【集成电路晶圆制造企业瓶颈设备DPL炉管的投料策略分析案例6300字（论文）】

集成电路晶圆制造企业瓶颈设备DPL炉管的投料策略分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u13706集成电路晶圆制造企业瓶颈设备DPL炉管的投料策略分析案例 1302571.1投料对DPL炉管满管率的影响研究 1296081.2混合CT目标投料对DPL炉管满管率的影响研究 4145131.3领先指标的建立 7323151.4研究成果展示 111.1投料对DPL炉管满管率的影响研究做一个假设，如果DPL炉管只有一个工艺菜单或者生产线只生产一种产品，那么在这个连续的生产过程中，DPL炉管的满管率将会非常容易的达到100%，或者至少可以放满其最大允许的6个批次的物理位置限制。但是由于集成电路晶圆制造的复杂性和产品种类的多样性，前文中已经列明的DPL炉管常用的工艺菜单便有16种之多，若再加上不常用的，则大约有30种，加之等待时间限定和生产周期要求的多重限制，这样的假设注定将很难实现。H公司采用的是固定每日间隔的投料策略，我们将每日投入的不同种类产品数量和其所需的DPL炉管工艺菜单进行分类汇总，在不考虑设备产能及生产周期的情况下，按照工艺菜单最大的批处理数量来计算静态条件下的DPL炉管的满管率，并将其称为DPL炉管静态满管率。计算公式（5-1）中FBRws代表某日投料的DPL炉管静态满管率，Qi表示工艺菜单i的投料数量，该日的投料共有n种工艺菜单，Qim表示工艺菜单i最大的批处理数量。（5-1）以表1.1中3月30日到4月5日为期一周的投料计划举例进行静态满管率的计算，3月30日共有4种工艺菜单计划投料，共计2000片，而依照每个工艺菜单的投料数量来研究，它们对产能的需求为2400片，那么这日投料的静态满管率FBRws为83.3%（四舍五入取小数点后1位），依次计算其他每日的FBRws分别是3月31日：71.9%、4月1日：88.9%、4月2日：91.2%、4月3日：96.4%、4月4日：78.9%和4月5日：93.8%。通常情况下静态满管率很难达到100%的，它的影响源自于产品种类及数量的复杂多变，客户交期的严格要求，生产周期的严格把控和设备利用率平衡等等多种多样的限制。表1.1DPL炉管工艺菜单分类的投料计划表工艺菜单3/303/314/14/24/34/44/5300A07500000300B350150325150300400300600E3502253251503004003001080A07500010001350A02500025001370A0100300200250300501400A200300150001503001500C00000501501900A11009759001500117467510001900B07500010002000A050000003000C0000050150静态满管率计算的前提是不考虑生产周期和设备的产能，也可以说一定的生产周期后它们同时在某日到达DPL炉管且能够在当日产出，那么这是静态满管率即为实际产出的满管率表现。而经过复杂的生产过程后，它们会如期望的这般发生吗？答案显然是否。那静态满管率和实际产出满管率之间的关系是如何呢？所以我们分析了大约两年的历史生产数据，并绘制成图1.1。图1.1DPL炉管的投料和实际产出满管率的关系图从图1.1中的趋势线观察可知，实际产出满管率的线性趋势低于投料的静态满管率的线性趋势，实际产出满管率的30日移动平均趋势低于投料的静态满管率的30日移动平均趋势。从它们的关系表现可知，实际的生产运行对于满管率的演化产生了不利的影响。虽然目前还无法给出该影响的数学模型，但是从30日移动平均趋势线中可知，通常情况下投料的静态满管率处于上升趋势时，实际产出满管率也会进入上升趋势，下降趋势亦是如此。