ASIM Publikationsstrategie

ASIM verfolgt bei allen Publikation eine Open Access-Stategie für die Basisversionen ('OA'-Versions); für Tagungsteilnehmer und Autoren von Tagungsbeiträgen (und für ASIM-Mitglieder) steht eine erweiterte Version ('RA'-Version; Color, highres, zusätzliche Dateien wie Vortragsfolien, ...) nach Login zur Verfügung.

ASIM SST 2022 Tagungsteilnehmer (und Autoren von Beiträgen) erhalten den Login für die erweiterte Version via E-Mail (Login-Fenster siehe oben), gültig bis Ende September. 
Allgemein sind alle ASIM SST-Tagungsbände zu finden unter www.asim-gi.org/publikationen/asim-sst-tagungsbaende

ASIM SST 2022 Proceedings

ASIM SST 2022 publiziert die Tagungsbeiträge in zwei Proceedings-Bänden, als e-Proceedings und als Print-Proceedings:

  • Proceedings Kurzbeiträge ASIM SST 2022, ARGESIM Report 19, ASIM Mitteilung 179
    ISBN ebook 978-3-901608-96-4, DOI: 10.11128/arep.19, ARGESIM Verlag,
    ISBN print 978-3-901608-73-5, ARGESIM Verlag
    Die Kurzbeiträge sind in einem Band mit DOI zusammengefasst (DOI: 10.11128/arep.19). Print-Bände stehen in begrenzter Zahl den Tagungsteilnehmern zur Verfügung.

  • Proceedings Langbeiträge ASIM SST 2022, ARGESIM Report 20, ASIM Mitteilung 180
    ISBN ebook 978-3-901608-97-1,  DOI 10.11128/arep.20, ARGESIM Verlag,
    ISBN print 978-3-903311-19-0, TU Verlag, Print on Demand
    Die Langbeiträge haben alle eine eigene DOI (10.11128/arep.20.a20nn, nn submission number), ebenso der e-Band (DOI 10.11128/arep.20). 
    Print-Bände stehen in begrenzter Zahl den Tagungsteilnehmern zur Verfügung, bzw sind vom TU-Verlag via Print on Demand erhältlich. Vortragsfolien bei den Einzel-Beiträgen.

Einzel-Langbeiträge

Experimentelle Analyse zur Einschleusplanung in der Halbleiterfertigung mittels einer stochastischen Rückwärtssimulation

ARGESIM Report 20 (ISBN 978-3-901608-97-1), p 49-56, DOI: 10.11128/arep.20.a2016

Abstract

Manufacturing companies are experiencing many challenges regarding customer-oriented and on-time production, especially in the context of an intensified global business and while advancing the digital transformation. Accordingly, the ongoing development and deployment of Industry 4.0 solutions for customisable products in small batch sizes, not only pose new problems for work preparation, but also for operative production planning in connection with high cost, time, and quality pressure. Modern, complex, and highly automated production systems (in this case from the semiconductor domain) must be operated close to an optimal operating state to be economically reasonable. Promised delivery dates and throughput times specified in contracted service agreements must be ensured and require a permanent and effective adjustment of production planning and control in daily execution. All other general conditions of an economic production remain unchanged. Today, the question of whether the production target is realistic and whether all promised delivery dates are met are still answered with rather simple backward-oriented approaches, mostly without considering uncertainties, stochastic behaviour of the manufacturing system or alternatives that arise during operation. As shown in previous publications, these questions can be answered in more detail and more resilient using a backward-oriented discrete event-based simulation approach (SimBack). This article presents additional findings. The results show and deepen the impression, that the SimBack-approach can successfully solve scheduling questions for customer-specific orders in a real-world environment.