2.3.2　FabSys的面向?qū)ο蠓抡婺Ｐ?/h3>

基于面向?qū)ο蠹夹g(shù)的仿真模型(Object?Oriented Simulation Model,OOSM)通過描述組成系統(tǒng)的對象屬性、對象行為、對象關(guān)系等系統(tǒng)靜態(tài)結(jié)構(gòu)和對象交互、對象狀態(tài)變化等動態(tài)過程來描述系統(tǒng)的運作,有良好的可擴充性和復(fù)用性,具備較高的建模效率和建模精度,也易于與優(yōu)化算法、人工智能方法相結(jié)合。OOSM是復(fù)雜制造系統(tǒng)仿真研究的有利工具,也是當前廣泛使用的復(fù)雜制造系統(tǒng)仿真建模技術(shù)。統(tǒng)一建模語言UML( Unified Modeling Language,UML)是使用最廣泛的面向?qū)ο蠓治雠c建模語言。本節(jié)在對FabSys充分調(diào)研且忽略部分企業(yè)細節(jié)的基礎(chǔ)上,基于UML對FabSys進行面向?qū)ο蠼?從對象模型、動態(tài)模型和功能模型三方面對FabSys的組成結(jié)構(gòu)和運作過程進行描述。基于離散建模仿真工具Plant Simulation及其面向?qū)ο缶幊陶Z言Simtalk實現(xiàn)FabSys的OOSM系統(tǒng)OOSM_fab。FabSys的動態(tài)模型所描述的過程被封裝為Simtalk中的Method在OOSM_fab中實現(xiàn)并固化,并通過ORM映射實現(xiàn)TRF加載在線數(shù)據(jù)模型,保持OOSM_fab和FabSys的同步。

(1)OOSMfab的對象模型(Cfab)

參考C_MS,可通過類圖定義C_fab。在FabSys的加工過程中,工件加工工藝流程(Process)、工件加工設(shè)備(Equipment)、工件(Lot)為建模的核心類,以這三種核心類構(gòu)造的FabSys類圖如圖2?5所示。

Process類定義了硅片的加工工藝流程,process_ID為工藝流程編號,每個Process對象包含若干加工步,Step類定義了加工步,每個加工步由加工工序(operation)和該道工序在工藝流程中的相對位置(position)所確定。Order類定義了客戶訂單,包含了客戶下單且具有相同Process的硅片,定義了硅片需求數(shù)量(quantity)和硅片交貨期(due_date)。Release_Plan類定義了訂單的投料計劃,包括其對應(yīng)訂單(order)、投料時間(release_time)、投料數(shù)量(quantity)。

Equipment類定義了硅片加工設(shè)備,每臺設(shè)備都分配唯一設(shè)備編號(eqp_ID),每臺設(shè)備有若干加工菜單(recipes)處理不同的加工工序。Recipe類定義了加工菜單,eqp_ID表示加工菜單所屬的設(shè)備編號,此外加工菜單還包括加工工序(operation)和加工時間(processing_time)兩個屬性,由此可知,不同設(shè)備在處理不同加工工序時加工時間不唯一,從而體現(xiàn)了不同設(shè)備之間的可互替性和不同的加工能力。operation為設(shè)備的當前可加工工序。processing_time為當前工序的加工時間。這兩個屬性即表示設(shè)備當前使用的加工菜單。eqp_type為設(shè)備加工類型,設(shè)備按加工單位可以分為按卡(lot)加工、按片(wafer)加工、按組批(batch)加工三種類型,eqp_status為設(shè)備狀態(tài),設(shè)備有空閑(Idle)、就緒(Ready)、加工(Processing)和維護(Maintain)四種狀態(tài),當eqp_status=Processing時,lot屬性表示設(shè)備正在加工的硅片,否則lot屬性為空。dispatch_rule表示設(shè)備在選擇下一個加工硅片時使用的調(diào)度規(guī)則,用以計算待加工硅片的優(yōu)先級。eqp_maints為一組設(shè)備維護計劃,設(shè)備維護計劃由Eqp_Maint類定義,在時間區(qū)間[begin_time,end_time]內(nèi),編號eqp_ID為設(shè)備處于保養(yǎng)期,無法進行派工。dispatches為一組設(shè)備派工方案,派工方案由Dispatch類定義,在時間區(qū)間[mov_in_time,mov_out_time]內(nèi),硅片編號為lot_ID的硅片在設(shè)備編號為eqp_ID的設(shè)備上進行加工,lot_ID對應(yīng)的硅片和eqp_ID對應(yīng)的設(shè)備均處于Processing狀態(tài)。FabSys中,設(shè)備根據(jù)功能劃分成不同的加工區(qū),WorkArea類定義了加工區(qū),area_ID為加工區(qū)編號,加工區(qū)內(nèi)含有設(shè)備組equipments和緩沖區(qū)內(nèi)等待加工硅片lots。

