科技论坛
浅谈企业生产周期预测中动态规划的应用
吴学刚
（长券轨道客车股份有限公司生产物控部，吉林长券130000）
·125-
摘要：企业生产周期预测中，会应用到动态规划，这主要是图为动态规划能够应对可能出现的意外情况。有些企业由于生产过程中，存在着比较大的变动性事件，引发这些事件的因素比较多，这对产品生产周期预测非常不利。为此，企业负责生产周期预测的人奠应用动态规划的方法来造行产品的生产周期预测，以解决问题。首先对生产周期以及动态规划进行了详细的介绍，其次对生产周期预测算法进行了阐释，最后对实验以及算法性能进行了比较，仅供参考借鉴
关键词：生产周期预测：动态规划；应用
研究人员通过仿真实验表明，运用动态规划方法来进行生产周期预测，要比传统的固定时间粒度方法对产品进行生产周期预测效果更好，动态规划的方法能够得出更为准确的预测数值，这对产品生产起着非常重要的作用。企业可以以此为依据进行产品生产的有效调度。
1生产周期与动态规划简介
生产周期是指芯片从进入半导体封装测试生产线开始，到完成所有
准时交货能力以及市场响应能力的关键绩效指标，对其精准的预测可以使得企业在保证良好的准时交货率的同时降低库存。然而半导体生产因加工工艺复杂，存在大量返工、多种类型产品同时加工等有别于传统的制造系统的特点，其其有高度的变动性，这给产品生产周期的预带来了巨大的困难。生产周期预测的方法归纳为五种：仿真，数学分析、统计分析、启发式规则、软计算。然而在已有的预测方法中数学分析、统计分析侧对生产过程缺少足够的描述手段，软计算、启发式规则以及仿真虽然考虑了变动性，但是对生产周期的预测成为了黑箱间题，预测精度很大程度上决定于建模的精度。由于上述原因，现有的各种生产周期预测算法普通存在着应用上的障碍。建立一种描述生产过程数学模型，研究变动性事件与生产周期之间的显性函数关系成为提高预测精度的手段。
动态规划是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的数学方法。基本原理即把多阶段过程转化为一系列单阶段间题。动态规划作为解决多阶段决策过程最优化的数学方法被广泛应用于半导体生产的控制中。
2企业生产周期预测算法 2.1站点加工能力矩阵
如果企业生产过程中，发生了变动性事件，这对站点加工能力有着非常大的不利响。尽管人为可以进行预防性维护，也可以人为进行机器换装，有些情况下，还可以进行人为的工程测试，但是依然会使得某些机器出现机。按照预防性维护、工程测试等事件发生的时间，研究人员将产品的生产过程中划分为不同的阶股。各个阶段所具有的站点加工能力正好等于机械产能和。但是还需要考虑到产品生产过程中，由于机器故障或者机械闭置等这些无法人为控制的变动性事件，这会导致站点加工能力发生非常明显的波动。将这此历史数据进行严密的分析之后，研究人员利用机器可用率(A)、闲置率(I)来对站点加工能力进行表述。最终得出站点加工能力矩阵如下所示。
R.. R. R E:
Ru=R,", Ra" R
R...R...R.
R，表示的是k阶段站点i的加工能力，每一行向量，表示的是i站点 K个不同阶段的加工能力，每一列向量表示的是K阶段各个站点的加工能力
2.2WIP状态矩降
按照工厂物理学来进行研究，如果研究人员发现站点WIP不仅对站点加工能力起着决定性的作用，对上一站点的加工能力也起着决定性的作用。除此之外，重工质量、产品质量等多个间题的因素也会对站点WIP 产生比较大的影响。基于此，研究人员设计出了WIP状态矩阵如下所示。
WIPu.WIP.
WIP
WIP=WP.WIP.WIP
wPWP
WIP表示的是k阶段站点j的加工能力，每一行向量，表示的是j 站点K个不同阶段的加工WIP,每一列向量表示的是K阶段各个站点的加工WIP
3实验以及算法性能比较
企业通过大量的调研，构建了生产线伤真模型。该模型中包括了机器、站点、产品等，其中机器有172台，站点有14个，产品有2种。该模型对产品的工艺路线进行中详细的定义，这样就可以完全的反映出企业生产的批加工以及充人等特点。笔者以一个生产半导体的企业为例，进行实验与算法性能的比较。该企业生产中，SCAM站点是第一个站点，其主要功能是控制投料，而CMT站点是生产过程中不可缺少的一个站点，但是却是生产线的瓶领，此外，生产线还有另一个瓶领，即为BA站点。如果这三个站点出现了异常情况，企业生产周期预测将无法顺利进行，即使能够完成生产预测，也存在着比较大的误差。仿真模型将上述CMT站点、 SCAM站点、BA站点看作是关键点，并且对这几个关键点相关的预防性维护规划进行了详细的定义。同时对机械故障岩机进行了详细的定义，该定义包括的关键点有平均无故障时间以及平均恢复时间。另外，研究人员以历史数据定义为参考，对企业生产中所使用的机器良品率以及重工率进行了相关的定义。实验过程中，研究人员以固定时间间隔投料为方法。同时选择两种具有代表性的情景。第一个情景，产品生产期间，并未出现任何的变动性事件，第二个情景，产品生产期间，出现了变动性事件。通过一系列的研究与比较，最终得出了如下结果：生产线变动性事件的发生会导致固定时间粒度及可变时间粒度的生产周期预测算法精度降低；在两种实验情景下可变时间粒度生产周期预测算法的预测精度均高于固定时间粒度预测算法；相较于固定时间粒度生产周期预测算法，可变时间粒度生产周期预测算法的预测精度分别提高，表明在发生变动性事件的生产线中，可变时间粒度预测算法的优势更加明显。
4结论
综上所述，可知，企业产品生产过程中，如果存在着比较多比较明显的变动性事件，会对产品生产周期预测产生非常不利的影响，因为变动性事件对企业的站点加工能力以及产品生产数量上有一定的影响。通过研究发现，如果研究人员将变动性时间发生的时间为依据，来明确时间粒度，并且以此为基础，对生产过程阶股进行详细的划分，这样对变动性事件描述会更加准确，从而为企业调度方案的制定，提供了参考，更利益企业对产品生产周期进行预测与管理。
参考文献
[I题满,能变,李晶,李敬敏,姚进率乎体对装测试生产线CONWIP建模与仿真机械设计与制造201309)
[2钟金宏，黄玲,李兴国.带延期交货和围定成本的库存受限转包模型系统管理学报,201005
[3]李端,钱富才,李力,高建军.动态规划问题研究四系统工程理论与实践， 2007(08)
[4界非,倪嘉呈,马主敏生产计划调度发展研究[A]2012-2013控制科学与工程学科发展报告[C|2014
[5]刘豪.国际大型商业通信卫星生产周期研究[A]第九届卫星通信学术年会论文集[C]2013