AMHS系统的性能分析和影响因素

AMHS系统的性能分析和影响因素
由于AMHS系统属于较复杂的多元非线性系统，传统的控制理论很难对其进行准确的分析和性能优化。

为了对AMHS系统进行优化改善，首先需要确定可以准确反映AMHS系统性能的指标参数，并在此基础上对那些关键性因素进行模拟分析得出优化方向，进而在AMHS系统的实际运行中加以验证，从而得到预期的优化效果。

分析AMHS系统性能的重要指标
在对AMHS系统进行性能分析的时候，一般会从以下两个方面进行判断：
稳定性：MTBF和MTTR是在衡量系统稳定性方面最常用到的两个参数。

MTBF(Mean Time Between Failure)表示系统硬件的故障频率，这个数据越低，表示系统的硬件越稳定，故障率越低。

而MTTR(Mean Time To Repair)表示系统硬件发生故障时候的修复时间，这个数据越低，表示系统硬件的可修复能力越高，可在线使用的能力越高。

高效性：在衡量AMHS系统的搬送效率的时候，平均搬送时间和三西格玛的搬送时间是最常用到的两个指标。

平均搬送时间是指在某单位时间段内完成的所有搬送任务的平均搬送时间，而三西格玛的搬送时间则是借用了统计学上的一个概念：即在三西格玛的搬送时间内完成的搬送任务的数量占到总体搬送量的三西格玛（99.97%）。

在Full Auto作业模式下的这两个指标将直接关系到生产设备能否保证较高的生产利用率，甚至会影响到Wafer的Cycle Time。

因此，大部分300mm工厂的管理者对于这个性能指标都会设定极其严格的标准。

影响AMHS系统搬送性能的主要因素
通常，影响AMHS系统搬送性能的因素可以从AMHS系统的硬件特性和系统控制软件两方面去分析。

首先，系统的硬件因素主要考虑以下几点：
OHT行走速度和加速度：OHT的行走速度和加速度是影响AMHS系统整体运行效率的重要参数。

更高的行走速度和加速度可以有效地降低单次搬送的时间；但是当AMHS系统的搬送任务过于频繁的时候，OHT本身会遇到经常性的临时停车，这个时候过高的速度和加速度反而会增加OHT车体本身的负担，加快OHT 车体的磨损。

因此，大部分的AMHS系统制造商都会根据实际情况设定最佳的行车速度，而不是盲目的追求更高的行走速度。

OHT的升降马达的运行速度：OHT的升降马达主要是用来将FOUP从轨道高度的位置下降放置于生产设备的Port上或者反之将FOUP从设备的Port上传送到OHT上。

因此，升降马达的运行速度也会影响AMHS 系统整体的搬送时间，但考虑到生产设备操作人员的安全问题，升降马达的速度一般不会设置过高。

轨道的设计和布局：轨道的设计模式和拓扑布局是影响AMHS系统搬送效率的关键因素。

在设计轨道拓扑布局的时候，需要考虑到OHT行走路线的优化、最短路径的设计、轨道通行的冗余能力、OHT交汇路口的设计等问题。

一个优秀的轨道布局设计，不仅可以缩短OHT的行走路程，还可以提高轨道整体的冗余能力，增加在单点发生故障时候轨道系统的健壮性。

其次，系统的软件方面主要考虑以下几个因素：
OHT行走路径的选择：OHT在出发至目的地之前需要确定最优的行走路线，以便尽可能的减少搬送时间。

在分析比较各种不同行走路径的时候，通常需要考虑每条行走路径实际的行走距离；路途障碍物的数量；中途交汇路口的数量；路径中途有无单点故障发生等因素。

同时，当OHT行走路径确定后出发的时候，如果有影响到路径选择的意外事件发生，OHT可以重新计算最优路径，并动态改变之前的行走路径。

最佳OHT的搜索逻辑：OHT的搜索逻辑是用来确定当某一个站点有搬送请求发生的时候，AMHS系统如何选择最优的OHT来完成这个搬送任务。

一般而言，如果仅仅认为只要是距离最近的没有任务的空车就是最优的OHT，那是不完全正确的。

若考虑到更加复杂的情况，即当多个站点都发生了搬送请求事件的时候，如何确定多站点的最优OHT，并且加上允许改变之前有搬送指令的空车的搬送指令的条件，则需要一个复杂算法的帮助才能真正确定系统整体的最优选择。

不过可惜的是，复杂算法通常会消耗控制系统大量的CPU 资源，且更易导致控制系统的不稳定。

故在实际工厂的应用中，无法确定对于系统整体搬送最优的OHT。

轨道交通的控制逻辑：交通控制主要是解决在OHT行走至交汇路口时的优先通行问题。

使排队等待通过交汇路口的所有OHT车辆有序且高效的通行是轨道交通控制最主要的目的。

但在大部分情况下，考虑到控制程序的稳定性，设计人员通常仍会舍弃更为智能化的控制逻辑而采用逻辑简单容易操作的交通控制程序。