在FabSys中,硅片以卡(lot)為單位進行加工,一卡硅片最多包含25片硅片。Lot類定義了FabSys中的在制品信息,其中l(wèi)ot_ID為一卡硅片的編號,lot_status為工件狀態(tài),有緩沖區(qū)等待(Waiting)、加工(Processing)和維護(Maintaining)狀態(tài)。當lot_status=Processing,opration為當前加工工序,position為當前加工工序在工藝流程中的相對位置,equipment為工件所在的加工設(shè)備,remaining_time為當前加工工序剩余的加工時間。當lot_status=Waiting,opration為待加工工序,position為待加工工序在工藝流程中的相對位置,equipment為空。due_date為工件交貨期,wafers表示該卡硅片包含的硅片數(shù)。

(2)OOSMfab的動態(tài)模型(Dfab)

D_fab包含描述調(diào)度派工過程的時序圖和描述設(shè)備狀態(tài)變換的狀態(tài)圖。FabSys的調(diào)度派工過程由時序圖(圖2?6)描述,FabSys的派工過程由靜態(tài)類ProcessController控制,首先獲取加工區(qū)內(nèi)空閑且近期沒有維護計劃的設(shè)備(getIdleEqps()),當加工區(qū)存在多個空閑設(shè)備時,則通過選擇加工菜單最少的設(shè)備優(yōu)先進行派工(chooseEquipments()),對于加工區(qū)內(nèi)緩沖區(qū)內(nèi)等待加工的硅片(getWaitingLots()),根據(jù)被選中設(shè)備的調(diào)度規(guī)則(getDispatchRule())為每卡等待工件計算優(yōu)先級(getPriority()),從等待硅片中選出具有最高優(yōu)先級的硅片(chooseLotWithPriority()),將其分派給選中設(shè)備進行加工(Process())。分配加工是異步請求,因此無需等待該硅片加工完成即可繼續(xù)為剩余空閑設(shè)備進行硅片分配。

設(shè)備的狀態(tài)圖(圖2?7)具體展現(xiàn)硅片加工的細節(jié),當硅片達到空閑設(shè)備時,首先檢查設(shè)備當前加工工序和硅片待加工工序是否匹配(Lot.operation=Eqp.operation),如果匹配直接進入就緒狀態(tài),如果不匹配,進行加工工序切換(ChangeOperation())后進入就緒狀態(tài)。當設(shè)備就緒,則將硅片移入設(shè)備(MoveIn())進行加工,直到完成該工序加工時間,將硅片移出設(shè)備(MoveOut()),設(shè)備重新回到空閑狀態(tài)。當設(shè)備到達保養(yǎng)時間則進行保養(yǎng)(Maintain()),進入保養(yǎng)(Maintaining)狀態(tài),無法對保養(yǎng)狀態(tài)的設(shè)備進行派工,當保養(yǎng)結(jié)束則恢復(fù)空閑(Idle)狀態(tài)。

圖2?6　硅片加工調(diào)度過程時序圖

圖2?7　設(shè)備加工硅片狀態(tài)圖

(3)FabSys的調(diào)度環(huán)境向量(X_se,_fab)

