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By Andreas Klemmt

ISBN-10: 383481993X

ISBN-13: 9783834819932

ISBN-10: 3834819948

ISBN-13: 9783834819949

Die Optimierung von Ablaufplanungsproblemen in der Halbleiter- und Elektronikproduktion gewinnt zunehmend an Bedeutung, resultierend aus höheren Ansprüchen neuer Technologien an die Fertigung, der steigenden Produktvielfalt und -flexibilität sowie dem wachsenden Kostendruck auf die Produktion. Andreas Klemmt gibt einen Überblick über diese Methoden und erstellt einen neuen, hybriden Optimierungsansatz, der in der Kopplung eines ereignisdiskreten Simulationssystems mit einem Löser für gemischt-ganzzahlige Optimierungsprobleme besteht. Die praktische Einsetzbarkeit des Verfahrens wird durch die Entwicklung von Dekompositionstechniken erreicht, die es erlauben, Ablaufplanungsprobleme gezielt in effizient lösbare Teilprobleme zu zerlegen. Der Autor diskutiert diese Techniken für typische Problemstellungen der Halbleiterindustrie.

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Optimalen Zuordnung von Jobs zu Maschinen. Hierbei wird eine Maschine typischerweise als statische, Arbeit verrichtende Ressource und ein Job als dynamische, zu bearbeitende Einheit angesehen. “ [Pin05] Dies wird auch in der nachfolgenden Arbeit so aufgefasst. Weiterhin ist in der Literatur zu beobachten, dass die Definition von einem Job nicht einheitlich ist. In der vorliegenden Arbeit findet eine strikte Trennung von Job und Arbeitsgang (vgl. 2) statt. 1 (Maschinenbelegungsplan) Es sei M = {M1 , .

Bei der Frage, ob Gegenstand i in den Rucksack aufgenommen werden soll, wird lediglich der summierte Gesamtnutzwert der Gegenstände {i + 1, . . , n} herangezogen. Eine Berechnung auf Basis aller Einzelgegenstände findet nicht statt. Die Korrektheit der Anwendung der dynamischen Optimierung auf das Rucksackproblem folgt aus der Gültigkeit des Bellman’schen Optimalitätsprinzips. Wenn I ∗ eine optimale Lösung ist, dann ist I ∗ \i eine optimale Lösung für das Rucksackproblem {1, . . , n}\i mit einer Gewichtsbeschränkung b − ai .

2 skizziert. 3 erfolgt eine kurze Einführung in die dynamische Optimierung. 4 vorgestellt. Alle Grundlagen werden in kompakter Form ingenieurwissenschaftlich dargestellt und an zahlreichen Beispielen verdeutlicht. Für weitere, tiefergehende Zusammenhänge wird an gegebener Stelle auf entsprechende Literatur bzw. 1 verwiesen. Als Lehrbücher für die lineare, die gemischt-ganzzahlige und die dynamische Optimierung sind [Wol98], [Wil99], [Law76], [KV02] und [GT97] zu nennen. a. in [HW07], [BLPN01] und [Ach07] sehr detailliert dargestellt.

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Ablaufplanung in der Halbleiter- und Elektronikproduktion: Hybride Optimierungsverfahren und Dekompositionstechniken by Andreas Klemmt


by Paul
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