CN101727098B - 生产周期目标测量方法及*** - Google Patents

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Abstract

本发明提供了CT目标测量方法及***，以提高测量CT目标的准确性。该方法包括：获得生产过程中各机台性能数据；基于预定产品完成时间及获得的性能数据信息，计算各机台预期利用率；基于获得的性能数据，获得各机台利用率与待处理产品在各机台前等待时间的对应关系；根据所述对应关系及各机台预期利用率，计算待处理产品在各机台前等待时间；加总待处理产品在各机台前等待时间及各机台处理待处理产品所需的处理时间，测量出CT目标。

Description

生产周期目标测量方法及***
技术领域
本发明涉及集成电路制造领域，尤其涉及生产周期目标测量方法及***。
背景技术
集成电路制造过程包含很多工序，各工序对应有相应的机台(tool)，用来处理待处理产品。集成电路的制造过程即为待处理产品顺次经过各个机台的处理，制造出最终产品的过程。
通常情况下各工序及机台性能等因素会有差别，因此各机台单位时间内处理的待处理产品数目，即机台的处理速率通常不一致，业界一般将处理速率最小的机台称为瓶颈(bottleneck)机台。
此外前一个机台处理后的待处理产品，有时候需要在特定时间内由下一机台进行处理，否则如果超过该特定时间才由下一机台处理，就会导致下一机台无法处理该待处理产品或者最后形成的最终产品性能无法满足要求，所述特定时间称为等待时间(Q-time)。在生产过程中，需要保证待处理产品在经过前一机台处理后，在等待时间内进入下一个机台处理。
生产周期目标(CT目标，Cycle Time Target)，即生产出一批产品所需要的生产时间，它是集成电路制造中重要的生产目标，与集成电路的生产计划密切相关。如果能准确测量CT目标，则制作的生产计划必然较为科学合理，生产效率相应就高，否则如果不能准确测量CT目标，则设计出的生产计划也就不那么科学合理，生产效率相应就低。但集成电路制造过程包括很多工序，而且还要考虑等待时间等因素，因此其生产周期目标(CT目标，Cycle Time Target)很难测量，直至目前都没有科学合理的测量方法，大多数生产都是依靠经验数据来估计CT目标，但这种根据经验数据估计CT目标的方法无法保证CT目标的有效性，也就常常出现CT目标与实际生产周期相差很大，降低生产效率的问题。
发明内容
本发明提供CT目标测量方法及***，以提高测量CT目标的准确性，进而提高生产效率。
本发明提出了CT目标测量方法，包括：获得生产过程中各机台性能数据；基于预定产品完成时间及获得的性能数据信息，计算各机台预期利用率；基于获得的性能数据，获得各机台利用率与待处理产品在各机台前等待时间的对应关系；根据所述对应关系及各机台预期利用率，计算待处理产品在各机台前等待时间；加总待处理产品在各机台前等待时间及各机台处理待处理产品所需的处理时间，测量出生产周期目标。
本发明还提出了CT目标测量***，包括：性能数据获得单元，用于获得生产过程中各机台性能数据；预期利用率计算单元，用于基于预定产品完成时间及性能数据获得单元获得的性能数据信息，计算各机台预期利用率；对应关系获得单元，用于基于性能数据获得单元获得的性能数据，获得各机台利用率与待处理产品在各机台前等待时间的对应关系；等待时间计算单元，用于根据所述对应关系获得单元获得的对应关系及预期利用率计算单元计算的各机台预期利用率，计算待处理产品在各机台前等待时间；以及生产周期目标测量单元，用于加总等待时间计算单元计算的待处理产品在各机台前等待时间及各机台处理待处理产品所需的处理时间，测量出生产周期目标。
本发明通过测量出各机台预期利用率与等待时间的对应关系，及采用预期利用率模型计算出各机台预期利用率，再根据所述对应关系及预期利用率，测量出待处理产品在各机台前的等待时间，然后将所述各等待时间与各机台处理待处理产品所需的处理时间加总，就测量出CT目标，从而提供了科学合理的CT目标测量方案，避免了现有技术中通过采用经验数据的方式测量CT目标无法保证测量得到的CT目标的有效性的问题，提高了测量CT目标的准确性，从而提高了生产效率。
