一种基于生产线平衡的产能规划与优化的系统及方法
一种基于生产线平衡的产能规划与优化的系统及方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及半导体领域，具体地，本发明涉及一种基于生产线平衡的产能规划与 优化的系统及方法。
【背景技术】
[0002] 半导体生产的复杂性在于产品的多样性、产品组合变化的频繁性，以及产品制程 产能展开周期长、机台与制程对应关系交错纵横等，往往会出现工厂整体产能以及某类产 品产能规划不足，导致后期生产线产能不平衡，机台利用率差异大，无法及时应对主生产计 划与产品组合变化的问题，同时对于短期的产量动态预测与机台产量分配不足，也会导致 机台利用率差异变大，造成产能损失，最终将影响到生产线整体平衡性、产出线性度以及最 大产能的发挥。
[0003] 为了解决上述问题，现有的通常做法是：由制造部下属各区与相应的工程部门专 人负责，针对近期出现的堆货制程以及利用率低的机台，讨论分析机台产能展开的方向和 具体方案，并记入机台产能展开规划电子表格，据此实施后期展开计划。之后，由制造部跟 踪产能展开进度，反映相关问题，工程部实施展开动作。所述方法具有相当的被动性，基本 上是在问题已经出现或者即将出现时才能够有针对性地做出围堵性措施。
[0004] 由于只是基于特定制程或者少量产品组合的产能现状的经验性判断与估计，缺乏 对于机台被制程共用程度的量化分析，以及对产能整体规划的平衡性优化，经常在后期再 次遇到同样的制程堆货、产线不平衡问题。所述常规做法缺乏整体性、前瞻性、量化性，不能 快速有效的预测和干预产线变化带来的产能高低不平衡问题。
[0005] 因此需要对目前所述方法作进一步的改进，以便消除上述问题。
【发明内容】
[0006] 在
【发明内容】
部分中引入了一系列简化形式的概念，这将在【具体实施方式】部分中进 一步详细说明。本发明的
【发明内容】
部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的 关键特征和必要技术特征，更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。
[0007] 本发明为了克服目前存在问题，提供了一种基于生产线平衡的产能规划与优化的 系统，包括：
[0008] 输入模块，用于收集机台生产数据并对所述数据进行整合；
[0009] 计算模块，用于将整合得到的数据进行计算、模拟、优化和评估，以得到制程-机 台产能优化的方案；
[0010] 输出模块，用于输出所述优化的方案。
[0011] 可选地，所述输入模块包括：
[0012] 数据输入单元，用于收集机台生产数据；
[0013] 数据整合单元，用于对所述机台生产数据进行整合，以得到适用于所述计算模块 的数据。
[0014] 可选地，所述机台生产数据包括当前在制品、近期下线计划、各产品制程与可用机 台的对应的矩阵系统、各机台组与机台列表的归类、机台制程台时产量和各产品的生产流 程。
[0015] 可选地，所述计算模块包括：
[0016] 模型创建单元，用于将整合得到的数据建立产品生产模型；
[0017] 数据模拟单元，用于对所述产品生产模型进行模拟生产；
[0018] 算法优化单元，用于对所述模型进行优化；
[0019] 过程评估单元，用于对所述模型的模拟生产进行评估，以得到制程-机台产能优 化的方案。
[0020] 可选地，所述输出模块包括：
[0021] 优化结果单元，用于输出所述优化的方案；
[0022] 平衡计划单元，用于对所述优化的方案进行微调。
[0023] 本发明还提供了一种基于生产线平衡的产能规划与优化的方法，包括：
[0024] 步骤（a):收集机台生产数据，并对所述数据进行整合，以得到适用于线性规划的 数据；
[0025] 步骤（b):根据步骤（a)中得到的所述数据进行计算、模拟、优化和评估，以得到制 程-机台产能优化的方案；
[0026] 步骤（c):输出步骤（b)中得到的制程-机台产能展开优化的方案。
[0027] 可选地，所述步骤（a)包括以下子步骤：
[0028] 步骤（a-Ι):收集机台生产数据；
[0029] 步骤（a_2):对所述机台生产数据进行整合，以得到适用于所述计算模块的数据。
[0030] 可选地，所述机台生产数据包括当前在制品、近期下线计划、各产品制程与可用机 台的对应的矩阵系统、各机台组与机台列表的归类、机台制程台时产量和各产品的生产流 程。
[0031] 可选地，所述步骤（b)包括以下子步骤：
[0032] 步骤（b_l):根据整合得到的数据建立产品生产模型；
[0033] 步骤（b_2):对所述模型进行模拟生产；
[0034] 步骤（b_3):对所述模型进行优化；
[0035] 步骤（b_4):用于对所述模型的模拟生产进行评估，以得到制程-机台产能优化的 方案。
[0036] 可选地，所述步骤（b-Ι)中建立产品生产模型的方法包括：
[0037] 步骤（b-1-l):选取步骤（a)中整合得到的产品制程产能相较于需求产能1/90% 负荷的缺口数组、同组内机台相对负荷相较于均值的差值数组、制程产能缺口最大的部分 与机台相对负荷最低的部分对应的制程与机台的交集，建立规划求解方程；
[0038] 步骤（b-1-2):根据所述求解方程，得到符合要求的最优化制程-机台产能规划方 案的参数。
[0039] 可选地，所述步骤（b-Ι)中的约束条件是制程产能不低于生产需求的1/90%，机 台相对负荷不低于平均负荷的80%。
[0040] 可选地，所述步骤（b-3)优化方向为机台相对负荷变异系数小于20%，制程产能 的变异系数小于20%。
[0041] 可选地，所述步骤（c)包括以下子步骤：
[0042] 步骤（c-Ι):输出所述优化的方案；
[0043] 步骤（c-2):对所述优化的方案进行调整。
