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半导体制造业多目标中期生产计划优化模型研究

作　者: 彭贵华
导　师: 李军
学　校: 西南交通大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: 半导体制造生产计划多目标目标规划 APS
分类号: F273;F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

半导体制造业作为全球发展最快最先进的行业之一,其领导和充分利用最新的科技成果,是一个高风险与高利润并存的资本集中产业,其行业市场变化剧烈,机会稍纵即逝。半导体制造是一个流程高度复杂,资本高度密集的加工过程。随着半导体制造业的发展壮大,新的产业特点不断呈现,其产品种类繁多且生命周期不断缩短、多工厂、工序繁琐、物料清单复杂,设备的购买费用较高且交付周期较长,设备的柔性更高,对设备的利用率提出了较高要求。这些特点使得半导体制造业的生产计划尤为复杂。因此,企业必须缩短产品的市场反应时间,提高产品生产计划的制定水平,考虑各种相关因素,制定出有效的生产计划,来利用有限的生产资源,极大程度地满足客户需求,获得最大化利润。个优秀的企业生产计划应当充分考虑到种类繁多的产品特性,适应生产资源的灵活性、半导体制造业供应链的复杂性,还能对订单和生产能力的变化进行迅速反应。然而传统的制造业的生产计划工作大都是基于局部、地区性数据,通过电子表格和启发式算法来进行求解,生产计划的可行性和最优性很大程度上依赖于计划人员的经验和智慧,无法适应行业的新特点。企业迫切需要精确性更高、可行性更强的生产计划技术来处理大量数据,从而制定出更加科学合理的生产计划。本文紧扣半导体制造业的特点,根据半导体特有的生产流程,基于高级计划排程(Advanced Planning and Scheduling, APS)理论,全面考虑半导体封装测试工厂的物料、产能、资源利用率、优先级、库存、生产时间(Throughput Time, TPT)、产出率等多种约束限制,通过将半导体多阶段物料流问题建模为带转运的运输问题,完成了半导体封装测试工厂的中期生产计划多目标数学模型的构建。然后运用基于线性规划(Linear Programming, LP)的方法,借鉴了目标规划(Goal Programming, GP)的思想,采用ILOG CPLEX解算器对模型进行求解。最后根据某大型半导体封装测试工厂的实际数据进行实验。经过工厂实践证明,本文所构建的生产计划模型在投入使用后,大大提高了生产计划的效率和响应时间,减少了过多的库存水平和未满足的需求量,为解决实际的生产计划问题提供了非常有价值的解决方案。本文在最后进行了总结,提出了该研究的局限性,并对未来的研究方向提出了建议。

全文目录

摘要  6-7
Abstract  7-10
Chapter 1 Introduction  10-15
  1.1 Research Background  10-11
  1.2 Problem Raising  11-13
  1.3 Significance of the Research  13
  1.4 Research Methods and Thesis Structure  13-15
Chapter 2 Relevant Theory and Literature Review  15-28
  2.1 Overview of Production Planning  15-21
    2.1.1 Introduction of Production Planning  15
    2.1.2 Process of Production Planning  15-16
    2.1.3 Hierarchies of Production Planning  16-18
    2.1.4 Researches on Production Planning  18-19
    2.1.5 Researches on Production Planning in Semiconductor Manufacturing Industry  19-21
  2.2 Overview of APS Theory  21-26
    2.2.1 Introduction of APS  21-24
    2.2.2 Relations and Differences between APS and ERP  24-25
    2.2.3 Researches on APS  25-26
  2.3 Brief Summary  26-28
Chapter 3 Problem Description  28-39
  3.1 Production Process of Semiconductor Manufacturing  28-30
  3.2 Materials Allocation in Semiconductor Manufacturing  30-32
  3.3 Material Flows from FABs to ATMs  32-34
  3.4 Material Flows in ATMs  34-35
  3.5 Production Planning in Semiconductor Manufacturing  35-37
  3.6 Main Task of Mid-term Production Planning in Semiconductor Manufacturing  37-38
  3.7 Brief Summary  38-39
Chapter 4 Mathematical Model of Mid-term Production Planning in Semiconductor Manufacturing  39-58
  4.1 Advanced Planning  39-40
  4.2 Multiple Objectives of Mid-term Production Planning  40-41
  4.3 Modeling of Semiconductor Assembly and Test Procedures  41-44
  4.4 Description of Mathematical Model  44-57
    4.4.1 Model Assumption  44-45
    4.4.2 Indices Description  45
    4.4.3 Input Scalar Parameters Description  45-46
    4.4.4 Modeling the Sort Schedule Routing Problem  46-48
    4.4.5 Modeling the TRDI Schedule Routing Problem  48-51
    4.4.6 Modeling the TRDI and Capacity Allocation Problem  51-54
    4.4.7 Modeling the Down Binning, Cross Shipping Problem and Inventory  54-57
    4.4.8 Weight Coefficient Description  57
  4.5 Brief Summary  57-58
Chapter 5 Implementation of the Mid-term Production Planning Model  58-68
  5.1 Implementation Overview  58-59
    5.1.1 System Objective  58
    5.1.2 Key Inputs and Outputs  58-59
  5.2 Running Process  59
  5.3 Experiment Instance  59-61
  5.4 Experiment Result  61-64
  5.5 Implementation Effect  64-67
  5.6 Brief Summary  67-68
Conclusion  68-70
Acknowledgement  70-71
Publications during Graduate Years  71-72
Reference  72-76
Appendix A  76-79
  A.1 OPL code of getting input parameters data. Take the FAB data/index as examples  76-77
  A.2 OPL code of decision variables definition  77-78
  A.3 OPL code of objectives  78-79
  A.4 OPL code of constraints, take FAB constraints as examples  79

半导体制造业多目标中期生产计划优化模型研究

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