Presented in this paper is a scheduling method for semiconductor backend process considering the backward pegging. It is known that the pegging for frontend is a process of labeling WIP lots for target order which is specified by due date, quantity, and product specifications including customer information. As a result, it gives the release plan to meet the out target considering current WIP. However, the semiconductor backend process includes the multichip package and test operation for the product bin portion. Therefore, backward pegging method for frontend can't give the release plan for backend process in semiconductor. In this paper, we suggest backward pegging method considering the characteristics of multichip package and test operation in backend process. And we describe the backward pegging problem using the examples.
In this paper, we consider a two-agent scheduling with sequence-dependent exponential learning effects consideration, where two agents A and B have to share a single machine for processing their jobs. The objective function for agent A is to minimize the total completion time of jobs for agent A subject to a given upper bound on the objective function of agent B, representing the makespan of jobs for agent B. By assuming that the learning ratios for all jobs are the same, we suggest an enumeration-based backward allocation scheduling for finding an optimal solution and exemplify it by using a small numerical example. This problem has various applications in production systems as well as in operations management.
In industrial production settings, scheduling problems for detailed day-to-day operations are often ordeals to production practitioners. For those who have scheduling experiences with the Gantt Chart, the job oriented heuristic scheduling has illustrated its merits in solving practically large scale scheduling problems. It schedules all operations of a job within a finite capacity before considering the next job. In this paper, we Introduce the LSB (load smoothing backward) scheduling algorithm for the job oriented heuristic scheduling. Through a computer experiment in a hypothetical setting, we make a performance comparison of LSB scheduling algorithm with existing algorithms and also suggest a guideline for selecting the suitable algorithm for certain industrial settings.
In industrial production setting scheduling problems of detalied day-to-day operations are often ordeals to production practitioners. For those who have scheduling experience with the Gantt Chart, the job oriented heuristic scheduling has illustrated its merits in solving practically large stale scheduling problems. It schedules all operations of a job within a finite capacity before considering the next job. This paper introduces a new LSB (load smoothing backward) scheduling algorithm for the job oriented heuristic scheduling. Through the computer simulation in a hypothetical setting, this paper provides a comparison of LSB scheduling with existing algorithms and a guideline for selecting the suitable algorithm for certain industrial setting.
In this paper, we investigate the optimal packet scheduling problem in a two-user multiple access communication system, where the transmitters are able to harvest energy from the nature. Under a deterministic system setting, we assume that the energy harvesting times and harvested energy amounts are known before the transmission starts. For the packet arrivals, we assume that packets have already arrived and are ready to be transmitted at the transmitter before the transmission starts. Our goal is to minimize the time by which all packets from both users are delivered to the destination through controlling the transmission powers and transmission rates of both users. We first develop a generalized iterative backward waterfilling algorithm to characterize the maximum departure region of the transmitters for any given deadline T. Then, based on the sequence of maximum departure regions at energy arrival instants, we decompose the transmission completion time minimization problem into convex optimization problems and solve the overall problem efficiently.
This paper deals with constructing a scheduling system for a mold manufacturing factory. The scheduling system is composed of 4 submodules such as pre-processor, neural network training, neural networks and simulation. Pre-processor analyzes the condition of workshop and generates input data to neural networks. Network training module is performed by using the condition of workshop, performance measures, and dispatching rules. Neural networks module presents the most optimized dispatching rule, based on previous training data according to the current condition of workshop. Simulation module predicts the earliest completion date of a mold by forward scheduling with the presented dispatching rules, and suggests a possible issue date of a material by backward tracking. The system developed shows a great potential when applied in real mold factory for automotive parts.
This study is concerned with the scheduling problem for mixed-model assembly lines in Just-In-Time(JIT) production systems. The most important goal of the scheduling for the mixed-model assembly line in JIT production systems is to keep a constant rate of usage for every part used by the systems. In this study, we develop two heuristic algorithms able to keep a constant rate of usage for every part used by the systems in the single-level and the multi-level. In the single-level, the new algorithm generates sequence schedule by backward tracking and prevents the destruction of sequence schedule which is the weakest point of Miltenburg's algorithms. The new algorithm gives better results in total variations than the Miltenburg's algorithms. In the multi-level, the new algorithm extends the concept of the single-level algorithm and shows more efficient results in total variations than Miltenburg and Sinnamon's algorithms.
The objective of this paper is to define local optimization algorithms (LOA) to solve Resource-Constrained Project Scheduling Problem (RCPSP) and analyze the performance of these algorithms. By representing solutions with activity list, three primitive LOAs, i.e. forward and backward improvement-based, exchange-based, and relocation-based LOAs are defined. Also, combined LOAs integrating two primitive LOAs are developed. From the experiments with standard test set J120 generated using ProGen, the FBI-based LOA demonstrates to be an efficient algorithm. Moreover, algorithms combined with FBI-based LOA and other LOA generate good solutions in general. Among the considered algorithms, the combined algorithm of FBI-based and exchangebased shows best performance in terms of solution quality and computation time.
휴대폰 카메라의 렌즈 모듈은 경통, 복수의 렌즈, 복수의 스페이서와 한 장의 쉴드로 구성된다. 렌즈 모듈을 생산하기 위한 주요 공정으로는 사출성형공정, 코팅공정 및 조립공정이 있는데, 일반적으로 제조라인에서는 동일한 기능을 가지는 복수의 기계들을 사용하여 생산을 한다. 본 논문에서는 긴급주문, 금형의 파손, 장비의 고장 등으로 인하여 제조현장에서 빈번하게 발생하는 재스케줄링의 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션을 기반으로 개발된 스케줄러에 대해 소개한다. 스케줄링 알고리즘은 경험적 Backward-Forward 방법을 사용하였으며, 주문의 납기지연율을 최소화시키는 것이 목표다.
Semiconductor manufacturing has suffered from the complex process behavior of the technology oriented control in the production line. While the technological processes are in charge of the quality and the yield of the product, the operational management is also critical for the productivity of the manufacturing line. The fabrication line in the semiconductor manufacturing is considered as the most complex part because of various kinds of the equipment, re-entrant process routing and various product devices. The efficiency and the productivity of the fabrication line may give a significant impact on the subsequent processes such as the probe line, the assembly line and final test line. In the management of the re-entrant process such as semiconductor fabrication, it is important to keep balanced fabrication line. The Performance measures in the fabrication line are throughput, cycle time, inventory, shortage, etc. In the fabrication, throughput and cycle time are the conflicting performance measures. It is very difficult to achieve two conflicting goal simultaneously in the manufacturing line. The capacity of equipment is important factor in the production planning and scheduling. The production planning consideration of capacity can make the scheduling more realistic. In this paper, an input and scheduling rule are to achieve the balanced operation in semiconductor fabrication line through equipment capacity and workload are proposed and evaluated. New backward projection and scheduling rule consideration of facility capacity are suggested. Scheduling wafers on the appropriate facilities are controlled by available capacity, which are determined by the workload in terms of the meet the production target.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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