應用粒子群演算法於半導體晶圓廠設施佈置問題之研究

Applying the PSO Algorithm on the Facilities Layout Problem for Semiconductor Fab. Plants

林子元(Tzu-Yuan Lin)

指導教授 ： 王明展

國立臺北科技大學/管理學院/工業工程與管理研究所/碩士(2009年)

摘要

興建半導體廠房的的投資需花費大量的成本，蓋一座12吋晶圓廠需要超過新台幣600億元，而且半導體產業產品生命週期短，市場風險高。所以半導體業者興建晶圓廠的時候，就必須考慮降低生產成本、提升產品品質、以及將機器的使用率提升到更高的水準，然而若是想提高機器設備的使用率，必定要導入更大的尺寸的晶圓，並同時減小晶粒的大小，但是導入更大的晶圓需要更精密且昂貴的機器設備，而導入更精密的設備所花費的成本往往是不符合經濟效益的，這時候有效的設備及搬運系統的佈置就扮演很重要的角色。
本研究將運用粒子群演算法(Particle Swarm Optimizer ,PSO)於脊椎式與外圍式混合式之設施佈置情況，並針對晶圓廠設施佈置與自動搬運系統的系統配置做設施佈置改善，透過粒子群演算法逐步的改善的特性，透過不同的參數組合，求解在半導體晶圓廠較佳的佈置方案，以降低晶圓搬運成本以及晶圓搬運距離。最後與其他演算法做分析與比較。

關鍵字

粒子群演算法 ； 設施佈置 ； 脊椎式佈置 ； 外圍式佈置

並列摘要

It’s a expensive investment to build Semiconductor manufacturing fab., It needs more than NT$ 600 billion dollars to build the fabrication plants of 12 inches wafer fab. Manager should consider to reduce produce cost ,promote quality, and obtain
The higher capacity utilization of machine before build Semiconductor fab, because the semiconductor industry’s life cycle is short, and market risk is high. But if we want to obtain the higher capacity utilization, we should use more bigger size of wafer. It need huge investment to increase the size of wafer, and it’s not to conform with economical benefit. At that time, the layout of wafer fab plant and transfer system is play an important role.
This paper applied Particle Swarm Optimization (PSO) Algorithm to solve the mixed layout of Spine Configuration and Perimeter Configuration, we could improve our solution step by step through PSO algorithm. And use different combination of parameters to find the better solution on semiconductor fab’s layout problem.

並列關鍵字

Particle Swarm Optimization Algorithm ； Layout ； Spine Configuration ； Perimeter Configuration

參考文獻

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