「矽晶片」 是半導體工業中最重要的上游材料之一 , 在矽晶片製作是需要經過數個製程 , 其製程包含長晶、圓磨、分段、晶體評價、切片、磨平、浸蝕、表面處裡、拋光 , 因此完成一片矽晶片平均花費工時約 10 ∼ 12 周。 「矽晶片」 製程中又以 「長晶」 最為重要 , 「長晶」 需要的工時較長約 2 ∼ 3 周 , 且在矽晶片成本結構上 , 約佔總成本 55% ∼ 60%, 又是 「矽晶片」製作的首站製程 , 因此每當長晶發生良率問題或是產品未達交時 , 勢必會影響到後面其他製程的排程安排 , 甚至影響到最終出貨。
本研究是以國內某一間長晶廠實際發生的兩個案例去探討 , 由於該長晶廠在長晶的生產排程部份 , 是倚靠人工的方式 , 藉由多年的 「經驗法則」 進行排程規劃 , 但往往發生某些產品欠料嚴重 , 而且在準時達交率部分 , 也常常無法符合目標交期 , 更糟糕的是評鑑一個長晶廠區最重要的指標 「毛利率」 , 居然出現負的情況。 探究其原因 , 發現人工排程有兩個主要的缺點 ,1. 使用理論平均良率和理論平均產出規劃長晶爐開爐數 , 因忽略實際生產的長晶爐與理論差異 , 導致某些產品容易生產過剩導致庫存過多 , 浪費生產時需要的原物料。 2. 開爐數是以第 30 天的累積總需求數作為規劃的依據 , 當 30 天中的某一天需要出貨較大量晶棒時 , 常會發生開爐數不足產出晶棒數量不夠的狀況 , 以至於未準時達交發生延遲金。 本研究針對這兩個缺點進行改善 , 簡單來說 , 這是一個長晶生產排程最佳化的問題且有著許多複雜的限制條件 , 本研究選擇使用 「基因演算法」 求最佳解 , 並且目標式設定為 「毛利率」 , 選擇的案例分別是 " 供需平衡 " 和 " 供不應求 " 兩個方向進行討論。 透過基因演算法找到最佳解 , 然後再分析其合理性 , 最佳解的結果不但讓 「毛利率」 獲得上升 , 先前人工排程發生的缺點 , 晶棒庫存數下降約 80%, 在遲交罰金部份 , 由於準時達交率上升 , 因此延遲罰金下降 20% ∼ 60%, 透過 「基因演算法」 確實是可以改善長晶排程問題。

Scheduling of the ingot growth relies on empirical methods.Yet,due to serious shortage of raw materials and unexpected delivery delay.Such growth schedule often fail to meet the target delivery period.What is worse,the most important indicator of the ingot factory,"Gross Profit Rate" could turn negative.This study pins down two main shortcomings in manual scheduling : First,we rely on the theoretical average yield and theoretical average output to plan the number of open ingot furnaces,while ignoring the actual production of ingot growth furnaces and theoretical difference.This can lead to overproduction,and waste of the raw materials.Second,the number of furnaces is based on the cumulative total demand on the 30th day.When a large amount of ingot needs to shipped on one of the 30th days,the number of furnaces often insufficient,and so the delay payment was not made on time.This study aims to improve these two shortcomings,by optimizing the ingot growth schedule that involves many complicated constraints.This study chose to use the “Genetic Algorithm” to find the best solution to maximize the “Gross Profit Rate”.The selected cases are discussed in the situations “Supply-Demand balance” and “Undersupply”.Through the genetic algorithm ,we have found the best
solution, and then have analyzed. The result not only makes the “Gross Profit Rate” increase,but also decrease caused by 80%.As for the delay penalty the increase of the on-time delivery rate makes the delay penalty reduce by 20% ∼ 60%.We show that it is indeed possible to improve the crystal scheduling problem through the “Genetic Algorithm”.

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