附图说明
图1为本发明实施例提出的CT目标测量方法的流程图；
图2为本发明实施例提出的CT目标测量***的结构示意图。
具体实施方式
根据背景技术的分析可知，产品生产过程所耗费的时间即CT目标，由待处理产品在各机台前等待时间及各机台处理待处理产品的处理时间构成，而各机台的处理时间基本是确定的，因此如果能够测量出待处理产品在各机台前等待时间，则再加总各机台处理时间即可得到CT目标。要计算待处理产品在各机台前等待时间，则由于各机台的利用率与待处理产品在各机台前等待时间相关，因此可以通过利用率及等待时间的历史数据，模拟出利用率和等待时间的函数关系，再通过利用率预期模型计算出预期利用率，则根据该函数关系及预期利用率就可以计算出待处理产品在各机台前等待时间。
基于上述想法，本发明实施例提出如下CT目标测量方法，以提高CT目标测量的准确性。
图1为本发明实施例提出的CT目标测量方法的流程图，参照该图，所述方法包括步骤：
步骤1，获得生产过程中各机台性能数据；
所述机台性能数据可以包括：机台两次故障间的平均时间、机台发生故障后的平均修复时间、机台平均可用时间、预防保养(PM)时间、PM计划、一个月内机台故障时间超过一天的几率p1，一个月内机台故障时间超过两天的几率p2及一个月内机台故障时间超过三天的几率p3等。
步骤2，基于预定产品完成时间及获得的性能数据信息，计算各机台预期利用率；
计算预期利用率可以有两种方法，第一种采用预期利用率动态模型，模型输入参数为初始CT目标、预定产品完成时间及机台性能数据信息，输出为机台预期利用率；第二种是采用预期利用率静态模型，模型输入参数为预定产品完成时间及机台性能数据信息，输出为机台预期利用率。这两种计算方法的差别在于第一种方式考虑到当前生产情况的影响，第二种则适用于产品完成时间还是长期的情况，这时无需考虑当前生产状况的影响。上述动态及静态模型均为本领域公知常识，本申请无需详细阐述。
步骤3，基于获得的性能数据，获得各机台利用率与待处理产品在各机台前等待时间的对应关系；
根据已有机台利用率和等待时间历史数据，拟合出利用率和等待时间的函数关系，即可获得利用率与等待时间的对应关系。但是由于机台利用率和等待时间的历史数据通常并非生产当前产品的机台的数据，因此还需要对所述拟合的对应关系进行调整，使其更为精确。
调整的思路可以是：在拟合出所述函数关系后，再在生产当前产品各机台中选择一个机台，单独计算出该选择的机台的预期利用率及等待时间，然后将该计算出的预期利用率及等待时间代入该函数关系，调整相应参数，即可得到新的函数关系，即为调整后的对应关系。较佳的，本发明实施例选择单独计算瓶颈机台的预期利用率及等待时间，用以调整拟合的对应关系。在下述实施例中将详细阐述。
步骤4，根据步骤3得到的所述对应关系及步骤2得到的各机台预期利用率，计算待处理产品在各机台前等待时间；
步骤5，加总待处理产品在各机台前等待时间及各机台处理待处理产品所需的处理时间，测量出生产周期目标。
通过以上步骤即可测量出CT目标，与现有经验估计方法相比，此处提供了科学合理的CT目标测量方法，提高了CT目标测量的准确率。
下面结合具体实施例详细阐述上述CT目标测量方法。
实施例一，采用预期利用率静态模型的实施方式。
首先收集各机台的性能数据，包括步骤1中涉及的数据；在收集到各机台的性能数据后，则采用预期利用率静态模型计算各机台的预期利用率；在利用静态预期利用率模型计算预期利用率时，可以将主生产计划(MPS，MasterProduction Schedule)中该产品的预定完成时间及收集的机台性能参数作为预期利用率静态模型的输入参数，再运行计算该模型，得到输出的各机台预期利用率。
在得到各机台预期利用率后，采用如下过程获得各机台利用率和待处理产品在各机台前等待时间的对应关系：
