| 姓名 |
劉宏麟(Hung-Lin Liu)
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畢業系所 |
土木工程學系在職專班 |
| 論文名稱 |
晶圓代工生產作業最佳化模式之研究
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| 相關論文 | |
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| 摘要(中) |
現今晶圓代工廠之晶圓產出大多由生產主管、現場資深工程師或直接操作人員，根據生產排程的需求或臨時的機況，依憑個人經驗安排生產相關進度與作業，通常無法以較科學的方法來作系統性的分析、比較與評估，因此現場資深工程師或直接操作人員之能力及經驗就決定了晶圓產出順利與否，因此利用提高機台的利用率及成本降低，就成為現今晶圓產出作業上的重要議題。本研究模式以台灣一般晶圓代工廠常見之生產流程配合模式，並考量(1)不同廠區(2)負責生產之曝光機台種類及數量的限制(3)機台的利用率百分比%(4)每時段最少需運作生產之機台數量(5)分不同時段運作生產之機台數量，來進行晶圓產出最佳化為研究範圍。
本研究建立一套以整數規劃為架構之數學最佳化模式，協助晶圓代工廠之管理決策者能對曝光機台做統一規劃之編排，期使衍生之編排成本為最小化進而增加收益。當外在環境及限制條件改變時，可隨時依最新條件來調整參數，重新進行後續曝光機台及晶圓產出數量之編排。同時另外針對各種參數的敏感度分析的變化趨勢，主動調整各類相關參數，以因應實際情況變化下曝光機台數量及晶圓產出數量之編排方案。
本研究將基本資料及各限制條件訂定出相對應之各限制式參數，將資料以EXCEL2007軟體方式輸入LINGO12.0套裝軟體求解，即可得晶圓產出所求得之最小成本目標值的最佳化結果。以晶圓代工廠執行客戶需求之晶圓產出作業為範例測試，將測試結果和人工經驗決策兩種方式比較，顯示本研究模式成效明顯較優。故本研究模式適用於不同廠區多種曝光機台搭配不同時段之編排規劃，可做為決策者之重要參考依據。 |
| 摘要(英) |
Wafer output in today’s wafer fabrication plants mostly depends on production related schedules arranged by
fab manager、senior engineers and operations performed by direct operators onsite based on production scheduling needs or machine conditions, and usually cannot be systematically analyzed, compared and assessed with scientific methods. Therefore, abilities and experiences of senior engineers or direct operators onsite determine whether wafer output will be smooth. In view of this, utilization of improved machine readiness and cost reduction has become an important issue in today’s wafer output operations. The model in this study is the common model of production process alignment in Taiwan’s general wafer fabrication plants. It takes into account (1) different plant sites, (2) limitations on type and number of exposure devices responsible for production, (3) percentage of machine readiness (%), (4) minimum number of machines running for production in each time frame, and (5) numbers of machines running for production in different time frames for wafer output optimization as the scope of research.
In this study, a mathematical optimization model is created with integer programming as the framework to help decision makers in wafer fabrication plants with arrangement for unified planning of exposure devices in the hope of minimizing associated arrangement costs and thus increasing revenue. When external environments and constraints change, parameters can be adjusted anytime according to the latest conditions to rearrange subsequent numbers of exposure devices and quantities of wafer output. At the same time, various related parameters can be proactively adjusted according to trends of change in sensitivity analysis of various parameters to cope with arrangement programs for numbers of exposure devices and quantities of wafer output.
