飞思卡尔半导体（中国）有限公司 天津西青 300385
摘要：因为半导体的生产过程非常繁琐，同时产品的种类又极其众多，所以要比很多制造企业的生产过程都复杂，由此生产优化就显得极为重要。因此，本文就着重从线性规划角度来研究半导体生产规划中的优化决策方法，不仅有效减少了半导体的生产时间，而且还充分增强了瓶颈设备的使用效率，给半导体生产带来了很大的帮助。
关键词：半导体；生产规划；优化决策方法；线性规划
一、半导体生产规划的必要性
因为在半导体的生产过程当中，为满足预测产品需求，而对设备数量进行确认的过程极其困难，同时所预测的产品需求也是不确定的，而且购买设备的时间长、价格高，所以对半导体生产进行规划是非常有必要的。现阶段对半导体生产规划最常用的方法就是电子表格法，其中所需的设备数量为加工时间和可使用的时间之比。当加工周期时间为主要指标时，还可采用离散事件仿真法来进行规划。不过无论上述哪种方法均需要反复的试验，以找到最佳的解决方法。对于半导体生产规划与调度方面来说，线性规划属于非常有效的一种方法，既可以达到客户的需要，又可以很大程度的提升设备使用效率，降低成本，为此许多专家和学者便从线性规划方面来研究生产规划中的优化决策方法，同时还建设了生产规划的模型，此模型具有很多的设备，将生产过程主要集中于这些设备当中，使用此方法能够有效解决两大问题：首先，如果产品数量能够一定程度的发生改变，那么依据所存在的生产设备，可得到最大利润下的混合生产形式。其次，可算出确定数量的产品下设备使用最少量，该线性规划的优化系统在1996年时成为了IBM最大的半导体生产线，着重用于半导体生产规划当中，其被叫做CAPS，全名为capacity optimization plan-ning system。
二、半导体的生产流程
通常半导体生产主要包括两大部分：晶圆制造与芯片封装和测试。其中，晶圆制造属于前道工序，芯片封装和测试属于后道工序，它们大多数都是在不同的工厂中生产的。对于晶圆制造流程来说，其需要先经过化学清洗、平面光刻、离子注入、金属沉积与氧化、等离子体或化学刻蚀等作用后，送于封装测试厂实施进一步的加工，第一，贴膜。以避免在磨片时，硅片的表面因电路而发生损坏。第二，磨片。以减少硅片的厚，使其符合封装的要求。第三，拆膜和贴片。以通过保护膜及金属框架把硅片固定起来，方便切割。第四，切割。把硅片切成单个的芯片，并洗去硅屑。第五，芯片粘贴。把芯片通过粘合剂贴到框架衬垫上。第六，引线键合。借助金线把芯片上的引线孔与框架衬垫上的引脚相连，以使芯片和外部电路相连。第七，模塑。其主要是塑封元件的线路，以防止元件因外力而发生损坏，并提高元件的物理属性，以利于使用。第八，考机。其属于测试的第一步，把封装的芯片置于加热炉中烘烤一会，然后展开测试，以查看芯片能不能正常使用，同时按照芯片的不同属性，将其分成多个等级，对测试通过的芯片放于半成品库中，以展开最后的加工，最终检查、打包并发出。
三、建模
在生产规划方面，如何在有限的资源下合理规划生产以使利益最大化是其关键，具体可通过对模型的简化来完成，首先，时间设为一星期，确定好每星期每个产品的加工数量。其次，每周的封装及测试量均在该周完成。
再次，因为设备生产力是通过每周的加工数量进行衡量的，所以此数值为已加入故障、维修、调整与返工等情况的平均值。然后，成品率为生产规划过程中封装及测试的平均值，每个成品率都可视为100％。最后，模型仅考虑生产能力的问题，原料视为充足。
四、系统优化
本文采用的是ILOG公司的CPLEX优化软件对线性规划模型实施编程与求解，该软件的解算器属性非常厉害，在短期下就能对线性规划以及混合整数规划得到非常满意的解。此系统首先是以友好的图形用户界面展现给用户，然后用户对输入的参数展开检查，主要包括：设备库存、产品需求量以及生产能力等等，以保证数据的准确，随后系统会自动对数据实施转换，以取得和模型相符的数据文件，同时系统借助CPLEX解算器得出最佳解，之后该系统对所得到的最优解会依据实际生产情况得到混合生产时设备的使用状况、产品的产出情况以及缺货情况等，最终以Excel报表形式体现给用户。上述过程均可重复的展开假设和分析，以发现在不同条件及规则下对结果的影响程度，进而找出最佳生产规划。此方法较电子表格法的响应时间少，同时还增强了瓶颈设备的使用效率，可充分体现出线性规划对半导体生产规划的积极作用。
五、总结
通过上述内容可知：半导体生产规划中线性规划具有很大的作用，不仅有效的缩短了生产规划的时间，而且显著提高了生产效率，用户仅对数据进行维护、对生产规则进行调整，便可借助解算器得到优化之后的生产规划，很大程度的节省了人力，可见线性规划在半导体生产当中应用前景非常的可观。
参考文献：
[1] 马慧民，许圣良，叶春明，等.基于知识进化算法的半导体供应链协同计划[J].系统管理学报，2012，21（3）：391 - 398.
[2] 刘建军，陈庆新，毛宁，等.事件驱动的并行多机模具热处理生产调度[J].计算机集成制造系统，2015，21（4）：1013 - 1022.
[3] Baptiste P，Le Pape C，Nuijten W.Con-straint-based scheduling：applying constraint pro-gramming to scheduling problems [M].Springer Science& Business Media，2012.
[4] Ouelhadj D，Petrovic S.A survey of dynamicscheduling in manufacturing systems [J].Journal ofscheduling，2009，12（4）：417 – 431.
[5] Aytug H，Lawley M A，McKay K，et al.Executingproduction schedules in the face of uncertainties：Areview and some future directions [J].European Jour-nal of Operational Research，2005，161（1）：86 – 110.