首先选择机台利用率和等待时间的历史数据；由于在机台需要处理的待处理产品数目较大即负荷较大时，CT目标的测量更为重要，因此较佳的选择机台负荷较大，例如大于99％时的历史数据。此处的历史数据可以是当前机台的历史数据，也可以是其他机台的历史数据。在选择出历史数据后，根据所述选择的历史数据拟合出机台利用率和等待时间的函数关系。由于该历史数据通常不是当前机台生产当前产品的数据，因此还需要对该函数关系进行调整。为调整所述函数关系，本实施例选择瓶颈机台作为参考，先计算待处理产品在瓶颈机台前的等待时间，然后将上述计算出的瓶颈机台的预期利用率及该等待时间代入所述函数关系，再调整该函数关系，得到所需的对应关系。其中计算待处理产品在瓶颈机台前的等待时间的过程为：获得该瓶颈机台的处理速率V，然后获得该瓶颈机台前待处理产品的数量，再根据瓶颈机台的闲置概率及整个产品生产周期调整该数量，最后用调整后的该数量除以处理速率即可得到待处理产品在该瓶颈机台前的等待时间。所述瓶颈机台的闲置概率可以根据V及整个***中各机台的p1、p2及p3测算。例如，如果处理速率V代表瓶颈机台每小时处理V数量待处理产品，则在p1＝0.1、p2＝0.05及p3＝0.03即***中机台一个月内连续down机超过一天、两天及三天的概率分别是0.1，0.05和0.03的情况下，若选择在该瓶颈机台前安排数量为24*V的产品，则瓶颈机台不会由于生产***中其他机台down机超过24小时而闲置的概率是1-0.1＝0.9；同理若安排数量为48*V的产品，则瓶颈机台不会由于生产***中其他机台down机超过2天而导致闲置的概率是1-0.0.5＝0.95。调整瓶颈机台前待处理产品的目标数量，同时考虑该瓶颈机台的闲置概率和整个产品生产周期。根据瓶颈机台的闲置概率及整个产品生产周期调整所述瓶颈机台前待处理产品数量的调整步骤是可选的，即使不调整，相对于现有技术而言，本实施例也能够解决现有技术的问题，精确测量CT目标值。
在得到各机台利用率及待处理产品在各机台前等待时间的对应关系后，根据各机台预期利用率，测量出待处理产品在各机台前等待时间，然后将测量出的待处理产品在各机台前等待时间与各机台处理需要生产的产品所需的处理时间加总，得到的时间即为CT目标。
该实施例采用静态模型计算预期利用率，尤其适用于长期的生产计划安排。
实施例二，采用预期利用率动态模型的实施方式。
实施例二与实施例一的区别在于，本实施例在计算各机台的预期利用率时，采用预期利用率动态模型计算。
由于动态模型的输入参数还有初始CT目标，因此在计算预期利用率前，需要设置初始CT目标，然后将初始CT目标、预定产品完成时间及获得的性能数据信息作为输入，通过运行计算动态模型，得到各机台的预期利用率。然后再通过与实施例一类似的过程测量出CT目标。在测量出CT目标后，还需要比较测量出的CT目标及初始CT目标，如果测量的CT目标与初始CT目标的差别处于预定范围内，则确定所述测量出的CT目标或该初始CT目标为所需的CT目标，否则在比较出测量的CT目标与初始CT目标的差别未处于预定范围内时，将测量出的CT目标作为新的初始CT目标，重新测量CT目标，直至测量的CT目标与初始CT目标的差别处于预定范围内为止。
由于在机台性能数据和产品预定完成时间一定时，CT目标与预期利用率负相关，而机台预期利用率与等待时间正相关，因此如果初期测量的CT目标较大，则使得后续测量的预期利用率较低，导致后续测量的CT目标较小，所以CT目标是收敛的，采用上述方法将能够得到CT目标。
实施例二考虑了当前的生产状况，尤其有利于短期的生产计划安排。
本发明实施例还提出了CT目标测量***，以提高CT目标测量的准确率，进一步提高生产效率。
图2为本发明实施例提出的CT目标测量***的结构示意图，所述***包括：
性能数据获得单元10，用于获得生产过程中各机台性能数据；
预期利用率计算单元11，用于基于预定产品完成时间及性能数据获得单元10获得的性能数据信息，计算各机台预期利用率；
