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研究生: 邱柏翰
論文名稱: 考慮整備與等候時間之可重疊機台-製程群組配置
A Machine-Process Grouping Algorithm Allowing Overlapping and Setup/Waiting Time Considerations
指導教授: 許棟樑
口試委員: 巫木誠
范書愷
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 工學院 - 工業工程與工程管理學系
Department of Industrial Engineering and Engineering Management
論文出版年: 2011
畢業學年度: 99
語文別: 中文
論文頁數: 88
中文關鍵詞: 機台-製程群組配置群組技術跨組重疊整備與等候時間粒子群最佳化演算法
外文關鍵詞: Machine-process grouping, Group Technology, Overlapping, Setup and Waiting Time, PSO
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  • 機台-製程群組配置係指哪幾類配方應該在哪幾組機台群進行加工。在如半導體產業這種高度產品變異的迴流生產系統中,最佳化機台與製程的分組是相當複雜的工作。本研究提出一個同時考慮組間可重疊、機台可利用率以及最小化整備與等候時間之演算法,以數學模型估計機台可利用率變動下,整體的整備與等候時間,並建立可允許重疊的機台分群方式。粒子群最佳化演算法(PSO)的技巧,被用來做為特定時段生產需求下,最小化目標式的解題工具,而模擬模型則是用來衡量以PSO所得出之群組結果的績效值。四項績效指標為產出、在製品數量、生產週期時間與達交率。將台灣晶圓代工廠的真實生產資料導入以測試結果,演算法能找出相較於不重疊分組與案例公司原始分組,績效顯著改善的群組方式。研究顯示,無論工件來到率與機台可利用率如何變動,允許跨組重疊呈現較優的績效。本研究的貢獻包含:
    1. 在高度迴流與高產品變異性的製造系統中,允許跨組重疊與機台可利用率變動,建立一可動態調整的演算法,以解決複雜的機台-製程群組配置問題。
    2. 為晶圓廠辨識出大幅改善績效的群組配置方式。


    Machine-process grouping refers to what group of process should be processed in what group of machines. In highly reentrant high-product-variety production systems such as semiconductor manufacturing, optimization for machine-process grouping is very complex. This research proposed a grouping algorithm considering group overlapping, machine set-up and waiting times minimization, and machine availability. Mathematical models to estimate overall set-up time, waiting time under various machine availabilities and possible overlapping of machines grouping were established. Particle Swarm Optimization (PSO) technique was used to solve the minimization of a given period of production requirements. Flexsim simulation models were used to evaluate the performance of the grouping solutions generated by the PSO. The four performances indices observed are Throughput, WIP, Cycle Time and delivery rate. Real-world production data from a fab of a major Taiwanese Foundry were used to test the results. The algorithm was able to identify better grouping than non-overlapping and the company’s original grouping arrangement with significant improvements. The results indicated that regardless of the arrival rates and availability rates, allowing grouping overlap showed better performances. Contributions of this research include:
    1. Establishing a dynamically adjustable algorithm to solve a complex machine-process grouping problem in highly re-entrant and high-product-variety fabrications allowing overlapping and availability variations.
    2. Identifying a much improved grouping arrangement for the fab.

    摘要 I Abstract 致謝 III 圖目錄 VII 表目錄 VIII 第一章 緒論 1 1.1研究背景與動機 1 1.2問題定義 1 1.3研究目的 2 1.4預期效益與貢獻 2 1.5研究架構 2 第二章 文獻探討 4 2.1離子植入技術 4 2.2單元製造系統 4 2.3群組技術 6 2.3.1 Particle Swarm Optimization (PSO) 6 2.3.2 Rank Order Clustering (ROC) 9 2.3.3其他相關之群組方法 12 第三章 研究方法 14 3.1方法概觀 14 3.2問題描述 15 3.2.1符號定義 16 3.2.2加工途程與配方轉換 19 3.2.3目標函式之數學模型 20 3.3解題手法與步驟 21 Step.1賦予各個粒子初始的位置 21 Step.2十進位轉二進位以表達分組情況 22 Step.3計算Fitness Value 23 Step.4尋找並更新每個粒子的pBest和gBest 30 Step.5更新每個粒子的速度和位置 31 Step.6判斷是否達到演算法終止條件 32 3.4數值解碼及例子說明 32 3.4.1配方投入 32 3.4.2懲罰效果 34 第四章 程式與模擬設計 35 4.1演算法之程式設計 35 4.1.1主程式虛擬碼 35 4.1.2標頭檔虛擬碼 37 4.1.3a數學式虛擬碼─換線整備時間 38 4.1.3b數學式虛擬碼─等候時間 39 4.2生產系統之模擬設計 40 4.2.1案例說明 40 4.2.2系統假設 40 4.2.3績效指標 41 4.2.4產品比例與交期時間 44 4.2.5換線整備時間 44 4.2.6 Flexsim虛擬碼 45 第五章 結果分析 48 5.1重疊分群結果 48 5.2模擬軟體之模型 50 5.3各群組方法之績效比較 51 5.3.1平均月產出 53 5.3.2平均在製品數量 55 5.3.3平均生產週期天數 57 5.3.4平均達交率 59 5.4機台可利用率改變的影響 61 5.4.1產出 64 5.4.2在製品數量 66 5.4.3生產週期時間 67 5.4.4達交率 68 5.4.5綜合兩變數之完整迴歸模型 69 5.4.6以實驗設計方法檢視交互作用 76 5.5各機台使用狀況 78 5.5.1工件來到率9 min/unit、機台可利用率100% 78 5.5.2工件來到率6 min/unit、機台可利用率100% 80 5.5.3工件來到率9 min/unit、機台可利用率80% 82 第六章 結論與未來研究方向 84 6.1結論 84 6.2未來研究方向 85 參考資料 86

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