化合物半导体的生产控制方法、生产系统及存储介质技术方案

本发明专利技术公开一种化合物半导体的生产控制方法、生产系统及存储介质，化合物半导体的生产控制方法包括控制装置获取生产计划，控制装置根据所述生产计划，确定排产的目标工序，然后根据所述目标工序，确定每一所述工序对应的制程设备的工作数量，控制装置根据多个所述工序对应的多个所述制程设备的工作数量，获得完成所述目标工序所需制程设备的多个初始组合，然后根据多个所述初始组合以及预设的遗传算法，获得完成所述目标工序所需制程设备的最优组合，所述最优组合对应的排程设备解决面对工厂变动频繁的设备状况与生产条件时，实现在满足客户需求以及产能负荷下，使工厂产能或利润达到最大。

【技术实现步骤摘要】
化合物半导体的生产控制方法、生产系统及存储介质
本专利技术涉及半导体生产
，具体涉及一种化合物半导体的生产控制方法、生产系统及存储介质。
技术介绍
市面上派工系统大多采用规则模式(Rule-based)的逻辑，举例来说，受工程限制的货批优先处理，再处理高优先等级货批(Hotlot)，最后才选择同程序的货批(Samerecipe)。然而，面对工厂变动频繁的设备状况与生产条件，要从接近无数排列组合当中，找出一个最佳的生产排程，已经远远超出派工系统这种规则模式系统的能力，往往耗费大量的人力进行判断与维护，却无法使生产力最大化。
技术实现思路
本专利技术的主要目的的是提出一种化合物半导体的生产控制方法、生产系统及存储介质，旨在解决面对工厂变动频繁的设备状况与生产条件，使生产力最大化。为实现上述目的，本专利技术提出的化合物半导体的生产控制方法，包括以下步骤：获取生产计划；根据所述生产计划，确定排产的目标工序，所述目标工序包括按照预设顺序依次排列的多个工序；根据所述目标工序，确定每一所述工序对应的制程设备的工作数量；根据多个所述工序对应的多个所述制程设备的工作数量，获得完成所述目标工序所需制程设备的多个初始组合；根据多个所述初始组合以及预设的遗传算法，获得完成所述目标工序所需制程设备的最优组合。可选地，根据多个所述初始组合以及预设的遗传算法，获得完成所述目标工序所需制程设备的最优组合的步骤包括：根据所述遗传算法，多次对多个所述初始组合进行交配、突变及复制处理，获得完成所述目标工序所需制程设备的最优组合。可选地，根据所述遗传算法，多次对多个所述初始组合进行交配、突变及复制处理，获得完成所述目标工序所需制程设备的最优组合的步骤包括：根据所述遗传算法，对多个所述初始组合进行交配、突变及复制处理，获得完成所述目标工序所需制程设备的多个第一可行组合；获取每一所述第一可行组合的第一目标值；根据多个所述第一可行组合的第一目标值，确定较优目标值；根据所述遗传算法，至少一次对较优目标值对应的所述第一可行组合进行交配、突变及复制处理，获得完成所述目标工序所需制程设备的最优组合。可选地，所述根据所述遗传算法，至少一次对较优目标值对应的所述第一可行组合进行交配、突变及复制处理，获得完成所述目标工序所需制程设备的最优组合的步骤包括：根据所述遗传算法，至少一次对较优目标值对应的所述第一可行组合进行交配、突变及复制处理，获得完成所述目标工序所需制程设备的多个第二可行组合；获取每一所述第二可行组合的第二目标值；根据每一所述第二可行组合对应的所述第一目标值与所述第二目标值，获得所述第一目标值与所述第二目标值的目标差值；当所述目标差值满足预设目标差值范围时，获得的所述第二可行组合为最优组合。可选地，所述根据所述目标工序，确定每一所述工序对应的制程设备的工作数量的步骤之前包括：获取多个制程设备；根据所述目标工序，将多个所述制程设备分类为不同的制程模块。可选地，所述根据所述目标工序，将多个制程设备定义为不同的制程模块的步骤之后还包括：当需要新增制程设备时，获取新增制程设备的制程模块类别；根据新增制程设备的制程模块类别，将新增的制程设备导入至对应的制程模块。可选地，所述根据多个所述初始组合以及预设的遗传算法，获得完成所述目标工序所需制程设备的最优组合的步骤包括：根据所述遗传算法，每间隔时间T对多个所述初始组合进行交配、突变及复制处理，重新获得完成所述目标工序所需制程设备的最优组合，其中，T的范围为15min≤T≤25min。可选地，所述根据所述目标工序，确定每一所述工序对应的制程设备的工作数量的步骤，包括：将每一所述工序对应的多个制成设备区分为瓶颈机群和非瓶颈机群；根据所述目标工序，分别确定每一工序对应的所述瓶颈机群和所述非瓶颈机群中制程设备的工作数量。此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种化合物半导体的生产系统，所述化合物半导体的生产系统包括系统主体和控制装置，所述系统主体包括对应目标工序的多个制程设备，所述控制装置分别与多个所述制程设备电性连接，所述控制装置包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的化合物半导体的生产的控制程序，所述化合物半导体的生产的控制程序配置为实现如上述所述的化合物半导体的生产控制方法的步骤。此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有化合物半导体的生产控制程序，所述化合物半导体的生产控制程序被处理器执行时实现如上所述的化合物半导体的生产控制方法的步骤。本专利技术提供的技术方案中，控制装置获取生产计划，控制装置根据所述生产计划，确定排产的目标工序，然后根据所述目标工序，确定每一所述工序对应的制程设备的工作数量，控制装置根据多个所述工序对应的多个所述制程设备的工作数量，获得完成所述目标工序所需制程设备的多个初始组合，然后根据多个所述初始组合以及预设的遗传算法，获得完成所述目标工序所需制程设备的最优组合，所述最优组合对应的排程设备解决面对工厂变动频繁的设备状况与生产条件时，实现在满足客户需求以及产能负荷下，使工厂产能或利润达到最大。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。图1为第三代半导体化合物全产业链的示意图；图2为本专利技术实施例涉及的硬件运行环境的控制装置的结构示意图；图3为本专利技术提供的化合物半导体的生产控制方法的第一实施例的流程示意图；图4为本专利技术提供的化合物半导体的生产控制方法的第二实施例的流程示意图；图5为本专利技术提供的化合物半导体的生产控制方法的第三实施例的流程示意图；图6为本专利技术提供的化合物半导体的生产控制方法的第四实施例的流程示意图；图7为本专利技术提供的化合物半导体的生产控制方法的第五实施例的流程示意图；图8为本专利技术提供的化合物半导体的生产控制方法的第六实施例的流程示意图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。需要说明，若本专利技术实施例中有涉及方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)，则该方向性指示仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种化合物半导体的生产控制方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取生产计划；/n根据所述生产计划，确定排产的目标工序，所述目标工序包括按照预设顺序依次排列的多个工序；/n根据所述目标工序，确定每一所述工序对应的制程设备的工作数量；/n根据多个所述工序对应的多个所述制程设备的工作数量，获得完成所述目标工序所需制程设备的多个初始组合；/n根据多个所述初始组合以及预设的遗传算法，获得完成所述目标工序所需制程设备的最优组合。/n