对应关系获得单元12，用于基于性能数据获得单元10获得的性能数据，获得各机台利用率与待处理产品在各机台前等待时间的对应关系；
等待时间计算单元13，用于根据所述对应关系获得单元12获得的对应关系及预期利用率计算单元11计算的各机台预期利用率，计算待处理产品在各机台前等待时间；以及
生产周期目标测量单元14，用于加总等待时间计算单元13计算的待处理产品在各机台前等待时间及各机台处理待处理产品所需的处理时间，测量出生产周期目标。
其中如果采用预期利用率动态模型计算各机台预期利用率，则预期利用率计算单元11具体包括：用于获得初始生产周期目标的子单元；以及用于根据初始生产周期目标、预定产品完成时间及获得的性能数据信息，采用预期利用率动态模型，计算所述各机台预期利用率的子单元。
由于采用动态模型计算预期利用率需要输入初始CT目标，因此还可以通过判断测量出的CT目标与初始CT目标的差别是否在预定范围，如果是，则测量出的CT目标与初始CT目标较为接近，可以将测量出的CT目标或初始CT目标确定为最终测量出的CT目标，否则如果测量出的CT目标与初始CT目标的差别未处于预定范围，则需要将测量出的CT目标作为初始CT目标，重新测量CT目标，直至测量出的CT目标与初始CT目标的差别处于预定范围为止。据此，本发明实施例提出上述CT目标***还可以包括：用于比较测量出的生产周期目标及初始生产周期目标的单元；用于在比较出测量的生产周期目标与初始生产周期目标的差别处于预定范围内时，确定所述测量出的生产周期目标或该初始生产周期目标为最终的生产周期目标的单元；以及用于在比较出测量的生产周期目标与初始生产周期目标的差别未处于预定范围内时，将测量出的生产周期目标作为新的初始生产周期目标，重新测量生产周期目标，直至测量的生产周期目标与初始生产周期目标的差别处于预定范围内为止的单元。
如果采用预期利用率静态模型计算各机台预期利用率，则预期利用率计算单元11具体包括：用于基于预定产品完成时间及性能数据获得单元获得的性能数据信息，采用预期利用率静态模型计算各机台预期利用率的子单元。
上述预期利用率动态模型和静态模型与方法实施例部分类似，这里不再阐述。
参考上述方法实施例中获得机台利用率与等待时间对应关系的方法，本实施例提出对应关系获得单元12可以具体包括：用于计算各机台中瓶颈机台及瓶颈机台前各机台待处理的产品数目总和的子单元；用于根据瓶颈机台的处理速率及所述数目总和，计算待处理产品在瓶颈机台前的等待时间的子单元；用于根据利用率历史数据及对应的等待时间历史数据，计算出利用率和等待时间的对应关系的子单元；以及用于根据瓶颈机台的预期利用率及该等待时间，调整所述对应关系的子单元。
本发明实施例提出的上述CT目标测量方案，由于CT目标与机台性能数据对应，因此通过检测CT目标值还能够容易的检测出生产状况，在各机台性能数据等没有达到标准时，就能够很容易检测出其对生产状况的影响，从而进行相应改进，这将进一步提高生产效率。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (11)

1.一种生产周期目标测量方法，其特征在于，包括：
获得生产过程中各机台性能数据；
基于预定产品完成时间及获得的性能数据信息，计算各机台预期利用率；
基于获得的性能数据，获得各机台利用率与待处理产品在各机台前等待时间的对应关系；
根据所述对应关系及各机台预期利用率，计算待处理产品在各机台前等待时间；
加总待处理产品在各机台前等待时间及各机台处理待处理产品所需的处理时间，测量出生产周期目标。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得各机台利用率与待处理产品在各机台前等待时间的对应关系，具体包括：
计算各机台中瓶颈机台及瓶颈机台前各机台待处理的产品数目总和；
根据瓶颈机台的处理速率及所述数目总和，计算待处理产品在瓶颈机台前等待时间；
