第1章 緒論

1.1 研究背景與課題意義

隨著信息產業的迅速發展，可重入生產系統（re-entrant lines）已成為國內外制造界和學術界研究的熱點，特別是半導體芯片制造系統，是當今最為復雜的制造系統的典型代表之一。為了提高半導體芯片制造系統各方面的性能指標，有效解決該生產線的建模與優化控制問題已成為半導體制造業研究的焦點。

由于半導體制造業為了滿足消費市場緊急訂單的達到，比如，短期需求波動和與季節性相關的長期需求結構的變化、引入新的產品或是淘汰舊的產品進行參數化、對產品更新的需求，不斷進行新品、新款設計與開發等，增大對市場的產品投入力度，影響系統短期規模和長期規模的產出量，使得半導體芯片制造系統的控制問題變得越來越復雜，嚴重制約了需求管理的績效。為了提升我國半導體芯片制造產業國際的競爭能力，不僅要擴大規模，而且要提高系統的產能，降低生產周期，以適應動態變化的市場需求情況。為了把我國的半導體芯片做大做強，不僅需要先進的半導體芯片設計技術、制造工藝技術及裝備技術，而且需要先進的生產管理控制技術，從而可以在半導體芯片制造系統中實施高效的生產管理方法。

1.1.1 可重入生產系統的提出及基本特點

半導體制造過程一般分為硅片制造（wafer fabrication）、硅片針測（wafer probe）、芯片封裝（assembly and packaging）及最后的綜合性能測試（final testing）四個階段。硅片制造是半導體制造過程中加工工藝最為復雜和關鍵的部分，同時也是資金投入量最高、耗時最長的部分，占據了我國半導體產業發展的主流地位[1]。相比一般制造系統而言，半導體制造系統中重復訪問的機器設備具有更多的在制品（work-in-process，WIP）等待加工。這種重復訪問是由于工藝過程的需要；不同于一般制造系統中不良品的返修（重加工，rework）。因此，Kumar等（1993）[2]根據工件在加工路徑中呈現規律性重入的典型特點，提出了“可重入生產系統”的概念，是繼作業車間（job shop）和流水車間（flow shop）之后的第三類生產系統。圖1-1給出了一個簡單的可重入生產系統，其中，Mi（i＝1，2，3）表示加工設備，Bj（j＝1，2，…，5）表示緩沖區，也代表工件的加工工序，箭頭表示工件的加工流程。從圖1-1中可以很明顯看出工件重復進入加工機器的特點。

半導體生產線存在重入現象的原因：一方面是工件加工工藝過程的需要；另一方面是為了提高加工設備的利用率和資源共享。由于加工設備極其昂貴，工件需要在不同的加工階段重復訪問某些機器，這就使得可能在同一機器前存在不同加工階段的工件同時等待加工的現象[3]。

以半導體芯片制造為典型代表的可重入生產系統，與其他生產系統相比，不僅具有多重入性，而且具有高度的復雜性。主要表現在以下幾個方面。

1．多尺度特征

可重入生產系統的多尺度特征主要體現在以下三個方面。第一，晶圓制造工廠、芯片封裝及測試工廠等代表可重入生產系統中的宏觀空間結構，而各個具體的工廠內部的產品流則代表了可重入生產系統中的微觀尺度空間結構。第二，可重入生產系統中的長期、戰略層面的決策（如中長期生產計劃）屬于宏觀時間尺度，而可重入生產系統中各個工廠內部的局部控制、短期決策則屬于微觀時間尺度。第三，同一芯片類型中不同的加工層次（即多重入特征）。因此，可重入生產系統涉及多個空間、時間、層次的尺度結構。

2．分布式按訂單生產模式

隨著市場需求的多元化，企業只有在最短的時間內生產出滿足不同顧客要求的高質量產品，才能搶占市場。由此，半導體制造系統正在從原始按庫存的生產模式逐漸轉向具有分布式特點的按訂單的代工生產模式（foundry fab），這是未來半導體生產管理面臨的一個挑戰。