FabSys的調(diào)度優(yōu)化問題是典型的非零初始狀態(tài)調(diào)度問題,FabSys的調(diào)度環(huán)境(例如在制品在各個加工區(qū)的分布,各個加工區(qū)的設(shè)備狀態(tài)等)直接影響到優(yōu)化調(diào)度的結(jié)果和性能。FabSys的調(diào)度環(huán)境通過向量X_se,_fab描述,在表2?3中總結(jié)出一組變量描述FabSys的調(diào)度環(huán)境,其中下標X∈{5,6}表示硅片型號為5in或者6in,下標WA∈work_areas表示加工區(qū)。可將X_se,_fab的分量分為生產(chǎn)線調(diào)度環(huán)境變量和加工區(qū)調(diào)度環(huán)境變量。如表2?3和表2?4所示。

首先定義表2?3和表2?4中的參數(shù):

NL　　　系統(tǒng)中在制品集合

NLX　　系統(tǒng)中不同類別的在制品集合

NBL　　系統(tǒng)中緊急工件集合

E　　系統(tǒng)中可用設(shè)備集合

BE　　系統(tǒng)中瓶頸設(shè)備集合

Di　　工件i的交貨期

Now　　當前決策時刻

RPTSij　　工件i在設(shè)備j上的凈加工時間

SDTj　　設(shè)備j的保養(yǎng)時間(24-SDTj,為設(shè)備j一天的運行時間)

NL_WA　　各加工區(qū)在制品集合

NBL_WA　　各加工區(qū)緊急工件集合

E_WA　　各加工區(qū)可用設(shè)備集合

BE_WA　　各加工區(qū)瓶頸設(shè)備集合

① 生產(chǎn)線調(diào)度環(huán)境變量　生產(chǎn)線調(diào)度環(huán)境變量包含:系統(tǒng)中當前在制品數(shù)量、系統(tǒng)中在制品分類數(shù)量、系統(tǒng)中緊急工件數(shù)量、系統(tǒng)中緊急工件所占比例、系統(tǒng)中當前可用設(shè)備數(shù)量、系統(tǒng)中瓶頸設(shè)備數(shù)量、瓶頸設(shè)備所占比例、系統(tǒng)中工件從當前時刻到理論交貨期的平均剩余時間、系統(tǒng)中工件從當前時刻到理論交貨期的剩余時間標準差以及系統(tǒng)加工產(chǎn)能比等。

② 加工區(qū)調(diào)度環(huán)境變量　加工區(qū)調(diào)度環(huán)境變量考慮如下屬性:各加工區(qū)中在制品數(shù)量、各加工區(qū)中的在制品數(shù)占總在制品數(shù)的比例、各加工區(qū)加工產(chǎn)能比、各加工區(qū)可用設(shè)備數(shù)量、各加工區(qū)瓶頸設(shè)備數(shù)量、各加工區(qū)瓶頸設(shè)備占該區(qū)可用設(shè)備的比例等。

表2?3　生產(chǎn)線調(diào)度環(huán)境變量

表2?4　加工區(qū)調(diào)度環(huán)境變量

(4)FabSys的調(diào)度方法模塊(candidate_rule)及調(diào)度方法設(shè)置編碼規(guī)則(Xruleset)

由OOSM_fab的動態(tài)模型D_fab可知,FabSys根據(jù)相應(yīng)的調(diào)度規(guī)則,選擇具有最高優(yōu)先級的工件分配給空閑設(shè)備進行加工,從而生成調(diào)度方案,優(yōu)化調(diào)度性能。在不同的調(diào)度環(huán)境下,針對不同調(diào)度目標,所采用的調(diào)度規(guī)則設(shè)置方式有所不同;同時,設(shè)備組因其工藝特性的需求不同可供選擇的調(diào)度規(guī)則庫也不同,能否合理選取調(diào)度策略對該生產(chǎn)調(diào)度周期結(jié)束后的生產(chǎn)線性能指標產(chǎn)生重要影響。OOSM_fab按加工區(qū)設(shè)置實時調(diào)度規(guī)則,令candidate_rule_WA為加工區(qū)WA可選調(diào)度規(guī)則集合,∈candidate_rule_WA表示加工區(qū)WA所采用的調(diào)度規(guī)則。規(guī)則設(shè)置向量X_ruleset=(,,,,,,,)表示各加工區(qū)實時調(diào)度規(guī)則的設(shè)定。表2?5中給出了實時調(diào)度規(guī)則集(candidate_rule)。candidate_rule在OOSM_fab中以Method的方式實現(xiàn)。

