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用于半导体制造中 Q-time 管理的深度强化学习 (RL)

使用深度强化学习 (RL) 透过自动控制 Q-time 管理将良率损失降至最低
Deep RL
队列等待时间约束 (QTC) 是指一个批次在流程中两个流程步骤之间允许等待的时间限值。 在半导体制造中,超过该时间限值的批次会导致良率损失,需要返工,或予以报废。 QTC 很难进行排程,因为批次需要一直等到最后步骤的加工有可用产能时,才能放行进入第一个流程步骤。 然而,精确计算是否有足够产能的计算成本很高。

在本研究中,我们提出一种深度强化学习 (RL) 方法来管理放行批次进入队列等待约束。 我们分析了该强化学习方法的性能,并将其与七种基线解决方案进行比较。 我们的实证评估显示,该强化学习方法在队列等待超时次数和完工时间等五项性能指标上均优于基线解决方案,而需要的在线计算时间可忽略不计。

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Jeong Cheol Seo
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