半导体芯片封装测试生产线性能预测与控制研究

发布时间：2022-01-12 14:00

　　为了适应不断变化的市场,半导体行业对生产线生产性能进行分析、优化和控制至关重要。当前对生产线性能进行智能、全面、动态控制的研究较少,大多局限于生产线变动性的某一方面,未能全局地考察生产线上的多种变动性因素;当前研究中建立的半导体串并联生产线性能预测模型与实际生产情况存在一定偏差,精确度有所欠缺;传统的性能控制优化方法难以针对生产线变动性因素的变化进行实时控制,灵活性不足。本文以半导体芯片封装测试串并联生产线为研究对象,针对现有研究中变动性因素考量不全面、性能预测模型精确度不足、性能控制缺乏实时性和灵活性,控制策略不全面等缺陷进行改进,提出了一种基于性能预测和灵敏度分析,借助强化学习算法开展性能控制的方法。本文围绕以下几个方面进行研究:首先,基于排队论,比较分析当前常用排队模型的不足,将半导体芯片封装测试串并联生产线创新地抽象为G/G/m/b生产线排队模型;基于变动性理论,综合考虑加工变动性、流动变动性、不良品率等各类变动性因素并对其进行量化分析,将生产速率TH、生产周期CT和在制品水平WIP作为性能预测指标,建立更加精确的生产线性能与效益预测模型。其次,综合使用Morris筛选法定性分... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

本文研究技术路线

电子科技大学硕士学位论文8图2-1半导体制造工艺环节图2-2某芯片封装测试生产线工艺流程由于半导体制造生产线工艺如此复杂，同时又存在着多种其他的变动性因素，

电子科技大学硕士学位论文8图2-1半导体制造工艺环节图2-2某芯片封装测试生产线工艺流程由于半导体制造生产线工艺如此复杂，同时又存在着多种其他的变动性因素，

【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于Dyna-Q学习的旋翼无人机视觉伺服智能控制方法[J]. 史豪斌,徐梦,刘珈妤,李继超.  控制与决策. 2019(12)
[2]基于Morris-Sobol的临界雨量参数敏感性分析[J]. 原文林,高倩雨,张晓蕾,郝鹏.  人民黄河. 2018(07)
[3]SWMM模型参数局部灵敏度分析[J]. 李春林,胡远满,刘淼,徐岩岩,孙凤云,陈探.  生态学杂志. 2014(04)
[4]水文模型参数敏感性分析概述[J]. 孙飞飞,许钦,任立良,林长清,童瑞.  中国农村水利水电. 2014(03)
[5]基于Petri网仿真的制造系统性能分析研究[J]. 秦江涛.  工业工程与管理. 2014(01)
[6]基于随机Petri网的连续型制造系统建模与性能分析[J]. 潘隆涛,涂海宁.  组合机床与自动化加工技术. 2013(09)
[7]基于利特尔法则的生产线性能定量评估及仿真验证[J]. 李波,熊歆.  中国机械工程. 2011(03)
[8]半导体生产线动态在制品水平控制方法[J]. 胡鸿韬,江志斌,张怀.  计算机集成制造系统. 2008(09)
[9]精益生产在A半导体封装测试工厂的实践应用[J]. 阮凯庆.  科技资讯. 2008(12)
[10]浅析灵敏度分析的几种数学方法[J]. 韩林山,李向阳,严大考.  中国水运(下半月). 2008(04)

博士论文
[1]基于变动性的生产线性能预测与控制研究[D]. 李长军.电子科技大学 2018

硕士论文
[1]半导体芯片封装测试生产线变动性度量与性能评估研究[D]. 张金彬.电子科技大学 2018
[2]不确定环境下半导体生产线关键参数预测与调度方法研究[D]. 邱明辉.北京化工大学 2016
[3]轨道车辆平稳性的随机参数全局灵敏度分析[D]. 余衍然.苏州大学 2014
[4]基于强化学习的多成品率衰变设备预防维修策略[D]. 杨智.华中科技大学 2014
[5]不确定环境下半导体制造系统瓶颈预测与调度方法研究[D]. 邓积杰.北京化工大学 2013
[6]基于变动性的半导体制造生产线性能预测与优化策略研究[D]. 彭歆然.电子科技大学 2013
[7]铝型材生产线调度问题研究[D]. 熊世成.中南大学 2011
[8]基于KPI的离散制造车间复杂事件权重研究[D]. 李文华.清华大学 2011
[9]离散型生产线生产能力评估系统研究[D]. 刘强.西安电子科技大学 2010
[10]汽车零部件企业在制品库存控制研究[D]. 李燕.上海交通大学 2009



本文编号：3584898