半導体生産システムにおける強化学習を用いた適応的製品投入計画(ソフト人工物II)
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概要
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Semiconductor manufacturing systems are typical example of complex manufacturing systems because of the number of the facility and the complex process flow of the products. Effective lot release scheduling is needed to realize efficient facility utilization and flexibility for multi-product production in such complex manufacturing systems. This paper proposes an adaptive lot release method applying the lot release scheduler using reinforcement learning. The scheduler acquires suitable rules that decide lot release timing based on the state of the WIP (Work-In-Process) distribution in the production floor. Computer simulations are also executed to confirm the effectiveness of the proposed method.
- 2004-11-29
著者
-
上田 完次
東京大学
-
藤井 信忠
東京大学
-
藤井 信忠
東京大学人工物工学研究センター
-
上田 完次
東大
-
小林 元宏
ソニー(株)
-
上田 完次
産業技術総合研究所
-
〓洲 良平
東京大学
-
藤井 信恵
東京大学
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