In this study, corresponding constraint parameters were defined based on basic data and individual constraints, and data were input into the Lingo 12.0 software package via Excel 2007 for problem solving to obtain resultant target values of optimized minimum costs. Testing was performed on customer required wafer output operations run by wafer fabrication plants as examples. A comparison was made between the test results and human experience-based decision making and showed that the model in this study produced clearly better results. Therefore, this model is applicable to arrangement planning for multiple types of exposure devices at different plant sites in different time frames and can serve as an important reference for business decision makers. |
| 關鍵字(中) |
★ 晶圓代工
★ 曝光機台
★ 整數規劃
★ 最佳化
★ 敏感度分析 |
關鍵字(英) |
★ wafer fabrication
★ exposure device
★ integer programming
★ optimization
★ sensitivity analysis |
| 論文目次 |
摘 要 Ⅰ
ABSTRACT Ⅱ
誌 謝 Ⅲ
目 錄 Ⅳ
圖目錄 Ⅶ
表目錄 Ⅷ
一、緒 論 1
1.1研究背景與動機 1
1.2研究的目的與範圍 2
1.2.1研究目的 2
1.2.2研究範圍 2
1.3研究方法與流程 3
1.3.1研究方法 3
1.3.2研究流程 4
二、文獻回顧 6
2.1有關微影製程掃描式曝光機台之相關文獻 6
2.2相關機台及資源的最佳化指派文獻 9
2.3文獻評述 11
三、模式構建及求解方法 12
3.1問題描述與現況做法 12
3.1.1問題描述 12
3.1.2現況做法 16
3.2模式構建 16
3.2.1假設條件及決策變數、參數定義 16
3.2.2數學模式 19
3.2.3模式應用 21
3.3求解方法與步驟 22
3.4小結 23
四、範例測試 24
4.1資料分析 24
4.1.1問題規模及預期目標 24
4.1.2決策變數之擬定 24
4.1.3範例測試基本參數資料之擬定 26
4.2測試與結果分析 29
4.2.1電腦演練環境 29
4.2.2模式輸出結果 29
4.2.3現況做法結果與比較分析 32
4.2.4模式效益 39
4.3敏感度分析 40
4.3.1限制式條件-完成期限的敏感度分析 41
4.3.2限制式條件-晶圓產出總量變化的敏感度分析 43
4.3.3限制式條件-工期變化之敏感度分析 48
4.4小結 51
五、結論與建議 52
5.1結論 53
5.2建議 54
參考文獻 55
附錄A：測試範例LINGO程式碼 57 |
| 參考文獻 |
1. 方劭云，「針對次22奈米技術之微影最佳化」，國立台灣大學電子工程學系碩士論文，2013年。
2. 李欣怡，「晶圓製造廠產品組合最佳化之設定」，國立交通大學工業工程與管理系所碩士論文，2004年。
3. 吳韋辰，「投影式微影之光源模態最佳化研究」，國立台灣科技大學自動化及控制學系碩士論文，2014年。
4. 呂宜臻，「針對定向自組裝微影技術的引導樣板最佳化與冗餘導通孔嵌入」，國立台灣科技大學電機工程學系碩士論文，2015年。
5. 林沛諄，「考慮曝光後烘烤之微影最佳化以及光酸效應對10奈米及更先進之節點的影響」，國立台灣大學電子工程學系博士論文，2016年。
6. 林昭欣，「半導體微影設備商的成功關鍵因素分析-以A公司為例」，國立交通大學管理學系碩士論文，2017年。
7. 徐源裕，「聯合收穫機派遣最佳化模式之研究」，國立中央大學土木工程學系碩士論文，2010年。
8. 陳希平，「兩階段最佳化製程系統應用於導光板模仁微影製程之研究」，中華大學工業管理學系碩士論文，2011年。
9. 黃浩威，「整合懸吊式搬運車交通資訊之自動搬運系統於十二吋晶圓廠之最佳化派工與排程」，國立臺灣大學電機工程學系碩士論文，2007年。
10. 詹大瑋，「12吋晶圓製造廠自動搬運系統之最佳化派工與排程」，國立臺灣大學資訊工程學系碩士論文，2006年。
11. 楊國隆、熊高生，「作業研究入門導引-使用LINGO」，松崗電腦圖書有限公司，2009年。
12. 蔡瀚賢，「應用最佳化辦法於反向式光罩修正以提升光學微影製程容忍度」，國立交通大學光電工程學系碩士論文，2012年。
13. 顏上堯、顧梓承、陳佳宏等，「土石方工程調派最佳化模式之研究」，技術學刊，第18卷，第4期，第503～508頁，2003年。
14. 顏上堯、簡德和、陳俊穎，「開發區域內土方工程最佳調派決策模式之研究」，台灣公共工程學刊，第1期，第1～14頁，2006年。
15. 顏上堯、施佑林、呂理卿，「營建人機指派最佳化模式之研究」，技術學刊，第23卷，第2期，第137～148頁，2008年。
16. 顏上堯，「最佳化設計與管理」講義，國立中央大學土木工程學系，2008年。
17. 顏上堯、李新起、陳怡君，「油料管線鋪設工程人機作業指派最佳決策模式之研究」，中國土木工程學刊，第26卷，第1期，第61～70頁，2014年。
18. LINDO Systems Inc.,LINGO User′s Guide, LINDO Systems Inc., 2003。
19. Patterson,J.H.,"A Comparision of Exact Approaches Solving the Multiple Constrained Resource Project Scheduling Problem", Management Science,Vol.30,No.7,pp.854-867,July 1984.。 |
| 指導教授 |
顏上堯(Shang-Yao Yan)
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審核日期 |
2018-7-9 |
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