3．多種產品混合制造、工藝流程復雜、制造周期長

半導體芯片制造的整個加工過程復雜，工序繁多，不同產品具有不同的加工工藝流程和要求，即使是同一種產品，在不同加工階段的加工順序和要求也不完全一致。另外就是制造周期長，使得生產系統中存在大量的在制品（WIP）。

4．系統規模龐大、資源要素繁多

晶圓制造是一個規模相當龐大，資源要素錯綜復雜的系統。系統中包含300余臺各種昂貴的加工設備，設備費用將占整個工廠的70%以上。因此，應不斷提高加工設備的利用率，避免加工設備的閑置造成資源的浪費。與此同時，晶圓制造的混合流程生產方式增加了資源組織結構的復雜性，即不僅要求制造資源按照功能相同或相似進行多層次的組織，而且總體布局上又必須服從于大多數產品的生產流程。

5．多目標優化

半導體芯片制造系統優化是指在提高設備的利用率、控制系統WIP水平、縮短生產周期、提高多樣訂單的準時交貨率等相互沖突的多目標之間做出權衡的一種策略。因此，需要對半導體芯片制造系統進行合理的建模、分析，以提出更好的優化控制生產方案。

6．不確定性、隨機因素的干擾

訂單是由預測得到的，具有不確定性的特點，使得按訂單生產這種模式的生產計劃與控制非常困難。晶圓制造設備均為精細的高端設備，容易出現難以預測的、類型繁多的故障而停機，勢必影響系統的產能。由于硅片產品制造過程對環境（高度潔凈）與工藝參數非常敏感，成品率是不確定的。此外，成品率還受晶圓在生產線上滯留時間的長短影響：加工時間周期越長，暴露在灰塵下的時間越久，則成品率越低，而成品率的不確定性勢必影響實際產出率和投料計劃。

1.1.2 可重入生產系統的建模方法

對復雜的半導體芯片生產系統進行有效建模的目的是可以對系統的穩定性、敏感性等性能進行分析，以作為模型改進和調度策略研究的依據，從而對可重入生產系統進行有效的生產控制[4]-[6]。由于實際的半導體生產系統極其復雜，因此要把生產系統中所有的細節都列舉出來是極其困難的。因此，所建立的模型只是實際生產系統的一個簡化模型。生產系統的建模對研究生產系統運行特性、投料和調度策略的優劣等方面有重要作用。因此，為了對實際半導體制造過程進行優化調度，采用有效的建模工具和建模方法是關鍵前提。

目前，國內外關于半導體芯片制造模型方面做了大量的研究工作。總的來說，主要有以下幾種：排隊網絡模型、Brownian模型、Petri網模型、流體網絡模型、連續模型、仿真模型等。通過對上述建模方法進行綜合比較分析，可以知道這些模型均在某些方面表現出一定的優越性，且都有其自身無法克服的缺陷。由于半導體芯片制造系統是一個高度復雜的制造系統，利用離散建模的方法可以模擬出系統中很多細節的東西，得到非常精確的模擬結果。但隨著系統復雜度的增加，建立這種具有很多細節的模型卻越來越難，甚至出現“維數災難”而無法求解。

近年來，一些學者[7]-[9]針對可重入生產系統提出了一種新的模型。在這些模型中，將流經生產系統的工件流依據交通中的車輛流[10]形式進行建模。通過引入產品“完成度”的概念[11]，在不考慮物料損失的情況下，利用物料守恒定律和流體模型中的連續隊列長度的概念結合起來，建立雙曲型偏微分守恒方程（partial differential equation，PDE）模型。對生產系統采用連續建模的方法，雖然不能像離散模型那樣反映系統的很多細節問題，但是它不受系統規模的影響，能非常快速地得到數值結果，并且隨著系統復雜度的增加模擬結果越精確。另外，采用連續建模的方法可以很好地反映系統的瞬態行為。因此，連續建模的方法可以從整體上對一個大規模復雜制造系統的整體性能進行評估，并可以解決長期生產制造系統的優化控制問題[12]。

