本研究探討如何求得一座半導體晶圓廠最適當的在製品存貨總量及其在各工作站與作業站的最適分配方法,以維持在最大產出的情況下達到最低的晶圓製造週期時間。本研究將整廠的在製品存貨分為瓶頸在製品存貨以及非瓶頸在製品存貨兩類,瓶頸在製品存貨與晶圓廠的產出以及整體在製品存貨之間擁有極強的關聯性,因此本研究利用類神經網路從繁瑣的資料中釐清這三者之間的關係,並訂下最適當的量。其次,本研究利用等候理論來探討非瓶頸在製品存貨與晶圓製造週期時間的關係,期望能有效的分配所有的在製品存貨到個別的工作站以及對應之作業站,作為調整整體生產線平衡的基準。最後參考相關文獻中所提出的派工法(MIVS),將本研究所提出的在製品存貨水準代入MIVS中,一方面利用MIVS使晶圓廠的物料流動能維持本研究所提出的在製品存貨水準,另一方面本研究所提出的在製品存貨水準也能夠強化MIVS的效益。 本研究利用模擬法來驗證此在製品存貨水準與MIVS所帶來的效益,結果發現MIVS在套用本研究提出的最適在製品存貨水準後,在相同產出量水準下,製造週期時間的平均值較對照組提昇了16%的效益,而且沒有增加製造週期時間的變異。
The function of WIP for different workstations of a semiconductor manufacturing system is analyzed, the required total WIP level of the system is estimated by using the neural networks, and then the total number of WIP is allocated to each workstation and operation by using the queuing theory to achieve the best overall throughput performance. The resulting WIP level for each workstation is then used to control the manufacturing system. Based on the difference between the planned and the actual WIP levels of different machines, an efficient control method is then developed to maintain robustness of the system. The simulation result shown that the proposed method for allocating total WIP to workstations and operations can reduce 16% of mean cycle time and not increase the variation of cycle time in this manufacturing system.