[0044] 本发明所述系统输出的是关联制程产能和同组内机台相对负荷，所述系统将所有 的制程及可用机台的对应关系制作成数据表，并可链接到现有生产系统及维护，计算分析 出按照制程来衡量的机台共用频率，以及按照机台来分担的制程数量，从而为产线平衡规 划和动态预测提供最原始最重要的数据基础。同时后续配套整套算法，可制作成系统，为优 化设计带来便利。
【附图说明】
[0045] 本发明的下列附图在此作为本发明的一部分用于理解本发明。附图中示出了本发 明的实施例及其描述，用来解释本发明的装置及原理。在附图中，
[0046] 图1-2本发明基于生产线平衡的产能规划与优化的系统的结构示意图；
[0047] 图3为选用本发明所述系统前后机台运行和变异系数对比示意图；
[0048] 图4为选用本发明所述系统前后站点运行趋势对比示意图。
【具体实施方式】
[0049] 在下文的描述中，给出了大量具体的细节以便提供对本发明更为彻底的理解。然 而，对于本领域技术人员而言显而易见的是，本发明可以无需一个或多个这些细节而得以 实施。在其他的例子中，为了避免与本发明发生混淆，对于本领域公知的一些技术特征未进 行描述。
[0050] 应当理解的是，本发明能够以不同形式实施，而不应当解释为局限于这里提出的 实施例。相反地，提供这些实施例将使公开彻底和完全，并且将本发明的范围完全地传递给 本领域技术人员。在附图中，为了清楚，层和区的尺寸以及相对尺寸可能被夸大。自始至终 相同附图标记表示相同的元件。
[0051] 在此使用的术语的目的仅在于描述具体实施例并且不作为本发明的限制。在此使 用时，单数形式的"一"、"一个"和"所述/该"也意图包括复数形式，除非上下文清楚指出 另外的方式。还应明白术语"组成"和/或"包括"，当在该说明书中使用时，确定所述特征、 整数、步骤、操作、元件和/或部件的存在，但不排除一个或更多其它的特征、整数、步骤、操 作、元件、部件和/或组的存在或添加。在此使用时，术语 "和/或"包括相关所列项目的任 何及所有组合。
[0052] 为了彻底理解本发明，将在下列的描述中提出详细的步骤以及详细的结构，以便 阐释本发明的技术方案。本发明的较佳实施例详细描述如下，然而除了这些详细描述外，本 发明还可以具有其他实施方式。
[0053] 实施例1
[0054] 本发明为了解决现有技术中存在的问题，提供了一种基于生产线平衡的产能规划 与优化的系统，通过对现有已经完成的机台制程产能配套情况进行分析，结合近期在制品 状况和未来主生产计划与产品组合状况，应用线性规划，参考限制理论、图论关键路径、网 络最大流、抽屉原理等，计算出当前的按照所有产品组合、部分产品组合及特定产品这三个 方面的关联制程产能差异，并可预测出近期产量需求及未来产量需求以及按照各个机台来 看的即将到来的在制品数量（coming wip)的充分性，从而做出以现状为起点的整体产能平 衡规划和特定产品及组合产能平衡规划。
[0055] 所述规划结果将有利于提高生产线整体平衡性、机台利用率，改善生产周期，增强 线性化产出。该系统的输出为基于全厂产品的制程产能、同组内机台相对负荷优化的产能 展开最优化设计方案。
[0056] 具体地，如图1所示，所述系统包括：
[0057] 输入模块，用于收集机台生产数据并对所述数据进行整合；
[0058] 计算模块，用于将整合得到的数据进行计算，以得到制程-机台产能优化的方案；
[0059] 输出模块，用于输出所述优化的方案。
[0060] 其中，所述输入模块包括数据输入单元和数据整合单元。
[0061] 所述输入模块中的数据输入单元用于完成数据的收集，如图2所示，所述数据包 括：
[0062] 所述机台生产数据包括当前在制品、近期下线计划、各产品制程与可用机台的对 应的矩阵系统、各机台组与机台列表的归类、机台制程台时产量和各产品的生产流程。
[0063] 其中，所述当前在制品即实时在制品，包括实时在制品的数目和分布。
[0064] 所述近期下线计划包括未来半月或者更长时间的下线计划。
[0065] 所述机台制程台时产量包括由工业工程部门标定的特定制程或者机台的每小时 的产能。
[0066] 在所述输入模块不仅能够实现对机台生产相关数据的采集，同时要在所述数据整 合单元中进一步对所述数据进行整合，所述整合是为了对所述数据进行处理，以得到适用 于计算模块的数据。
[0067] 所述计算模块中包括：模型创建单元、数据模拟单元、算法优化单元和过程评估单 J Li 〇
[0068] 其中，所述模型创建单元，用于将整合得到的数据建立产品生产模型，在该单元 中，选取整合得到数据，例如产品制程产能相较于需求产能1/90%负荷的缺口数组、同组内 机台相对负荷相较于均值的差值数组、制程产能缺口最大的部分与机台相对负荷最低的部 分对应的制程与机台的交集，建立规划求解方程；根据所述求解方程，得到符合要求的最优 化制程-机台产能规划方案的参数，将由所述求解方程得到的解，建立生产模型。
[0069] 其中，所述求解方程的约束条件是制程产能不低于生产需求的1/90%，机台相对 负荷不低于平均负荷的80%。
[0070] 所述数据模拟单元，用于对所述模型进行模拟生产。
[0071] 算法优化单元，用于对所述模型进行优化，其优化方向为：机台相对负荷变异系数 小于20%，制程产能的变异系数小于20%。
[0072] 相对负荷的变异系数算法为：
[0073]
[0074] 其中，Xi =每个具体机台即将到来的在制品数量+该机台组内平均每个机台的 即将到来的在制品数量。
[0075] 制程产能变异系数算法为：
[0076]
[0077] 其中，所述&为产品站点工艺产能列表，所述t为产品站点工艺机台数量。
[0078] 所述过程评估单元，用于对所述模型的模拟生产进行评估，以得到制程-机台产 能优化的方案。
[0079] 所述输出模块包括：优化结果单元，用于输出所述优化的方案；
[0080] 平衡计划单元，对所述优化的方案进行调整。
[0081] 本发明所述系统输出的是关联制程产能和同组内机台相对负荷，所述系统将所有 的制程及可用机台的对应关系制作成数据表，并可链接到现有生产系统及维护，计算分析 出按照制程来衡量的机台共用频率，以及按照机台来分担的制程数量，从而为产线平衡规 划和动态预测提供最原始最重要的数据基础。同时后续配套整套算法，可制作成系统，为优 化设计带来便利。