【技术特征摘要】
1.一种化合物半导体的生产控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取生产计划；
根据所述生产计划，确定排产的目标工序，所述目标工序包括按照预设顺序依次排列的多个工序；
根据所述目标工序，确定每一所述工序对应的制程设备的工作数量；
根据多个所述工序对应的多个所述制程设备的工作数量，获得完成所述目标工序所需制程设备的多个初始组合；
根据多个所述初始组合以及预设的遗传算法，获得完成所述目标工序所需制程设备的最优组合。


2.如权利要求1所述的化合物半导体的生产控制方法，其特征在于，根据多个所述初始组合以及预设的遗传算法，获得完成所述目标工序所需制程设备的最优组合的步骤包括：
根据所述遗传算法，多次对多个所述初始组合进行交配、突变及复制处理，获得完成所述目标工序所需制程设备的最优组合。


3.如权利要求2所述的化合物半导体的生产控制方法，其特征在于，根据所述遗传算法，多次对多个所述初始组合进行交配、突变及复制处理，获得完成所述目标工序所需制程设备的最优组合的步骤包括：
根据所述遗传算法，对多个所述初始组合进行交配、突变及复制处理，获得完成所述目标工序所需制程设备的多个第一可行组合；
获取每一所述第一可行组合的第一目标值；
根据多个所述第一可行组合的第一目标值，确定较优目标值；
根据所述遗传算法，至少一次对较优目标值对应的所述第一可行组合进行交配、突变及复制处理，获得完成所述目标工序所需制程设备的最优组合。


4.如权利要求3所述的化合物半导体的生产控制方法，其特征在于，所述根据所述遗传算法，至少一次对较优目标值对应的所述第一可行组合进行交配、突变及复制处理，获得完成所述目标工序所需制程设备的最优组合的步骤包括：
根据所述遗传算法，至少一次对较优目标值对应的所述第一可行组合进行交配、突变及复制处理，获得完成所述目标工序所需制程设备的多个第二可行组合；
获取每一所述第二可行组合的第二目标值；
根据每一所述第二可行组合对应的所述第一目标值与所述第二目标值，获得所述第一目标值与所述第二目标值的目标差值；
当所述目标差值满足预设目标差...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐山河，黄正凯，王治中，蔡钦铭，
申请(专利权)人：广州爱思威科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44