Prof. Dr. Lars Mönch

Foto: Hardy Welsch

Kontakt

E-Mail: lars.moench

Institutionelle Anbindung

Fakultät für Mathematik und Informatik
Lehrgebiet Unternehmensweite Softwaresysteme

Weitere Informationen: Profil

Forschungsinteressen

• Veröffentlichungen

  (im Themenbereich des Forschungsschwerpunktes)

  • Rocholl, J./Mönch, L./Fowler, J. W. (2018): Electricity Power Cost-aware Scheduling of Jobs on Parallel Batch Processing Machines, Proceedings of the 2018 Winter Simulation Conference, Göteborg (angenommen zur Veröffentlichung).
  • Ziarnetzky, T./Mönch, L./Kannaian, T./Jimenez, J. (2017): Incorporating Elements of a Sustainable and Distributed Generation System into a Production Planning Model for a Wafer Fab, Proceedings of the 2017 Winter Simulation Conference, Las Vegas, pp. 3519-3530.

• Drittmittelprojekte

  (im Themenbereich des Forschungsschwerpunktes)

  Energieffiziente Batchoptimierungsalgorithmen (E2BOA)

  Das Forschungsprojekt wird im Rahmen des Programms progres.NRW gefördert.

  In der Halbleiterindustrie werden integrierte Schaltkreise, sogenannte Chips, auf Silizium­scheiben (Wafern) in Wafer Fabs, die typischerweise mehrere hundert, oft sehr teure Maschinen in einer Reinraumumgebung umfassen, hergestellt. Funktional gleichartige Maschinen bilden eine Maschinengruppe. Termintreue ist aufgrund der ausgeprägten Wettbewerbssituation sehr wichtig. Wafer Fabs gehören zu den komplexesten bekannten Produktionssystemen. Lose, die aus bis zu 50 Wafern bestehen, bewegen sich im Zuge der Bearbeitung durch Wafer Fabs. Es gibt Maschinen, die einzelne Wafer, Lose oder Batches bearbeiten. Ein Batch ist eine Gruppe von Losen, die gleichzeitig auf einer Batchmaschine bearbeitet werden. Der Hochtemperaturbereich von Wafer Fabs dient dazu, Oxidations- und Diffusionsschritte auf Batchmaschinen auszuführen. Der Energieverbrauch von Maschinen im Hochtemperaturbereich ist aufgrund von Prozesstemperaturen von bis zu 1500° sehr hoch. In der Vorarbeit [1] wurde ein neuartiges Ablaufplanungsmodellproblem für eine Gruppe iden­tischer Batchmaschinen untersucht. Eine zeitabhängige Tarifierung des Stroms wird dabei an­ge­nommen. Als konfliktäre Leistungs­maße werden die totale gewichtete Verspätung der Lose sowie die Energiekosten, die bei der Ausführung des Ablaufplans auftreten, betrachtet. Pareto-optimale Ablaufpläne werden mit naturanalogen Verfahren, sogenannten genetischen Algorithmen, ermittelt. Im Durchschnitt sind Einsparungen von ca. 25% bezogen auf die höchsten auftretenden Energiekosten beobachtbar. Ablaufpläne mit geringen Energiekosten führen zu einem reduzierten Kohlendioxidausstoß.

  Das Modellproblem und die Lösungsansätze sind im vom NRW-Ministerium für Wirtschaft, Innovation, Digitalisierung und Energie in Rahmen des "Programms für rationelle Energie­verwendung, regenerative Energien und Energiesparen- progres.nrw - Programmbereich Research" geförderten Projekts „Energieeffiziente Batch­opti­mierungsalgorithmen (E2BOA)“ so zu verallgemeinern, dass sie leichter praktisch in einer Wafer Fab einsetzbar sind. Die Algorithmen aus [1] sind zu modifizieren, so dass sie mit einer unterschiedlichen Batchgröße pro Maschine und Losfamilie sowie den sehr großen Instanzen aus der Praxis umgehen können. Außerdem sollen Verfahren entwickelt werden, die es er­lauben, mit Unsicherheiten bezüglich der Ankunft der Lose vor der Maschinengruppe in den Algorithmen umzugehen.

  Literatur:

  Rocholl, J., Mönch, L., Fowler, J. (2020): Bi-criteria Parallel Batch Machine Scheduling to Minimize Total Weighted Tardiness and Electricity Cost. Journal of Business Economics, 90, 1345–1381. https://link.springer.com/article/10.1007/s11573-020-00970-6