及机理F 051204光与生物组织相互作用F 051205生物组织光谱技术及成像F 051206新型医学光学诊疗方法与仪器F0513交叉学科中的光学问题MSN空间完美搬家到新浪博客！特别声明：1：资料来源于互联网，版权归属原作者2：资料内容属于网络意见，与本账号立场无关3：如有侵权，请告知，立即删除。

2016年第11期第38卷总第269期物流工程与管理LOGISTICS ENGINEERING AND MANAGEMENT设备设施doi：10.3969/j. issn.1674- 4993.2016.11.051半导体可重入作业车间调度与设备预维修联合优化研究#□李瑞秋\马慧民2(1.上海理工大学管理学院，上海200093;2.上海电机学院商学院，上海201306)【摘要】可重入性使得半导体作业车间调度问题成为极其复杂的N P-H a rd问题。

现实中，生产调度部门与设备 维护部门是分开制定自己的工作计划的，单方面的最优计划并不一定可以提高生产效率。

所以，文中针对半导体可重 入的作业车间调度，在考虑预防性维修的基础上，以最小化最大完工时间为优化目标，建立了可重入作业车间调度与设 备预维修的联合优化数学模型。

文中利用混合粒子群算法对该问题进行了求解。

通过与独立决策模型对比，联合优化 决策在解决半导体可重入作业车间调度与设备预维修联合优化方面更具有优越性。

【关键词】可重入;作业车间调度;设备预维修;混合粒子群算法【中图分类号】T P301;T H165【文献标识码】 B 【文章编号】1674-4993(2016)11-0137-03 Integrating Preventive Maintenance Plan and Production Scheduling underReentrant Job Shop in Semiconductor Production□LI Rui-qiu1,MA Hui- min2(1. School of Management,University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai200093；2. Business School,Shanghai Dianji University,Shanghai201306,China)【A bstract】This paper focuses on a preventive maintenance plan and production scheduling problem under reentrant Job Shop in semiconductor production.Previous researches discussed production scheduling and preventive maintenance plan independently,especially on reentrant Job Shop.Reentrancy is a typical characteristic of semiconductor production.Whafs more, the equipment of semiconductor production is very expensive.So we establish an integrated and optimal mathematical model.In this paper,we use hybrid Particle Swarm Optimization algorithm to solve the problem.The proposed model is evaluated through some simple simulation experiments and the results show that the model works better than independent decision making model in terms of minimizing maximum completion time.【Key words】reentrant job shop;production scheduling;preventive maintenance;hybrid particle swarm optimization algorithm1引言可重人作业车间调度是以半导体生产为典型背景提出 的。