Estudo de desempenho do cluster tool abordagem baseada na teoria de controle supervisório

dc.creatorMárcio Júnior Nunes
dc.date.accessioned2019-08-09T17:49:17Z
dc.date.accessioned2025-09-09T00:26:32Z
dc.date.available2019-08-09T17:49:17Z
dc.date.issued2018-02-20
dc.description.abstractThis work presents a study of the parameters that influence the cluster tool performance. Four different layouts are considered, two of the radial type, with 1 and 2 handler robots, and two of the linear type, with single input-output and separated input-output. To compare these layouts, the makespan and the Relative Accumulated Parallelism were used as performance metrics, the latter being an index proposed in this work. The values of theses metrics are obtained applying the Maximum Parallelism with Time Constraints algorithm to the supervisor responsible for the control of the plant, generated with the Supervisory Control Theory. This algorithm searches for the sequence with larger parallelism, considering the tasks execution times, and the result is the makespan and accumulated parallelism of this sequence. From the accumulated parallelism, the number of events to produce the wafer and the number of equipments in the considered layout was used to calculate the Relative Accumulated Parallelism. For each layout, the effect on these two metrics of the number of wafers, the processing time and the number of equipments in the layout was verified. The number of wafers was varied from 6 to 50, the processing times from 1 to 200 seconds and the number of chambers from 4 to 6. The analysis is performed comparing the makespan and the Relative Accumulated Parallelism in each layout, the makespan being a measure of quickness of the cluster tool, and the Relative Accumulated Parallelism being a measure of efficiency.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/RAOA-BC2GFC
dc.languagePortuguês
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectTeoria do controle
dc.subjectEngenharia elétrica
dc.subjectSistemas de tempo discreto
dc.subject.otherTeoria de controle supervisório
dc.subject.otherSistemas de manufatura
dc.subject.otherSistemas a eventos discretos
dc.subject.otherCluster tool
dc.subject.otherMáximo paralelismo
dc.titleEstudo de desempenho do cluster tool abordagem baseada na teoria de controle supervisório
dc.typeDissertação de mestrado
local.contributor.advisor1Patricia Nascimento Pena
local.contributor.referee1Carlos Andrey Maia
local.contributor.referee1Vinicius Mariano Goncalves
local.description.resumoEste trabalho propõe um estudo sobre os parâmetros que influenciam o desempenho do cluster tool. Consideram-se quatro layouts diferentes, sendo dois do tipo radial, com 1 e 2 robôs manipuladores, e dois do tipo linear, com entrada e saída única, e entrada e saída separadas. Para comparar esses layouts, utilizamos como métricas de desempenho o makespan e o Paralelismo Acumulado Relativo, sendo este último um indicador proposto neste trabalho. Os valores destas métricas são obtidos aplicando o algoritmo de Máximo Paralelismo com Restrições Temporais ao supervisor responsável pelo controle da planta, que é gerado por meio da Teoria de Controle Supervisório. Este algoritmo busca a sequência com maior paralelismo, considerando o tempo de execução das tarefas, e retorna o makespan e o paralelismo acumulado desta sequência. A partir do paralelismo acumulado, utilizamos o número de eventos para produção do wafer e o número de equipamentos do layout considerado para calcular o Paralelismo Acumulado Relativo. Para cada layout, verificou-se o efeito do número de wafers, dos tempos de processamento e da quantidade de câmaras de processo sobre essas duas métricas. Variou-se o número de wafers de 6 a 50, o tempo de processamento de 1 a 200 segundos e o número de câmaras de 4 a 6. A análise é feita comparando o makespan e o Paralelismo Acumulado Relativo em cada layout nas diversas condições, sendo o makespan uma medida de velocidade de produção do cluster tool, e o Paralelismo Acumulado Relativo uma medida de eficiência.
local.publisher.initialsUFMG

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