[0082] 实施例2
[0083] 本发明为了解决现有技术中存在的问题，提供了一种基于生产线平衡的产能规划 与优化的方法，所述方法通过对现有已经完成的机台制程产能配套情况进行分析，结合近 期在制品状况和未来主生产计划与产品组合状况，应用线性规划，参考限制理论、图论关键 路径、网络最大流、抽屉原理等，计算出当前的按照所有产品组合、部分产品组合及特定产 品这三个方面的关联制程产能差异，并可预测出近期产量需求及未来产量需求以及按照各 个机台来看的即将到来的在制品数量（coming wip)的充分性，从而做出以现状为起点的整 体产能平衡规划和特定产品及组合产能平衡规划。所述规划结果将有利于提高生产线整体 平衡性、机台利用率，改善生产周期，增强线性化产出。该系统的输出为基于全厂产品的制 程产能、同组内机台相对负荷优化的产能展开最优化设计方案。
[0084] 具体地，所述方法包括：
[0085] 步骤（a):收集机台生产数据，并对所述数据进行整合，以得到适用于线性规划的 数据；
[0086] 步骤（b):根据步骤（a)中得到的整合数据进行计算，以得到制程-机台产能优化 的方案；
[0087] 步骤（c):输出步骤（b)中得到的制程-机台产能展开优化的方案。
[0088] 其中，所述步骤（a)包括以下子步骤：
[0089] 步骤（a-Ι):收集机台生产数据；
[0090] 步骤（a-2):对所述机台生产数据进行整合，以得到适用于所述计算模块的数据。 [0091] 进一步，如图2所示，所述收集机台生产数据包括：
[0092] 所述机台生产数据包括当前在制品、近期下线计划、各产品制程与可用机台的对 应的矩阵系统、各机台组与机台列表的归类、机台制程台时产量和各产品的生产流程。
[0093] 其中，所述当前在制品即实时在制品，包括实时在制品的数目和分布。
[0094] 所述近期下线计划包括未来半月或者更长时间的下线计划。
[0095] 所述机台制程台时产量包括由工业工程部门标定的特定制程或者机台的每小时 的产能。
[0096] 在所述步骤（a_2)中进一步对所述数据进行整合，所述整合是为了对所述数据进 行处理，以得到适用于计算模块的数据。
[0097] 所述步骤（b)包括以下子步骤：步骤（b-Ι):根据整合得到的数据建立产品生产模 型；
[0098] 步骤（b_2):对所述模型进行模拟生产；
[0099] 步骤（b_3):对所述模型进行优化；
[0100] 步骤（b_4):用于对所述模型的模拟生产进行评估，以得到制程-机台产能优化的 方案。
[0101] 其中，所述步骤（b-Ι)中用于将整合得到的数据建立产品生产模型，在该步骤中， 选取整合得到数据，例如产品制程产能相较于需求产能1/90%负荷的缺口数组、同组内机 台相对负荷相较于均值的差值数组、制程产能缺口最大的部分与机台相对负荷最低的部分 对应的制程与机台的交集，建立规划求解方程；根据所述求解方程，得到符合要求的最优化 制程-机台产能规划方案的参数，将由所述求解方程得到的解，建立生产模型。
[0102] 其中，所述求解方程的约束条件是制程产能不低于生产需求的1/90%，机台相对 负荷不低于平均负荷的80%。
[0103] 在所述（b-3)中，其优化方向为：机台相对负 荷变异系数小于20%，制程产能的变 异系数小于20%。
[0104] 相对负荷的变异系数算法为：
[0105]
[0106] 其中，Xi =每个具体机台即将到来的在制品数量+该机台组内平均每个机台的 即将到来的在制品数量。
[0107] 制程产能变异系数算法为：
[0108]
[0109] 其中，所述&为产品站点工艺产能列表，所述t为产品站点工艺机台数量。
[0110] 所述过程评估单元，用于对所述模型的模拟生产进行评估，以得到制程-机台产 能优化的方案。
[0111] 在一【具体实施方式】中，如图2所示，所述步骤（b)中，根据由工业工程部门标定的 特定制程或者机台的每小时产能、可用机台-产品-工艺站点-工艺对照数据计算得到实 时工艺-产量列表。
[0112] 根据实时在制品以及未来14天下线计划、实时工艺-产量列表以及变异系数计算 得到未来14天工艺-产能列表。
[0113] 根据主生产计划、实时工艺-产量列表以及变异系数计算得到未来生产计划工 艺-产能列表。
[0114] 根据未来14天的下线得到机台负荷和变异系数、根据设备负荷和变异系数得到 生产计划、根据主生产计划得到机台的负荷，同时获取制程产能缺口列表、设备负荷缺口列 表，根据所述计算得到的数据进行模型的建立。
[0115] 所述步骤（c)包括以下子步骤：
[0116] 步骤（c-Ι):输出所述优化的方案；
[0117] 步骤（c-2):对所述优化的方案进行调整。
[0118] 本发明所述方法将所有的制程及可用机台的对应关系制作成数据表，并可链接到 现有生产系统及维护，计算分析出按照制程来衡量的机台共用频率，以及按照机台来分担 的制程数量，从而为产线平衡规划和动态预测提供最原始最重要的数据基础。同时后续配 套整套算法，可制作成系统，为优化设计带来便利。
[0119] 实施例3
[0120] 本发明所述系统以及所述方法均具有良好的效果，如图3所示，其中为黄光DUV机 台在4月份以及9月份的机台相对负荷对比图，其中，9月份为选用本发明所述系统或者方 法的负荷，由于所述机台负荷较高，一般都会超过1〇〇%，其中每台的负荷却差异很大，造成 很多负荷低的机台可生产期间不多，出现整体具有较高的负荷，局部利用效率低，但是通过 使用本发明所述系统或者方法后，各机台的运行从1329提高到1422,变异系数由33. 6%降 至22. 1%，分别改善7%好34%。
[0121] 此外，在另外一个实施例中，如图4所示，为重点站点黄光扫描制程的站点运行趋 势表格，从该图可以看出都有不同程度的提高，很大程度上取决于对黄光制程产能的规划 和改善。
