1.2.1　調度特點

半導體制造系統與傳統的作業車間(job?shop)及流水車間(flow?shop)的生產模式不同。無論是作業車間還是流水車間,工藝流程上的不同工序需要在不同的設備上完成。而半導體制造系統的一個顯著特點是,工件的不同工序可能重復訪問同一設備,從而造成大量的重入加工流程。Kumar于20世紀90年代將半導體制造系統定義為繼作業車間和流水車間之后發展起來的第三類生產系統——重入式生產系統。隨著集成電路性能的復雜化以及元件尺寸的小型化,半導體制造工藝變得更加復雜和精細[16]。因此,半導體制造被公認是當前最復雜的制造系統之一,其調度問題也得到了學術界與工業界的普遍關注,成為當今控制及工業工程領域的研究熱點。

從研究調度問題的角度出發,制造系統主要有兩種模式:job?shop和flow?shop。半導體生產線因其明顯的重入特征而與上述兩種典型模式有較大的區別,其調度問題不僅具有一般調度問題所具有的特點,而且還具有下述明顯的特殊復雜性。

(1)非零初始狀態

前已述及,半導體硅片的平均加工周期較長,一般為幾十天。在這段時間內,每天都會有新的硅片不斷投入生產線進行加工,而不是等生產線上所有硅片加工完畢后再投入新硅片。因此,初始對半導體生產線進行調度時,生產線上已經有大量硅片在加工,或處于待加工狀態,或處于正在加工狀態。這種不為零的初始狀態是半導體制造系統調度問題所具有的重要特點之一。

(2)大規模

半導體生產線由上百臺設備組成,每種產品的工藝流程包括幾百道加工工序,而生產線上同時流動的產品種類也可能多達上百種。這使得半導體生產線的調度問題比典型調度問題的規模要大得多,從而使得問題的復雜性及求解難度大幅增長。在生產過程中,車間中的工件、設備、操作人員、物流傳送系統以及緩沖區之間是相互影響相互制約的[17]。因此,不僅要考慮每個工件的裝載和加工時間、設備數量、系統緩沖能力和工件加工順序等資源因素,還要考慮人員的操作熟練程度等不確定因素,甚至要考慮各類動態事件對調度的影響。因此,車間作業的調度問題實際上是一個擁有諸多約束條件的組合優化問題。隨著調度規模的增大,求得可行解所需的計算量呈指數增長,得到最優解或者近優解的可能性越來越小。

(3)不確定性

半導體生產線調度問題的不確定性主要表現在以下三個方面。

① 任務總數不確定:在實際的半導體生產線上,每天都在不斷投入新的硅片進行加工,但只能知道一段時間(如一日或三日)內新投入的硅片數,而總的硅片數是不確定的。

② 不確定性事件:半導體制造系統中存在的大量不確定性事件通常會引起生產線狀態的改變,因此,有必要考慮這些不確定事件對半導體制造系統調度問題的影響。

③ 工序加工時間不確定:一方面,同一道工序在不同的設備上進行加工所需的加工時間可能不同,而且隨著某些零件的老化,同一工序在相同設備上的加工時間也會產生較大的變化;另一方面,某些工序在正式加工前需要進行試片(即試加工),試片時間會因試片數量的變化而變化,造成一卡硅片在本工序的加工時間不確定[18]。

(4)調度方案有效期短

調度方案的制定除了需要知道生產線上當前在制品的情況,還要有詳細確定的投料計劃(確定的產品種類及數量)。雖然每天都有一定數量的新硅片投入生產線進行加工,但一般情況下只能確定較短時間(如一日或三日)內的投料計劃。因此,相對于半導體產品平均十幾天至幾十天的生產周期而言,實際半導體生產線調度方案的有效期一般較短。再加上大量不確定事件的發生,調度方案的有效期很難超過一日。

(5)局部優化問題

在車間生產中,會有諸多不同的生產任務,這些生產任務可能對調度目標有不同的要求,而且有時候這些要求之間是互斥的,比如要求生產周期短、超期訂單最少、設備利用率最高等。因此,如何使得生產調度系統能夠盡量多地滿足這些目標,也是車間生產調度一直面臨的難題[19]。由于調度方案的有效期較短,調度對生產線系統性能指標的優化只能是短期的和局部的,且只能優化部分系統性能指標,如設備利用率、總移動量、移動速率等,像平均加工周期及其方差、準時交貨率、脫期率等指標則不能顯著地優化。

(6)約束性

約束性主要體現在工藝路徑約束和資源約束兩個方面。首先,由于產品的復雜程度不同,不同產品都有其嚴格的工藝路徑約束要求。通常情況下,各工序的先后順序不能倒置。其次,加工原料的提供、生產設備的規模、生產設備的生產能力等,都不是無限的。因此,生產調度是在多約束條件下進行的。

總體來說,半導體制造系統調度具有明顯的多重入性、制造環境的高度不確定性、制造過程的高度復雜性以及調度目標的多樣性。相應地,能夠響應實時運作環境的動態調度方法得到了更為充分的重視。