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Grobplanung mit künstlichen neuronalen Netzwerken für die Halbleiterfertigung

 
: Schmidt, T.

Heimsheim: Jost-Jetter Verlag, 2000, 155 S.
Zugl.: Stuttgart, Univ., Diss., 1999
IPA-IAO Forschung und Praxis, 313
ISBN: 3-931388-33-6
Deutsch
Dissertation
Fraunhofer IPA ()
Halbleiterfertigung; neuronales Netzwerk; Halbleiter; Halbleitertechnologie

Abstract
Das Erfüllen von Zeit- und Kostenzielen ist für die Unternehmen der Halbleiterindustrie ein entscheidender Faktor bei der Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit. Als Teilaufgabe der PPS determiniert die Grobplanung die erreichbaren Zeit- und Kostenziele und legt damit den möglichen Spielraum der Unternehmen für die Positionierung im Wettbewerb fest. Um die aus dem turbulenten Marktumfeld resultierenden, zeitlich schwankenden Erzeugnisbedarfe mit dem verfügbaren Kapazitätsangebot befriedigen zu können, ist die Grobplanung mit variablen Durchlaufzeiten durchzuführen. Die Analyse der bekannten Planungsansätze zeigt, daß sie die Grobplanung mit variablen Durchlaufzeiten nur unzureichend unterstützen. Im MIttelpunkt der vorliegenden Arbeit steht daher die Entwicklung eines neuen Verfahrens zur Grobplanung mit variablen Durchlaufzeiten. Für dieses Verfahren wird der Nachweis der Anwendbarkeit auf die Halbleiterfertigung erbracht und dessen Einbindung in den Regelkreis der PPS dargestellt. Das Verfahren basiert auf einem iterativen Planungskonzept und verwendet zur Bestimmung der variablen Durchlaufzeiten die aus dem Forschungsgebiet der künstlichen Intelligenz stammenden künstlichen neuronalen Netzwerke. Die Wahl von neuronalen Netzwerken ist durch die Vorstellung motiviert, daß die zur Durchlaufzeitprognose erforderlichen Wirkzusammenhänge aus den in der Vergangenheit beobachteten Auftragsbewegungen und Anlagenzustäönden gelernt werden könnnen. Ein prototypisch realisiertes Plannungssystem dokumentiert die praktische Anwendbarkeit des neuen Grobplanungsansatzes. Die Ergebnisse aus der exemplarischen Anwendung des Verfahrens auf ein typisches Unternehmen der Halbleiterfertigung zeigen, daß die in dem Unternehmen verfügbaren Daten den Einsatz neuronaler Netzwerke als Planungsmodell erlauben und daß damit die Planung mit variablen Durchlaufzeiten für die Halbleiterfertigung möglich wird.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-1063.html