[0122] 另外，在没有购买新的A1扫描机台的情况下，通过系统化的产能规划和优化，提 高了关联制程的产能和改善了不同机台负荷不平衡的状态，其产出屡创新高，由86185K增 加值92170K，取得了非常显著的效果。
[0123] 本发明已经通过上述实施例进行了说明，但应当理解的是，上述实施例只是用于 举例和说明的目的，而非意在将本发明限制于所描述的实施例范围内。此外本领域技术人 员可以理解的是，本发明并不局限于上述实施例，根据本发明的教导还可以做出更多种的 变型和修改，这些变型和修改均落在本发明所要求保护的范围以内。本发明的保护范围由 附属的权利要求书及其等效范围所界定。
【主权项】
1. 一种基于生产线平衡的产能规划与优化的系统，包括： 输入模块，用于收集机台生产数据并对所述数据进行整合； 计算模块，用于将整合得到的数据进行计算、模拟、优化和评估，以得到制程-机台产 能优化的方案； 输出模块，用于输出所述优化的方案。2. 根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述输入模块包括： 数据输入单元，用于收集机台生产数据； 数据整合单元，用于对所述机台生产数据进行整合，以得到适用于所述计算模块的数 据。3. 根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述机台生产数据包括当前在制品、 近期下线计划、各产品制程与可用机台的对应的矩阵系统、各机台组与机台列表的归类、机 台制程台时产量和各产品的生产流程。4. 根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述计算模块包括： 模型创建单元，用于将整合得到的数据建立产品生产模型； 数据模拟单元，用于对所述产品生产模型进行模拟生产； 算法优化单元，用于对所述模型进行优化； 过程评估单元，用于对所述模型的模拟生产进行评估，以得到制程-机台产能优化的 方案。5. 根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述输出模块包括： 优化结果单元，用于输出所述优化的方案； 平衡计划单元，用于对所述优化的方案进行微调。6. -种基于生产线平衡的产能规划与优化的方法，包括： 步骤（a):收集机台生产数据，并对所述数据进行整合，以得到适用于线性规划的数 据； 步骤（b):根据步骤（a)中得到的所述数据进行计算、模拟、优化和评估，以得到制 程-机台产能优化的方案； 步骤（c):输出步骤（b)中得到的制程-机台产能展开优化的方案。7. 根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤（a)包括以下子步骤： 步骤（a-Ι):收集机台生产数据； 步骤（a-2):对所述机台生产数据进行整合，以得到适用于所述计算模块的数据。8. 根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述机台生产数据包括当前在制品、近期 下线计划、各产品制程与可用机台的对应的矩阵系统、各机台组与机台列表的归类、机台制 程台时产量和各产品的生产流程。9. 根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤（b)包括以下子步骤： 步骤（b-Ι):根据整合得到的数据建立产品生产模型； 步骤（b-2):对所述模型进行模拟生产； 步骤（b-3):对所述模型进行优化； 步骤（b-4):用于对所述模型的模拟生产进行评估，以得到制程-机台产能优化的方 案。10. 根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述步骤（b-1)中建立产品生产模型的 方法包括： 步骤（b-1-l):选取步骤（a)中整合得到的产品制程产能相较于需求产能1/90%负荷 的缺口数组、同组内机台相对负荷相较于均值的差值数组、制程产能缺口最大的部分与机 台相对负荷最低的部分对应的制程与机台的交集，建立规划求解方程； 步骤（b-1-2):根据所述求解方程，得到符合要求的最优化制程-机台产能规划方案的 参数。11. 根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述步骤（b-Ι)中的约束条件是制程产 能不低于生产需求的1/90%，机台相对负荷不低于平均负荷的80%。12. 根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述步骤（b-3)优化方向为机台相对负 荷变异系数小于20 %，制程产能的变异系数小于20 %。13. 根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤（c)包括以下子步骤： 步骤（c-1):输出所述优化的方案； 步骤（c-2):对所述优化的方案进行调整。
【专利摘要】本发明提供了一种基于生产线平衡的产能规划与优化的系统及方法，所述系统包括：输入模块，用于收集机台生产数据并对所述数据进行整合；计算模块，用于将整合得到的数据进行计算、模拟、优化和评估，以得到制程-机台产能优化的方案；输出模块，用于输出所述优化的方案。本发明所述系统输出的是关联制程产能和同组内机台相对负荷，所述系统将所有的制程及可用机台的对应关系制作成数据表，并可链接到现有生产系统及维护，计算分析出按照制程来衡量的机台共用频率，以及按照机台来分担的制程数量，从而为产线平衡规划和动态预测提供最原始最重要的数据基础。同时后续配套整套算法，可制作成系统，为优化设计带来便利。
【IPC分类】G06Q10/04, G06Q50/04
【公开号】CN105488579
【申请号】CN201410538072
【发明人】李超群, 张宇, 涂洪福, 徐卿栋, 羌志良
【申请人】中芯国际集成电路制造(上海)有限公司
【公开日】2016年4月13日
