應用隨機規劃模式求解具有不確定性之產能配置與搬移規劃問題

A Stochastic Programming Model to Solve the Capacity Allocation and Migration Planning Problem under Uncertainty

范筱瑤(Hsiao-Yao Fan)

指導教授 ： 陳盈彥

國立虎尾科技大學/管理學院/工業工程與管理研究所/碩士(2014年)

https://doi.org/10.6827/NFU.2014.00044

摘要

半導體封裝測試產業具有精密的製程技術，且機台種類繁多，屬於不確定性的接單式(Make to Order, MTO)生產環境，因此訂單的投入來自於顧客的需求。也就是說，產能規劃會直接地受到需求波動所帶來的影響，大幅提高管理人員從事產能配置的難度。本研究探討在資源有限的情況之下，尋求最佳的產能資源分配決策，以達到淨利潤極大化的經濟目標，主要是針對半導體封裝測試廠製程中的三項瓶頸機台站別，分別為黏晶(Die Bond, DB)站、銲線(Wire Bond, WB)站以及模壓(Molding, MD)站。本研究考慮顧客需求為不確定性參數，建構以情境為基礎的兩階段隨機規劃(Two-Stage Stochastic Programming)數學模式，其目的是為了因應需求波動劇烈的情況發生，縱使未來的需求具有不確定性，其機台及模具搬移決策對於各種需求情境而言都會是較佳的結果。接著，利用兩項評估指標完全資訊期望價值(Expected Value of Perfect Information, EVPI)和隨機解價值(The Value of the Stochastic Solution, VSS)，以比較需求確定性模型與隨機規劃模型求解結果之差異，並進行敏感度分析來探討不同參數變動對淨利潤目標所造成的影響。最後，結合蒙地卡羅模擬法(Monte Carlo Simulation)加以驗證本研究所提出之隨機規劃模式的有效性。

關鍵字

產能規劃 ； 兩階段隨機規劃 ； 完全資訊期望價值 ； 隨機解價值 ； 蒙地卡羅模擬法

並列摘要

This paper studies capacity allocation and migration planning problems under demand uncertainties in the semiconductor assembly and testing industry. In this paper, aiming at the three major bottleneck manufacturing processes, including die bond (DB), wire bond (WB), and molding (MD), to discuss how to use the finite resources to achieve the best capacity planning.
To address the problems, we develop a two-stage stochastic programming model for capacity allocation and migration planning problem under uncertainty, considering make-to-order (MTO) environment, flow shop , unrelated parallel machines, and other production characteristics. Moreover, the applicability of the two-stage stochastic programming model was verified and then compared with the deterministic model. The result shows the capacity allocation and migration planning problem that considers the uncertainty of demand is more robustness.

並列關鍵字

Capacity Planning ； Two-Stage Stochastic Programming ； Expected Value of Perfect Information ； The Value of the Stochastic Solution ； Monte Carlo Simulation

參考文獻

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