所以改善优化投料的静态满管率，可以间接的改善实际产出满管率，即使改善因为生产运行的千变万化而无法进行具体的量化计算，但可知改善的方向是正确的。在每周制定的日投料计划中寻找可以优化的方案，协调计划部门根据交期和生产周期目标进行投料计划时间调整，经过如图1.2的优化调整，3月30日的投料的静态满管率FBRws由83.3%改善为91.7%（四舍五入取小数点后1位）。图1.2DPL炉管投料的静态满管率优化调整示意图1.2混合CT目标投料对DPL炉管满管率的影响研究生产周期（CycleTime，CT）是集成电路晶圆制造中非常关键的生产指标之一，一定程度上反应了生产线的制造能力。客户在下订单时，生产周期是重要的考虑因素，往往更短的生产周期能在客户资源的争夺中取得更高的竞争地位。投入到生产线上的每个在制品均有已承诺给客户的生产周期目标，通常可以提前完成，但是不能延后交付。客户在对工厂的评价体系中，生产周期往往也是其中一项重要的评价指标。当客户需要投入紧急订单时，通常要为获得更短的生产周期而花费数倍于正常生产周期的金钱，以此来弥补其对生产线中各项资源更多的占用。例如对于炉管这种批处理设备来说，造成产能的损失情况显而易见。紧急订单产品的排序处于调度等级的前端，即到达便加工，此时无论等候队列中是否有同样工艺菜单的在制品可以同时加工，它都将被第一时间安排开始加工，所以最差的情况是最大可产出6个批次的一次加工，实际的产出却只有1个批次。即使是瓶颈设备DPL炉管，在面对紧急订单产品时亦是如此。在前文中提出了可能一个改善方向，通过继续增加在制品缓冲水平，来提升满管率的表现来进一步改善生产速率。但是生产速率和生产周期均受在制品缓存水平的影响，且影响的方向是一致的，所以想要获得更高的生产速率的同时保持稳定甚至更低的生产周期的生产实际需求使它们成为了反向牵制的对手。经过对DPL炉管长期的历史生产数据分析统计，绘制了DPL炉管生产周期及满管率与在制品缓存水平的运行图，如图1.3所示。图1.3DPL炉管生产周期及满管率与在制品缓存水平的运行图从投料开始到通过DPL炉管的生产周期目标值为16.5天，DPL炉管为重入型生产设备，该目标值为从投入开始到每一次通过DPL炉管这个周期的均值。同时该目标值的设定基于历史上可稳定维持整条生产线的生产周期目标。从在制品缓存水平和生产周期的运行曲线可知，在制品缓存水平低于3850片时，生产周期的均值可以稳定的控制在16.5天以下，在制品缓存水平超过3850片时，生产周期的均值表现开始超过目标值。在4000片到4150片之间时生产周期均值升至约17天，而当在制品缓存水平超过5800片时，生产周期的均值已达到22.2天。前文的研究中，提出了DPL炉管合理的在制品缓存水平为4100片，此时的生产周期约在17天到17.5天的范围里，这便是生产周期为了能够达到该组设备标准产能而做出的让步，而这样让步的前提是总的生产周期目标可以达成。从DPL炉管的在制品缓存水平和生产周期及满管率的复合运行曲线可知，当在制品缓存水平低于3850片时，随着在制品缓存水平的增加，满管率较为快速的上升，但此时生产周期基本稳定的维持在16.5天。当在制品缓存水平超过3850片后，随着在制品缓存水平的不断增加，生产周期开始增长，且增长速率越来越快，而满管率的增长速率逐渐趋缓，渐渐接近其物理的最大值100%。以在制品缓存水平在4150片到4300片之间为例，此时其满管率的表现为86.2%，日产出量可达到标准日产能2020片的要求。但是若满管率为100%，那么日产出量将达到2343片，也就是说在相同的生产条件下这里存在大约323片产出量的可改善提升空间。生产速率和满管率的提升需要增加在制品缓存水平，而此时生产周期的增长成为了制约因素。所以从生产周期入手，成为优化工作的改善方向。