【申请日】2014年10月13日
【技术领域】
[0001] 本发明涉及半导体领域，具体地，本发明涉及一种基于生产线平衡的产能规划与 优化的系统及方法。
【背景技术】
[0002] 半导体生产的复杂性在于产品的多样性、产品组合变化的频繁性，以及产品制程 产能展开周期长、机台与制程对应关系交错纵横等，往往会出现工厂整体产能以及某类产 品产能规划不足，导致后期生产线产能不平衡，机台利用率差异大，无法及时应对主生产计 划与产品组合变化的问题，同时对于短期的产量动态预测与机台产量分配不足，也会导致 机台利用率差异变大，造成产能损失，最终将影响到生产线整体平衡性、产出线性度以及最 大产能的发挥。
[0003] 为了解决上述问题，现有的通常做法是：由制造部下属各区与相应的工程部门专 人负责，针对近期出现的堆货制程以及利用率低的机台，讨论分析机台产能展开的方向和 具体方案，并记入机台产能展开规划电子表格，据此实施后期展开计划。之后，由制造部跟 踪产能展开进度，反映相关问题，工程部实施展开动作。所述方法具有相当的被动性，基本 上是在问题已经出现或者即将出现时才能够有针对性地做出围堵性措施。
[0004] 由于只是基于特定制程或者少量产品组合的产能现状的经验性判断与估计，缺乏 对于机台被制程共用程度的量化分析，以及对产能整体规划的平衡性优化，经常在后期再 次遇到同样的制程堆货、产线不平衡问题。所述常规做法缺乏整体性、前瞻性、量化性，不能 快速有效的预测和干预产线变化带来的产能高低不平衡问题。
[0005] 因此需要对目前所述方法作进一步的改进，以便消除上述问题。
【发明内容】
[0006] 在
【发明内容】
部分中引入了一系列简化形式的概念，这将在【具体实施方式】部分中进 一步详细说明。本发明的
【发明内容】
部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的 关键特征和必要技术特征，更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。
[0007] 本发明为了克服目前存在问题，提供了一种基于生产线平衡的产能规划与优化的 系统，包括：
[0008] 输入模块，用于收集机台生产数据并对所述数据进行整合；
[0009] 计算模块，用于将整合得到的数据进行计算、模拟、优化和评估，以得到制程-机 台产能优化的方案；
[0010] 输出模块，用于输出所述优化的方案。
[0011] 可选地，所述输入模块包括：
[0012] 数据输入单元，用于收集机台生产数据；
[0013] 数据整合单元，用于对所述机台生产数据进行整合，以得到适用于所述计算模块 的数据。
[0014] 可选地，所述机台生产数据包括当前在制品、近期下线计划、各产品制程与可用机 台的对应的矩阵系统、各机台组与机台列表的归类、机台制程台时产量和各产品的生产流 程。
[0015] 可选地，所述计算模块包括：
[0016] 模型创建单元，用于将整合得到的数据建立产品生产模型；
[0017] 数据模拟单元，用于对所述产品生产模型进行模拟生产；
[0018] 算法优化单元，用于对所述模型进行优化；
[0019] 过程评估单元，用于对所述模型的模拟生产进行评估，以得到制程-机台产能优 化的方案。
[0020] 可选地，所述输出模块包括：
[0021] 优化结果单元，用于输出所述优化的方案；
[0022] 平衡计划单元，用于对所述优化的方案进行微调。
[0023] 本发明还提供了一种基于生产线平衡的产能规划与优化的方法，包括：
[0024] 步骤（a):收集机台生产数据，并对所述数据进行整合，以得到适用于线性规划的 数据；
[0025] 步骤（b):根据步骤（a)中得到的所述数据进行计算、模拟、优化和评估，以得到制 程-机台产能优化的方案；
[0026] 步骤（c):输出步骤（b)中得到的制程-机台产能展开优化的方案。
[0027] 可选地，所述步骤（a)包括以下子步骤：
[0028] 步骤（a-Ι):收集机台生产数据；
[0029] 步骤（a_2):对所述机台生产数据进行整合，以得到适用于所述计算模块的数据。
[0030] 可选地，所述机台生产数据包括当前在制品、近期下线计划、各产品制程与可用机 台的对应的矩阵系统、各机台组与机台列表的归类、机台制程台时产量和各产品的生产流 程。
[0031] 可选地，所述步骤（b)包括以下子步骤：
[0032] 步骤（b_l):根据整合得到的数据建立产品生产模型；
[0033] 步骤（b_2):对所述模型进行模拟生产；
[0034] 步骤（b_3):对所述模型进行优化；
[0035] 步骤（b_4):用于对所述模型的模拟生产进行评估，以得到制程-机台产能优化的 方案。
[0036] 可选地，所述步骤（b-Ι)中建立产品生产模型的方法包括：
[0037] 步骤（b-1-l):选取步骤（a)中整合得到的产品制程产能相较于需求产能1/90% 负荷的缺口数组、同组内机台相对负荷相较于均值的差值数组、制程产能缺口最大的部分 与机台相对负荷最低的部分对应的制程与机台的交集，建立规划求解方程；
[0038] 步骤（b-1-2):根据所述求解方程，得到符合要求的最优化制程-机台产能规划方 案的参数。
[0039] 可选地，所述步骤（b-Ι)中的约束条件是制程产能不低于生产需求的1/90%，机 台相对负荷不低于平均负荷的80%。
[0040] 可选地，所述步骤（b-3)优化方向为机台相对负荷变异系数小于20%，制程产能 的变异系数小于20%。
[0041] 可选地，所述步骤（c)包括以下子步骤：
[0042] 步骤（c-Ι):输出所述优化的方案；
[0043] 步骤（c-2):对所述优化的方案进行调整。
[0044] 本发明所述系统输出的是关联制程产能和同组内机台相对负荷，所述系统将所有 的制程及可用机台的对应关系制作成数据表，并可链接到现有生产系统及维护，计算分析 出按照制程来衡量的机台共用频率，以及按照机台来分担的制程数量，从而为产线平衡规 划和动态预测提供最原始最重要的数据基础。同时后续配套整套算法，可制作成系统，为优 化设计带来便利。