此外,訂單的投料策略對性能指標也會產(chǎn)生影響,記為release。由于本書主要研究FabSys短調(diào)度周期內(nèi)的調(diào)度問題,因此X_ruleset中沒有考慮投料策略。投料策略默認采用固定投料策略(Constant WIP,CONWIP),即release=CONWIP。

表2?5中用到的參數(shù)定義如下:

Pi　　工件i的調(diào)度優(yōu)先級

Di　　工件i的交貨期

Fi　　工件i的生產(chǎn)周期倍增因子

Qi　　工件i所屬產(chǎn)品的目標WIP值

Ni　　工件i所屬產(chǎn)品的當前WIP值

PTin　　工件i加工第n道工序的時間,包括等待時間

ATi　　工件i進入緩沖區(qū)的時刻

CRik　　工件i將要加工第k工序時的臨界值

ODik　　工件i將要加工第k工序時的決策值

RPi　　工件i的計劃剩余可加工時間

NQi　　工件i待加工工序的下一道工序的設(shè)備前等待加工工件數(shù)量

Now　　當前決策時刻

AWTik　　工件i的加工完成第k工序后的等待時間

SPTi　　工件i的入線時間

RPTik　　工件i當前已用加工的總時間,包括等待時間

TRPTik　　工件i第k工序后的剩余凈加工時間

表2?5　實時調(diào)度規(guī)則

(5)FabSys的調(diào)度性能指標(Pfab)

FabSys的調(diào)度性能指標是對FabSys調(diào)度方案的評價依據(jù),可以分為兩類:一類是短期性能指標,如在制品數(shù)量、總移動量、平均移動量、設(shè)備利用率;另一類是長期性能指標,如平均加工周期、準時交貨率。具體定義如下。

在制品水平(WIP):生產(chǎn)線上所有未完成加工的工件數(shù)。生產(chǎn)線在制品水平應(yīng)盡量與期望目標一致,太少會使設(shè)備處于空閑,不能很好地利用產(chǎn)能,太大則導(dǎo)致加工周期變長,影響交貨期。

生產(chǎn)率(Productivity,Prod):單位時間內(nèi)生產(chǎn)線完工的工件數(shù)。生產(chǎn)率越高,單位時間內(nèi)完成的工件數(shù)越多,設(shè)備利用率則越高,有助于縮短加工周期。

加工周期(Cycle Time,CT):一個原始工件進入加工系統(tǒng),到作為一個成品離開加工系統(tǒng)所消耗的時間。

設(shè)備利用率(Machine Utility,Utility):設(shè)備處于加工狀態(tài)的時間占其開機時間的比率。一般來說,設(shè)備利用率與WIP數(shù)量有關(guān),WIP數(shù)量越高,設(shè)備利用率越高;但是當WIP數(shù)量飽和時,再增加WIP數(shù)量,設(shè)備利用率也不會提高。

總移動量(Movement,Mov):所有工件在單位時間內(nèi)移動的總步數(shù)。總移動量越高,說明生產(chǎn)線完成的加工任務(wù)數(shù)越高,生產(chǎn)線的總移動量越多,設(shè)備利用率也越高。

平均移動量(Turn):單位時間內(nèi)一個工件的平均移動步數(shù)。移動速率越高,表明生產(chǎn)線的流動速率越快,有助于縮短平均加工周期。

準時交貨率(On?time Delivery Rate,ODR):準時交貨的工件占完成加工工件的百分比。

將上述性能指標的集合記為P_fab。

(6)FabSys的功能模型(Ffab)

綜上對調(diào)度環(huán)境(X_se)、調(diào)度方法設(shè)置編碼(X_ruleset)、性能指標的定義(P_fab),令調(diào)度周期T=12h,容易得到OOSM_fab的功能模型。

