Resumen

En este estudio, se presenta el enfoque de fusión de reglas geométricas y conjuntos neuronales difusos para optimizar el rendimiento del despacho de trabajos en una fábrica de fabricación de obleas con una regla inteligente. La metodología propuesta es una modificación de un estudio anterior mediante la fusión de dos reglas de despacho y la diversificación de las tareas de forma novedosa. Para ello, se maximiza la media geométrica de las distancias vecinas de las holguras. Además, se propuso un enfoque de conjunto de redes difusas c-means (FCM) y redes de retropropagación (BPN) para estimar el tiempo de ciclo restante de un trabajo, que es un dato importante para la nueva regla. También se diseñó un nuevo mecanismo de agregación para mejorar la robustez del enfoque FCM-BPN. Para validar la eficacia de la metodología propuesta, se han realizado algunos experimentos. Los resultados experimentales corroboraron la eficacia de la metodología propuesta.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:metodología, enfoque de fusión de reglas geométricas, enfoque de conjunto de bpn, nuevo mecanismo de agregación, fábrica de fabricación de obleas, fcm, eficacia, trabajo, red de retropropagación, tiempo de ciclo
• Keywords:methodology, geometric rule fusion approach, bpn ensemble approach, new aggregation mechanism, wafer fabrication factory, fcm, effectiveness, job, backpropagation network, cycle time