【附图说明】
[0045] 本发明的下列附图在此作为本发明的一部分用于理解本发明。附图中示出了本发 明的实施例及其描述，用来解释本发明的装置及原理。在附图中，
[0046] 图1-2本发明基于生产线平衡的产能规划与优化的系统的结构示意图；
[0047] 图3为选用本发明所述系统前后机台运行和变异系数对比示意图；
[0048] 图4为选用本发明所述系统前后站点运行趋势对比示意图。
【具体实施方式】
[0049] 在下文的描述中，给出了大量具体的细节以便提供对本发明更为彻底的理解。然 而，对于本领域技术人员而言显而易见的是，本发明可以无需一个或多个这些细节而得以 实施。在其他的例子中，为了避免与本发明发生混淆，对于本领域公知的一些技术特征未进 行描述。
[0050] 应当理解的是，本发明能够以不同形式实施，而不应当解释为局限于这里提出的 实施例。相反地，提供这些实施例将使公开彻底和完全，并且将本发明的范围完全地传递给 本领域技术人员。在附图中，为了清楚，层和区的尺寸以及相对尺寸可能被夸大。自始至终 相同附图标记表示相同的元件。
[0051] 在此使用的术语的目的仅在于描述具体实施例并且不作为本发明的限制。在此使 用时，单数形式的"一"、"一个"和"所述/该"也意图包括复数形式，除非上下文清楚指出 另外的方式。还应明白术语"组成"和/或"包括"，当在该说明书中使用时，确定所述特征、 整数、步骤、操作、元件和/或部件的存在，但不排除一个或更多其它的特征、整数、步骤、操 作、元件、部件和/或组的存在或添加。在此使用时，术语 "和/或"包括相关所列项目的任 何及所有组合。
[0052] 为了彻底理解本发明，将在下列的描述中提出详细的步骤以及详细的结构，以便 阐释本发明的技术方案。本发明的较佳实施例详细描述如下，然而除了这些详细描述外，本 发明还可以具有其他实施方式。
[0053] 实施例1
[0054] 本发明为了解决现有技术中存在的问题，提供了一种基于生产线平衡的产能规划 与优化的系统，通过对现有已经完成的机台制程产能配套情况进行分析，结合近期在制品 状况和未来主生产计划与产品组合状况，应用线性规划，参考限制理论、图论关键路径、网 络最大流、抽屉原理等，计算出当前的按照所有产品组合、部分产品组合及特定产品这三个 方面的关联制程产能差异，并可预测出近期产量需求及未来产量需求以及按照各个机台来 看的即将到来的在制品数量（coming wip)的充分性，从而做出以现状为起点的整体产能平 衡规划和特定产品及组合产能平衡规划。
[0055] 所述规划结果将有利于提高生产线整体平衡性、机台利用率，改善生产周期，增强 线性化产出。该系统的输出为基于全厂产品的制程产能、同组内机台相对负荷优化的产能 展开最优化设计方案。
[0056] 具体地，如图1所示，所述系统包括：
[0057] 输入模块，用于收集机台生产数据并对所述数据进行整合；
[0058] 计算模块，用于将整合得到的数据进行计算，以得到制程-机台产能优化的方案；
[0059] 输出模块，用于输出所述优化的方案。
[0060] 其中，所述输入模块包括数据输入单元和数据整合单元。
[0061] 所述输入模块中的数据输入单元用于完成数据的收集，如图2所示，所述数据包 括：
[0062] 所述机台生产数据包括当前在制品、近期下线计划、各产品制程与可用机台的对 应的矩阵系统、各机台组与机台列表的归类、机台制程台时产量和各产品的生产流程。
[0063] 其中，所述当前在制品即实时在制品，包括实时在制品的数目和分布。
[0064] 所述近期下线计划包括未来半月或者更长时间的下线计划。
[0065] 所述机台制程台时产量包括由工业工程部门标定的特定制程或者机台的每小时 的产能。
[0066] 在所述输入模块不仅能够实现对机台生产相关数据的采集，同时要在所述数据整 合单元中进一步对所述数据进行整合，所述整合是为了对所述数据进行处理，以得到适用 于计算模块的数据。
[0067] 所述计算模块中包括：模型创建单元、数据模拟单元、算法优化单元和过程评估单 J Li 〇
[0068] 其中，所述模型创建单元，用于将整合得到的数据建立产品生产模型，在该单元 中，选取整合得到数据，例如产品制程产能相较于需求产能1/90%负荷的缺口数组、同组内 机台相对负荷相较于均值的差值数组、制程产能缺口最大的部分与机台相对负荷最低的部 分对应的制程与机台的交集，建立规划求解方程；根据所述求解方程，得到符合要求的最优 化制程-机台产能规划方案的参数，将由所述求解方程得到的解，建立生产模型。
[0069] 其中，所述求解方程的约束条件是制程产能不低于生产需求的1/90%，机台相对 负荷不低于平均负荷的80%。
[0070] 所述数据模拟单元，用于对所述模型进行模拟生产。
[0071] 算法优化单元，用于对所述模型进行优化，其优化方向为：机台相对负荷变异系数 小于20%，制程产能的变异系数小于20%。
[0072] 相对负荷的变异系数算法为：
[0073]
[0074] 其中，Xi =每个具体机台即将到来的在制品数量+该机台组内平均每个机台的 即将到来的在制品数量。
[0075] 制程产能变异系数算法为：
[0076]
[0077] 其中，所述&为产品站点工艺产能列表，所述t为产品站点工艺机台数量。
[0078] 所述过程评估单元，用于对所述模型的模拟生产进行评估，以得到制程-机台产 能优化的方案。
[0079] 所述输出模块包括：优化结果单元，用于输出所述优化的方案；
[0080] 平衡计划单元，对所述优化的方案进行调整。
[0081] 本发明所述系统输出的是关联制程产能和同组内机台相对负荷，所述系统将所有 的制程及可用机台的对应关系制作成数据表，并可链接到现有生产系统及维护，计算分析 出按照制程来衡量的机台共用频率，以及按照机台来分担的制程数量，从而为产线平衡规 划和动态预测提供最原始最重要的数据基础。同时后续配套整套算法，可制作成系统，为优 化设计带来便利。