F_fab={=(X_se,_fab,X_ruleset)|pi∈P_fab}

(7)FabSys的數(shù)據(jù)模型

通過在線數(shù)據(jù)可以構(gòu)造出FabSys的數(shù)據(jù)模型從而獲取生產(chǎn)線建模所需的信息,其中在線靜態(tài)數(shù)據(jù)反映了FabSys的靜態(tài)屬性,工藝流程信息和產(chǎn)品規(guī)格信息分別定義了工件的加工路徑和產(chǎn)品類型,設(shè)備加工能力信息和加工區(qū)域布局信息定義了生產(chǎn)線的加工能力和設(shè)備分組布局。在線動態(tài)數(shù)據(jù)則反映了FabSys的調(diào)度環(huán)境,包括工件狀態(tài)和設(shè)備狀態(tài)。由ORM映射可實現(xiàn)動態(tài)加載在線數(shù)據(jù)模型構(gòu)造仿真模型OOSM_fab的對象模型。在線數(shù)據(jù)模型由表2?6定義,FabSys的調(diào)度環(huán)境變量集X_se,_fab中變量值可從表2?6定義的數(shù)據(jù)獲取。

表2?6　FabSys的在線數(shù)據(jù)模型

OOSM_fab通過設(shè)置實時調(diào)度規(guī)則和生產(chǎn)計劃策略,指定調(diào)度周期,并通過仿真模型運作可生成如表2?7所示的投料計劃和派工方案,OOSM_fab運行結(jié)果的性能指標集P_fab中定義的性能指標值可從表2?7定義的數(shù)據(jù)中獲取。表2?6和表2?7中所定義數(shù)據(jù)模型的實體關(guān)系圖如圖2?8所示。

FabSys的離線歷史數(shù)據(jù)記錄了FabSys的實際運作過程,從這些歷史數(shù)據(jù)中可以提煉出設(shè)備加工時間等不確定參數(shù),設(shè)備維護、設(shè)備故障、緊急訂單等不確定事件和CT、WIP等性能指標的預(yù)測模型,進一步提高OOSM_fab的建模精度與調(diào)度效果。表2?8列出了FabSys可用作構(gòu)造不確定參數(shù)和事件預(yù)測模型的離線歷史數(shù)據(jù)。

表2?7　OOSMfab生成數(shù)據(jù)

表2?8　FabSys的離線歷史數(shù)據(jù)

(8)FabSys的歷史狀態(tài)數(shù)據(jù)分析,以在制品分布為例

為了分析X_se,_fab中變量的統(tǒng)計特性,對各加工區(qū)在制品分布進行數(shù)據(jù)分析。對FabSys的MES系統(tǒng)2012年1月1日到2012年5月10日的在線動態(tài)數(shù)據(jù),以4h一次的頻率進行抽樣,抽取各個加工區(qū)的在制品分布WIP_WA,并計算在制品分布的Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣并對每個加工區(qū)的在制品分布進行Kolmogorov?Smirnov檢驗,得到表2?9和表2?10所示的結(jié)果。

圖2?8　OOSMfab數(shù)據(jù)模型的實體關(guān)系

表2?9　各加工區(qū)在制品分布Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣

表2?10　各加工區(qū)在制品分布Kolmogorov?Smirnov檢驗

由表2?9可知,加工區(qū)的在制品分布之間有較強的線性耦合,尤其是上下游加工區(qū)之間的耦合更強,光刻區(qū)的在制品分布和其他加工區(qū)的在制品分布的耦合性尤其突出。由表2?10的檢驗結(jié)果可知,除了WIP_TF之外的其余加工區(qū)在制品分布變量的P值小于0.05,因此這些在制品分布均不服從正態(tài)分布。雖然WIP_TF服從正態(tài)分布,但其P值接近0.05,WIP_TF服從正態(tài)分布的置信度不高。造成這樣結(jié)果的原因一方面是FabSys制造過程固有的復(fù)雜性,另一方面是人工操作失誤等原因?qū)е碌臄?shù)據(jù)噪聲。

為了對高耦合、分布復(fù)雜的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)挖掘,提出了基于計算智能的數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)建模方法,通過迭代的方式提高數(shù)據(jù)預(yù)處理質(zhì)量和數(shù)據(jù)挖掘的泛化能力。