曹政才，邱明辉，刘　民

(1.北京化工大学信息科学与技术学院，北京 100029； 2.吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室，吉林长春 130012； 3.清华大学自动化系，北京 100084)

基于增长修剪型神经网络的半导体生产线动态瓶颈分析方法

曹政才1,2，邱明辉1,2，刘民3

(1.北京化工大学信息科学与技术学院，北京 100029； 2.吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室，吉林长春 130012； 3.清华大学自动化系，北京 100084)

瓶颈设备是制约半导体生产线在制品水平、生产周期及准时交货率的关键因素，对其进行有效地分析能够提高生产线多性能.现有的分析方法主要是将瓶颈设备视为静态瓶颈，未考虑到生产线不确定因素所带来的动态漂移问题，这样容易造成以瓶颈设备控制为核心的调度算法缺乏柔性，降低算法实效性，因此，本文提出一种基于增长修剪型神经网络的动态瓶颈分析方法.该方法从设备相对生产负荷、利用率及缓冲区队列长度等方面，利用复合定义方法描述设备的综合瓶颈度，并结合瓶颈判定机制识别瓶颈；其次，通过构建增长修剪型神经网络模型预测生产线下一时刻瓶颈，借鉴闭环控制思想动态修正网络结构；再次，使用单因子试验法对影响瓶颈的关键参数进行分析以获得设备动态特性；最后，通过仿真验证方法的可行性和有效性.

半导体生产线；动态瓶颈分析；综合瓶颈度；增长修剪型神经网络；单因子试验法

1　引言

半导体制造业是一个资金密集……