[0082] 实施例2
[0083] 本发明为了解决现有技术中存在的问题，提供了一种基于生产线平衡的产能规划 与优化的方法，所述方法通过对现有已经完成的机台制程产能配套情况进行分析，结合近 期在制品状况和未来主生产计划与产品组合状况，应用线性规划，参考限制理论、图论关键 路径、网络最大流、抽屉原理等，计算出当前的按照所有产品组合、部分产品组合及特定产 品这三个方面的关联制程产能差异，并可预测出近期产量需求及未来产量需求以及按照各 个机台来看的即将到来的在制品数量（coming wip)的充分性，从而做出以现状为起点的整 体产能平衡规划和特定产品及组合产能平衡规划。所述规划结果将有利于提高生产线整体 平衡性、机台利用率，改善生产周期，增强线性化产出。该系统的输出为基于全厂产品的制 程产能、同组内机台相对负荷优化的产能展开最优化设计方案。
[0084] 具体地，所述方法包括：
[0085] 步骤（a):收集机台生产数据，并对所述数据进行整合，以得到适用于线性规划的 数据；
[0086] 步骤（b):根据步骤（a)中得到的整合数据进行计算，以得到制程-机台产能优化 的方案；
[0087] 步骤（c):输出步骤（b)中得到的制程-机台产能展开优化的方案。
[0088] 其中，所述步骤（a)包括以下子步骤：
[0089] 步骤（a-Ι):收集机台生产数据；
[0090] 步骤（a-2):对所述机台生产数据进行整合，以得到适用于所述计算模块的数据。 [0091] 进一步，如图2所示，所述收集机台生产数据包括：
[0092] 所述机台生产数据包括当前在制品、近期下线计划、各产品制程与可用机台的对 应的矩阵系统、各机台组与机台列表的归类、机台制程台时产量和各产品的生产流程。
[0093] 其中，所述当前在制品即实时在制品，包括实时在制品的数目和分布。
[0094] 所述近期下线计划包括未来半月或者更长时间的下线计划。
[0095] 所述机台制程台时产量包括由工业工程部门标定的特定制程或者机台的每小时 的产能。
[0096] 在所述步骤（a_2)中进一步对所述数据进行整合，所述整合是为了对所述数据进 行处理，以得到适用于计算模块的数据。
[0097] 所述步骤（b)包括以下子步骤：步骤（b-Ι):根据整合得到的数据建立产品生产模 型；
[0098] 步骤（b_2):对所述模型进行模拟生产；
[0099] 步骤（b_3):对所述模型进行优化；
[0100] 步骤（b_4):用于对所述模型的模拟生产进行评估，以得到制程-机台产能优化的 方案。
[0101] 其中，所述步骤（b-Ι)中用于将整合得到的数据建立产品生产模型，在该步骤中， 选取整合得到数据，例如产品制程产能相较于需求产能1/90%负荷的缺口数组、同组内机 台相对负荷相较于均值的差值数组、制程产能缺口最大的部分与机台相对负荷最低的部分 对应的制程与机台的交集，建立规划求解方程；根据所述求解方程，得到符合要求的最优化 制程-机台产能规划方案的参数，将由所述求解方程得到的解，建立生产模型。
[0102] 其中，所述求解方程的约束条件是制程产能不低于生产需求的1/90%，机台相对 负荷不低于平均负荷的80%。
[0103] 在所述（b-3)中，其优化方向为：机台相对负 荷变异系数小于20%，制程产能的变 异系数小于20%。
[0104] 相对负荷的变异系数算法为：
[0105]
[0106] 其中，Xi =每个具体机台即将到来的在制品数量+该机台组内平均每个机台的 即将到来的在制品数量。
[0107] 制程产能变异系数算法为：
[0108]
[0109] 其中，所述&为产品站点工艺产能列表，所述t为产品站点工艺机台数量。
[0110] 所述过程评估单元，用于对所述模型的模拟生产进行评估，以得到制程-机台产 能优化的方案。
[0111] 在一【具体实施方式】中，如图2所示，所述步骤（b)中，根据由工业工程部门标定的 特定制程或者机台的每小时产能、可用机台-产品-工艺站点-工艺对照数据计算得到实 时工艺-产量列表。
[0112] 根据实时在制品以及未来14天下线计划、实时工艺-产量列表以及变异系数计算 得到未来14天工艺-产能列表。
[0113] 根据主生产计划、实时工艺-产量列表以及变异系数计算得到未来生产计划工 艺-产能列表。
[0114] 根据未来14天的下线得到机台负荷和变异系数、根据设备负荷和变异系数得到 生产计划、根据主生产计划得到机台的负荷，同时获取制程产能缺口列表、设备负荷缺口列 表，根据所述计算得到的数据进行模型的建立。
[0115] 所述步骤（c)包括以下子步骤：
[0116] 步骤（c-Ι):输出所述优化的方案；
[0117] 步骤（c-2):对所述优化的方案进行调整。
[0118] 本发明所述方法将所有的制程及可用机台的对应关系制作成数据表，并可链接到 现有生产系统及维护，计算分析出按照制程来衡量的机台共用频率，以及按照机台来分担 的制程数量，从而为产线平衡规划和动态预测提供最原始最重要的数据基础。同时后续配 套整套算法，可制作成系统，为优化设计带来便利。
[0119] 实施例3
[0120] 本发明所述系统以及所述方法均具有良好的效果，如图3所示，其中为黄光DUV机 台在4月份以及9月份的机台相对负荷对比图，其中，9月份为选用本发明所述系统或者方 法的负荷，由于所述机台负荷较高，一般都会超过1〇〇%，其中每台的负荷却差异很大，造成 很多负荷低的机台可生产期间不多，出现整体具有较高的负荷，局部利用效率低，但是通过 使用本发明所述系统或者方法后，各机台的运行从1329提高到1422,变异系数由33. 6%降 至22. 1%，分别改善7%好34%。
[0121] 此外，在另外一个实施例中，如图4所示，为重点站点黄光扫描制程的站点运行趋 势表格，从该图可以看出都有不同程度的提高，很大程度上取决于对黄光制程产能的规划 和改善。
[0122] 另外，在没有购买新的A1扫描机台的情况下，通过系统化的产能规划和优化，提 高了关联制程的产能和改善了不同机台负荷不平衡的状态，其产出屡创新高，由86185K增 加值92170K，取得了非常显著的效果。