于是混合生产周期目标投料的改善方式便成为可能的改善措施，即在原有生产周期目标投料计划维持不变的基础上，增加一部分拉长生产周期目标的投料计划，混合投入到生产线，通过严格的生产调度措施，在现有的生产线中完成不同生产周期目标的生产任务。也就是策略性的使在制品缓存中存在不同等候时间要求的产品，拉长生产周期目标的产品的等候时间可以远大于原有生产周期目标的产品的等候时间，生产运行的柔性可以获得提升。将这部分拉长生产周期目标的产品称为产能填充（Filler）产品。这样的改善同时给了公司更加柔性的接单策略，当前形势下市场不断扩大，但是产能缺异常紧张，客户订单排队等待。拉长生产周期目标的投料策略，给客户增加了一个选项。不但客户可以获得排产，公司的生产绩效也可以获得提升，这也是当前形势下实现双赢的策略。针对瓶颈DPL炉管的在制品缓存，这样的改善使超过合理的在制品缓存水平的部分变为可接受更长生产周期的产能填充产品，最终在满足不同生产周期目标的基础上使生产速率再获提升。以原生产周期目标为50天的某种产品为例，拉长生产周期目标后为原有的1.5倍，即75天，那么这部分产能填充产品可以在DPL炉管前多等待25天。当1个批次的紧急订单产品到达时，队列中只有2个批次正常生产周期的在制品可与其同时加工，但刚好还有3个等候多时产能填充产品可以与它们同时加工，那么这6个批次在制品将会被安排同时加工，使原本只有3个批次产出的一次加工，变为6个批次的产出，大大减少了该次加工的产能损失。拉长生产周期目标的产品必须进行严格的生产管控，否则它将抢占生产资源，而不是填充损失，造成原有生产周期的上升。在制造执行系统中这部分产能填充产品被打上“FILL”的标签，用以划分它与正常产品的差别。同时在晶盒上插入“FillerLot”的标识牌，以实体提示的方式强化它的排队顺序差异性。在生产调度的等级序列中，这部分产能填充产品排在最后，即没有正常生产周期目标的产品可加工时才开始加工，队列中均为产能填充产品时则按照先进先出的顺序进行加工。图1.4用于调度排序的“FillerLot”的标识牌从理论上来说，若生产周期没有限制，那么在制品则可以无限期的等待，直到可以开始满管加工，那么满管率将可以到达其物理最大值100%。但是没有一位客户愿意为一片无法确定什么时间可以的收货的产品来为之埋单，所以即使拉长生产周期的策略也必将是有限度的。另一方面，从生产周期和满管率的运行曲线尾端可知，在制品缓存水平增加的后期，满管率的一点点提升，换来的将是生产周期的大幅增加。所以在复杂的集成电路晶圆制造生产线中，可以收获一日或几日的100%满管率，而长期的达到100%是不现实的。综上所诉，我们可以明确改善的方向是正确的，只要沿着这个改善方式进行下去，便可以收获成效。1.3领先指标的建立在众多有关投料策略的研究中，CONWIP提出了固定在制品水平的方法，当在制品数量低于设定值时，选择开始投料。但是不同的实际生产线中，面对不同的生产状况，什么时候投料，投什么料，投入的数量又应该是多少，这些难题依旧是决策者的不断面临的挑战。不过生产线运行的过程也是有迹可循的，历史也总是那么惊人的相似。领先指标的建立便是寻找历史的生产轨迹和当前生产线状体的关系，给出决策的依据，使生产系统稳定的向前发展。在生产管理者的脑海中，很经常思考的一个问题：这个月要交货的产品现在整体是提前的还是领先的？下个月的产品能不能按时交货？于是在这里引入完成率（FinishRaito）的概念：某一时刻下，月度中所有计划出货的产品已经完成某个设备的加工数量占该设备应完成的加工数量的百分比。（5-2）公式（5-2）中，F表示某设备的完成率。i表示某产品在该设备的某一个工艺加工，所以同一个产品不同的工艺加工，i也不相同。该月度已完成了m次工艺加工，同时应完成n次工艺加工，Qi为该次工艺加工的数量。