根据已有机台利用率历史数据及对应的等待时间历史数据，计算出所述各机台利用率与待处理产品在各机台前等待时间的对应关系；
根据待处理产品在瓶颈机台前等待时间及预期利用率，调整所述对应关系。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述根据瓶颈机台的处理速率及所述数目总和，计算待处理产品在瓶颈机台前等待时间前，还具体包括：根据各机台性能数据，调整所述计算出的数目总和的步骤。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，采用静态模型计算所述各机台预期利用率。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述各机台预期利用率，具体包括：
获得初始生产周期目标；
根据初始生产周期目标、预定产品完成时间及获得的性能数据信息，采用预期利用率动态模型，计算所述各机台预期利用率。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括步骤：
比较测量出的生产周期目标及初始生产周期目标；
在比较出测量的生产周期目标与初始生产周期目标的差别处于预定范围内时，确定所述测量出的生产周期目标或该初始生产周期目标为最终的生产周期目标；
在比较出测量的生产周期目标与初始生产周期目标的差别未处于预定范围内时，将测量出的生产周期目标作为新的初始生产周期目标，重新测量生产周期目标，直至测量的生产周期目标与初始生产周期目标的差别处于预定范围内为止。
7.一种生产周期目标测量***，其特征在于，包括：
性能数据获得单元，用于获得生产过程中各机台性能数据；
预期利用率计算单元，用于基于预定产品完成时间及性能数据获得单元获得的性能数据信息，计算各机台预期利用率；
对应关系获得单元，用于基于性能数据获得单元获得的性能数据，获得各机台利用率与待处理产品在各机台前等待时间的对应关系；
等待时间计算单元，用于根据所述对应关系获得单元获得的对应关系及预期利用率计算单元计算的各机台预期利用率，计算待处理产品在各机台前等待时间；以及
生产周期目标测量单元，用于加总等待时间计算单元计算的待处理产品在各机台前等待时间及各机台处理待处理产品所需的处理时间，测量出生产周期目标。
8.如权利要求7所述的***，其特征在于，所述对应关系获得单元，具体包括：
用于计算各机台中瓶颈机台及瓶颈机台前各机台待处理的产品数目总和的子单元；
用于根据瓶颈机台的处理速率及所述数目总和，计算所述待处理产品在瓶颈机台前等待时间的子单元；
用于根据已有机台利用率历史数据及对应的等待时间历史数据，计算出所述各机台利用率与待处理产品在各机台前等待时间的对应关系；以及
用于根据所述待处理产品在瓶颈机台前等待时间及预期利用率，调整所述对应关系的子单元。
9.如权利要求7所述的***，其特征在于，所述预期利用率计算单元包括用于基于预定产品完成时间及性能数据获得单元获得的性能数据信息，采用预期利用率静态模型计算各机台预期利用率的子单元。
10.如权利要求7所述的***，其特征在于，所述预期利用率计算单元包括：
用于获得初始生产周期目标的子单元；以及
用于根据初始生产周期目标、预定产品完成时间及获得的性能数据信息，采用预期利用率动态模型，计算所述各机台预期利用率的子单元。
11.如权利要求10所述的***，其特征在于，还包括：
用于比较测量出的生产周期目标及初始生产周期目标的单元；
用于在比较出测量的生产周期目标与初始生产周期目标的差别处于预定范围内时，确定所述测量出的生产周期目标或该初始生产周期目标为最终的生产周期目标的单元；以及
用于在比较出测量的生产周期目标与初始生产周期目标的差别未处于预定范围内时，将测量出的生产周期目标作为新的初始生产周期目标，重新测量生产周期目标，直至测量的生产周期目标与初始生产周期目标的差别处于预定范围内为止的单元。
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