[0123] 本发明已经通过上述实施例进行了说明，但应当理解的是，上述实施例只是用于 举例和说明的目的，而非意在将本发明限制于所描述的实施例范围内。此外本领域技术人 员可以理解的是，本发明并不局限于上述实施例，根据本发明的教导还可以做出更多种的 变型和修改，这些变型和修改均落在本发明所要求保护的范围以内。本发明的保护范围由 附属的权利要求书及其等效范围所界定。
【主权项】
1. 一种基于生产线平衡的产能规划与优化的系统，包括： 输入模块，用于收集机台生产数据并对所述数据进行整合； 计算模块，用于将整合得到的数据进行计算、模拟、优化和评估，以得到制程-机台产 能优化的方案； 输出模块，用于输出所述优化的方案。2. 根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述输入模块包括： 数据输入单元，用于收集机台生产数据； 数据整合单元，用于对所述机台生产数据进行整合，以得到适用于所述计算模块的数 据。3. 根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述机台生产数据包括当前在制品、 近期下线计划、各产品制程与可用机台的对应的矩阵系统、各机台组与机台列表的归类、机 台制程台时产量和各产品的生产流程。4. 根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述计算模块包括： 模型创建单元，用于将整合得到的数据建立产品生产模型； 数据模拟单元，用于对所述产品生产模型进行模拟生产； 算法优化单元，用于对所述模型进行优化； 过程评估单元，用于对所述模型的模拟生产进行评估，以得到制程-机台产能优化的 方案。5. 根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述输出模块包括： 优化结果单元，用于输出所述优化的方案； 平衡计划单元，用于对所述优化的方案进行微调。6. -种基于生产线平衡的产能规划与优化的方法，包括： 步骤（a):收集机台生产数据，并对所述数据进行整合，以得到适用于线性规划的数 据； 步骤（b):根据步骤（a)中得到的所述数据进行计算、模拟、优化和评估，以得到制 程-机台产能优化的方案； 步骤（c):输出步骤（b)中得到的制程-机台产能展开优化的方案。7. 根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤（a)包括以下子步骤： 步骤（a-Ι):收集机台生产数据； 步骤（a-2):对所述机台生产数据进行整合，以得到适用于所述计算模块的数据。8. 根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述机台生产数据包括当前在制品、近期 下线计划、各产品制程与可用机台的对应的矩阵系统、各机台组与机台列表的归类、机台制 程台时产量和各产品的生产流程。9. 根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤（b)包括以下子步骤： 步骤（b-Ι):根据整合得到的数据建立产品生产模型； 步骤（b-2):对所述模型进行模拟生产； 步骤（b-3):对所述模型进行优化； 步骤（b-4):用于对所述模型的模拟生产进行评估，以得到制程-机台产能优化的方 案。10. 根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述步骤（b-1)中建立产品生产模型的 方法包括： 步骤（b-1-l):选取步骤（a)中整合得到的产品制程产能相较于需求产能1/90%负荷 的缺口数组、同组内机台相对负荷相较于均值的差值数组、制程产能缺口最大的部分与机 台相对负荷最低的部分对应的制程与机台的交集，建立规划求解方程； 步骤（b-1-2):根据所述求解方程，得到符合要求的最优化制程-机台产能规划方案的 参数。11. 根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述步骤（b-Ι)中的约束条件是制程产 能不低于生产需求的1/90%，机台相对负荷不低于平均负荷的80%。12. 根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述步骤（b-3)优化方向为机台相对负 荷变异系数小于20 %，制程产能的变异系数小于20 %。13. 根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤（c)包括以下子步骤： 步骤（c-1):输出所述优化的方案； 步骤（c-2):对所述优化的方案进行调整。
【专利摘要】本发明提供了一种基于生产线平衡的产能规划与优化的系统及方法，所述系统包括：输入模块，用于收集机台生产数据并对所述数据进行整合；计算模块，用于将整合得到的数据进行计算、模拟、优化和评估，以得到制程-机台产能优化的方案；输出模块，用于输出所述优化的方案。本发明所述系统输出的是关联制程产能和同组内机台相对负荷，所述系统将所有的制程及可用机台的对应关系制作成数据表，并可链接到现有生产系统及维护，计算分析出按照制程来衡量的机台共用频率，以及按照机台来分担的制程数量，从而为产线平衡规划和动态预测提供最原始最重要的数据基础。同时后续配套整套算法，可制作成系统，为优化设计带来便利。
【IPC分类】G06Q10/04, G06Q50/04
【公开号】CN105488579
【申请号】CN201410538072
【发明人】李超群, 张宇, 涂洪福, 徐卿栋, 羌志良
【申请人】中芯国际集成电路制造(上海)有限公司
【公开日】2016年4月13日
【申请日】2014年10月13日
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