以公式（5-2）计算在9月30日时DPL炉管的完成率如表1.2所示。表1.2DPL炉管完成率（9月30日）交期应完成加工数量已完成加工数量完成率历史基准同期完成率9月6518265182100.0%100%10月708957078299.8%100%11月670803692451.0%49%12月7003024503.5%4.9%完成率随着时间的推演不断的积累最终到达100%，将此信息用图形曲线进行描述，可以得到随时间增加的完成率运行曲线。基准线的制定源自历史已完结的月度，通常可以选取连续几个正常稳定月度的均值。表1.2中列出了DPL炉管历史基准下同期的完成率。将当前时间点各个月度的完成率曲线和历史基准线分别进行同期化处理，绘制出可以进行互相比较的多条运行曲线。将所有曲线进行同期化处理，可绘制出所有运行曲线的比较图形。完成率的反面是待完成率，是未完成工序数量的占比，包含还未投入生产线的部分。将生产线上所有未完成的工序数量汇总即为该设备前所有的在制品缓存数量。那么此时总的在制品缓存是否符合生产线运行的要求，标准应该如何来制定。根据利特尔法则（Little'slaw），在制品缓存数量等于生产速率与生产周期的乘积。从前文的研究中，DPL炉管QTLoop合理的在制品缓存水平为4100片时，生产周期约在17天到17.5天的范围里，生产速率约为每日2020片产出。所以DPL炉管总在制品缓存数量的目标约为34340片到35350片，初步确定DPL炉管标准的总在制品缓存数量目标为34500片。综上所述，绘制9月30日DPL炉管领先指标运行曲线，如图1.5所示。图1.5DPL炉管领先指标运行曲线（9月30日）从上图可知，DPL炉管在当前时间点，10月份交期的产品基本上以领先完成，11月份交期的产品整体完成情况也处于领先的状态且接近10月份交期的产品同期的表现，12月份交期的产品完成率处于落后状态，但也接近10月份交期的产品同期的表现。就DPL炉管总的在制品缓存而言，此时其低于目标值，处于下行态势，同时按照当前的投料计划预测10月份上旬和中旬依旧低于目标值，直到下旬才会逐渐达到并超越目标值。当前的生产运行情况一目了然的从曲线中呈现出来，但是这些情况说明了什么问题，面对这样的情况该如何处理。按照CONWIP理论的指导，此时DPL炉管总的在制品缓存水平已经低于目标值，应该进行投料将在制品缓存水平补充至目标值。但是大水漫灌式的投料，虽然可以迅速将DPL炉管总的在制品缓存拉回到目标，却会对整个生产线造成巨大的冲击。一些设备由于产能无法满足这样的投料，产生短期瓶颈，且拥堵点此起彼伏，瓶颈不断的发生漂移。盲目的投料将使生产线陷入一片混乱之中，对各个生产指标产生不利的影响，而人员也处于不断的救火状态中。根据固定负荷CONLOAD的理论，对在制品缓存所需加工的总时长与瓶颈生产能力进行比较，当负荷低于生产能力的时候，进行投料。按照CONLOAD的概念，将此理论运用到投料动作中，与CONWIP向结合。即当需要进行投料的时候，考察投入计划对瓶颈产生的负荷情况，固定投入量的负荷，超出负荷的部分不能投入生产线。此策略在投料需求触发的时候解决投入多少的问题。对于投料策略中的三个关键因素，什么时候投，投什么料，投多少量，通过领先指标运行曲线结合CONWIP和CONLOAD理论的指导，总结出它们的矩阵分布九宫格，同时给出各种情况下投料的一般策略。矩阵图如图1.6。图1.6领先指标与在制品缓存矩阵图H公司当前的运行状态下，当在制品缓存水平高于目标值的情况出现时，停止投料是不现实的，只能有针对性的做少许延缓，而挑选更加有利于生产绩效的产品进行投料才是关键的策略。针对图1.6的领先指标与在制品缓存矩阵列出了对应的一般策略，如表1.3。表1.3领先指标指导投料策略表矩阵编号投料时刻投料数量投什么料立即提升固定负荷阀值到达瓶颈最早重入次数最多加工时间最长立即提升固