1.1.3 可重入生產系統的優化控制策略

在半導體生產系統中，從對系統控制[13]的角度來看，影響或控制系統產出率的方式主要有兩種：一種是投料速率的控制，主要指安排投料時間、投料數量及產品類型的投料順序；另一種是調度策略的控制，主要指安排生產線中各類工件在各類設備上的實際加工序列和開始加工時間。研究表明，投料策略對生產系統的性能指標有非常大的影響，特別是對多種產品同時加工的生產系統。對一般制造企業而言，FIFO是最直接有效的調度策略，而物料投放策略，會根據資源狀況及訂單需求，合理控制物料的投放時間與數量。

1．投料控制

投料控制用于決定何時投入多少不同種類的物料到生產系統，在保證系統生產能力滿足的情況下，同時優化生產系統的性能指標以滿足客戶需要，是半導體芯片工廠進行有效生產控制的關鍵一環[14]。因此，合理的投料策略不僅可以提高生產系統的運行性能，提高機臺利用率，同時為后續的優化調度問題提供重要的保障。相反，則直接導致生產系統效益的低下。在實際的生產系統中，為了追求機臺的高利用率，可以通過系統的投料策略來避免機臺的閑置，因此容易造成過早投料的情形；然而，在追求機臺高利用率時，則必須相對地投入更多的在制品，從而使得生產系統中堆積過多的在制品，導致生產周期過長，資金成本的過早投入以及產品良率的下降[15]。

為了在較長時期內對生產系統的整體性能與指標進行分析，基于PDE模型，通過對系統投料速率的控制以獲得期望的系統產出率是本書研究的關鍵問題之一。對多產品種類（multiple product）的生產線而言，存在多種不同的產品同時等待加工的過程，因此，投料策略對系統中各產品性能指標的影響是很大的。為了提高系統中不同產品的準時交貨率，使得一定時間周期內系統的產出量和市場需求量相同或盡可能相近，本書提出了多產品可重入生產系統的最優投料控制策略。

2．調度策略

目前，根據研究的重點和采用研究方法的不同，半導體制造系統的調度問題已經取得了大量的研究成果。總體而言，這些調度策略存在以下一些不足[16]：①調度策略優化的目標比較單一；②調度策略難以適應隨機、動態系統，大多是基于靜態調度策略；③由于制造系統具有高度復雜性的特點，給建模帶來了極大的困難，因此調度策略很少是基于模型的，大多數都是基于啟發式的。結合以上三點不足，建立基于模型的、滿足多目標優化及實時動態的調度策略成為當前研究的主要方向。

由于半導體芯片的生產周期較長，大多數時候，需求的波動變化相比工廠的加工周期是在一個更短的時間尺度上進行的，使得采用初始調度策略來響應波動的市場需求量問題變得越來越困難。由于生產過程的隨機性和需求波動的變化，所以在產出量和需求量之間存在差異。在實際生產過程中，給定一段時間內的生產目標，為了減少產出量和需求量之間的差值，并且硅片的后期加工過程可以通過調度策略來加快或是減慢。針對具有大需求量的波動情況，需要通過調整系統的投料速率來彌補期望在制品的變化，在這里主要考慮如何應對小需求量的變化情況。

目前，幾乎沒有文獻提到如何解決：晶圓制造廠在滿足其生產能力的情況下，收到意外訂單時，系統中的產品將會出現劇增或是短時間內硅片的突然增加所帶來的影響。為了能更好地控制生產系統以響應動態變化的市場需求量情況，提出了一個新的控制變量——“推拉點”的概念，建立了基于推拉調度策略的連續模型。建立該模型的基本原理是：在推拉點位置前端的生產線采取推式調度策略，同時在推拉點位置后端的生產線采取拉式調度策略。為了提高生產系統的準時交貨率，通過調整系統中的生產加工步來有效控制系統的產出率。基于推拉調度策略的連續模型，根據不同的控制原理，依次提出了基于推拉點的調度控制策略和基于推拉點的線性反饋控制策略，僅僅依靠移動推拉點本身來實時響應動態變化的市場需求量問題。