多資源需求下之最適派工--以半導體測試作業為例

Decision Tree-base Dispatching under Multi-Resources Constraints

謝佳蓁(Chia-Chen Shieh)

指導教授 ： 王孔政

中原大學/工學院/工業工程研究所/碩士(2002年)

https://doi.org/10.6840/cycu200200321

摘要

摘要
積體電路測試作業為多資源作業，需要多種資源的搭配才可進行，在控制與管理上亦有多項績效指標作為評估依據。除了多資源的特性，訂單特性、系統擾動因素等亦影響現場的派工方法。在資源搭配、訂單特性及績效指標四種條件綜合考量下，本研究以決策樹歸納學習法，決定最適之派工方法。
本研究以積體電路測試作業為背景，以物件導向模擬為實驗平台，使用決策樹學習法，解決多資源派工問題。生產系統內外在擾動因素下透過決策樹萃取知識，針對不同指標（在製品存量、設置時間、總完工時間、總延遲時間），以決策樹決定派工方法。本研究觀察多種形式（經驗法、通用型、智慧型）派工法則，自訂單資訊中萃取一組具代表性之屬性向量，引用ID3演算法建立決策樹，判斷適用的派工法則。建構之決策樹可用於現場派工，並作為生產管制知識庫的基礎。
關鍵字：積體電路測試、多資源派工、歸納學習、派工。

關鍵字

派工 ； 積體電路測試 ； 多資源派工 ； 歸納學習

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Abstract
Semiconductor testing is characterized by multi-resource constraints and it has many performance measures on controlling and managing. We propose a decision tree-base to determine the suitable dispatching rule by considering resources allocation, order character, performance measures and system uncertainty.
This research use decision tree-base learning algorithm that extract knowledge to solve multi-resource dispatching problem. By using decision tree to represent the dispatching rule which is adapted in different performance measures environment. This research uses various dispatching rules. We extract a set of vectors of attribute from attributes of orders and use ID3 algorithm to generate a decision tree that we use to determine the suitable dispatching rule. This decision tree is the base of production control knowledge database in the factory.

Keywords: Semiconductor testing, Multi-resource dispatching, Incremental learning,
Dispatching

並列關鍵字

Incremental learning ； Multi-resource dispatching ； Dispatching ； Semiconductor testing

參考文獻

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