基于规则的批处理设备调度方法在半导体晶圆制造系统中应用

针对半导体炉管区瓶颈设备的批处理调度问题,提出满足工艺约束和设备限制的组批调度算法.在考虑产品动态到达的基础上,根据半导体制造系统大规模、多重入、混合型生产等特征,针对晶圆平均等待时间进行优化,实现多产品、多机台的实时组合派工.仿真实验在一个虚拟的晶圆制造系统上进行.结果表明,该算法在实时派工中对瓶颈设备填充率和利用率显著提升,有效地缩短了产品加工周期.

面向瓶颈的半导体晶圆制造系统派工策略及参数优化

针对半导体晶圆制造系统中瓶颈设备动态漂移的特性,提出一种动态瓶颈实时派工策略.它是根据瓶颈机台的实时信息做出决策,决策参数通过响应曲面法和期望函数法确定并优化.实例验证表明,该算法相对于其他两种派工策略,在产能、加工周期、方差和制品数量等4个指标上均有所改善.

基于问题分解的蚁群算法在半导体晶圆制造调度中的应用

为了调度具有大规模、多重入、混合型生产等特征的半导体晶圆制造系统,提出一种将基于问题分解的方法与蚁群算法相结合的新的调度方法.通过基于时间与基于系统结构的复合分解过程,将大规模复杂调度问题分解为若干子问题,在相邻子问题间设置重叠操作以保证调度的一致性.为调度各子问题,提出一种分类蚁群算法以处理不同类型的机器.仿真实验在一个虚拟的晶圆制造系统上进行,结果表明,该方法对调度结果有显著的提升.

半导体晶圆制造中的设备效率和设备能力

在半导体制造车间中,设备是非常昂贵的,设备折旧与维修占生产成本组成的最大比重,设备利用率的提高显得尤为重要,因此设备效率和设备能力已成为半导体制造者最关心的问题之一。本文针对该问题,系统地介绍了半导体晶圆制造中设备效率和设备能力的衡量标准及其数据收集,以期达到提高设备利用率的目的。

半导体晶圆制造车间层控制的内容及方法

半导体晶圆制造企业是资本密集、技术密集型产业,晶圆制造厂也是公认生产最为复杂的工厂之一。产品更新换代快、市场竞争激烈等特点使得投资者对设备产能和设备利用率高度重视。这已不仅仅是技术问题,而是生产制造过程管理的问题。本文介绍了半导体晶圆制造车间层控制的内容及方法。

半导体晶圆制造多厂区订单分配问题研究

研究了半导体晶圆制造企业多厂区协同生产的订单分配计划问题,以产品的生产成本和运输成本之和最小为目标,构建了生产能力有限情况下的数学模型,提出了用于求解该问题的二进制粒子群算法方案,阐明了该算法方案的具体实现过程。对典型算例进行了仿真,结果表明,粒子群算法方案的有效性和可行性。

SPC在半导体晶圆制造厂的应用(上)

由于半导体制造工艺过程的复杂性,一般很难建立其制造模型,不能对工艺过程状态有效地监控,所以迫切需要先进的半导体过程控制技术来严格监控工艺过程状态,而SPC就是其中最重要的一种技术。本文针对SPC做了简要概述,着重论述了根据半导体生产工艺的特点来实现其在半导体晶圆厂的实际应用。

半导体晶圆制造系统的时变多目标生产调度优化

从当前半导体晶圆制造企业实际生产调度的角度出发,根据模糊控制理论和模拟退火算法,提出了解决半导体晶圆制造系统(SWFS)时变多目标生产调度复杂问题的方法.大量的仿真实验数据证明,该方法可以在求解速度和优化质量间取得平衡,并实现了全局优化效果,为实现SWFS的科学生产控制与调度提供了有效策略和方法.

SPC在半导体晶圆制造厂的应用(下)

由于半导体制造工艺过程的复杂性,一般很难建立其制造模型,不能对工艺过程状态作有效的监控,所以迫切需要先进的半导体过程控制技术来严格监控工艺过程状态,而SPC就是其中最重要的一种技术。本文着重论述了半导体晶圆厂的SPC与传统行业的不同之处。

具有学习效应的半导体晶圆制造绿色车间调度问题研究

针对最小化最大完工时间、总碳排放以及总拖期时间的具有学习效应的半导体晶圆制造绿色车间调度问题,构建了双影响因素的新型学习效应模型,提出了改进的多元宇宙优化算法,并对其收敛性进行证明。通过对初始种群进行反向学习、宇宙个体进行莱维飞行扰动和对外部档案中的个体进行邻域搜索变异更新,产生新的父代个体,扩大了种群的多样性,避免算法陷入局部最优。通过对小规模和大规模测试算例的仿真实验,以及利用改进算法求解具有异质性机器的学习型半导体晶圆制造绿色车间调度问题,验证了本文所提出的算法对于求解具有学习效应的半导体晶圆制造绿色车间调度问题的有效性和可行性。

无线传感器网络使半导体晶圆制造厂保持高效率运行

对半导体晶圆制造至关重要的是细致、准确地沉积多层化学材料,以形成数千、数百万甚至在有些情况下是数10亿个晶体管,构成各种各样复杂的集成电路（IC）。在制造这些IC的过程中,每一步都要精确计量不同的化学气体,而气体使用量差异会很大,这是由不同的工艺所决定。在大多数情况下,这些步骤是高度自动化的。有趣的是,尚未自动化的竟然是一个非常简单的步骤,这就是“保持气体充足供应”。

基于驻留约束的半导体晶圆蚀刻系统实时调度算法

为有效利用半导体晶圆蚀刻系统,根据蚀刻系统的特点,进行了实时调度问题域的描述,提出了基于驻留约束的实时调度算法.在此基础上,建立了以无不良品和总完工时间最小为目标的启发式实时调度算法.仿真实验结果表明,该算法是有效和实用的.

基于模糊理论的半导体制造系统时变多目标生产调度研究

针对半导体晶圆制造系统(SWFS)调度中的多目标优化和目标时变性问题,提出了一种时变多目标(TVMO)调度算法。基于模糊理论研究了时变模糊集合与多目标重要程度的复杂非线性量化关系,进而研究了 SWFS 的优化调度方法。所提出的方法兼顾最大产品交期率、最大生产移动量和瓶颈机台最大产能利用率三个目标,根据时变目标权重计算出在制品的加工优先权序列号。大量的仿真实验数据证明,该调度算法能够改善系统多个绩效目标,可为大规模复杂重入型制造系统的科学生产控制与调度提供有效支持。

半导体生产线动态在制品水平控制方法

针对半导体晶圆制造中设备众多,生产周期长和多次重入等特点,提出一种在制品水平分解控制方法。首先,通过仿真实验,依据系统关键指标受设备性能变化影响的灵敏度大小,确定设备的约束权重;然后,依据设备约束权重,结合产品的加工参数,确定每种产品各加工阶段合理的在制品水平分布;最后,设备依据实际在制品水平和目标在制品水平的差别和上下游信息,动态地选择工件加工。通过仿真实验,验证了算法的可行性和有效性。

安森美半导体与LSI达成协议，扩充ASIC系列，投资于110nm技术及知识产权

安森美半导体（ON Semiconductor）与LSI公司达成的协议，进一步扩充专用集成电路（ASIC）系列。这协议让安森美半导体的客户能够通过设在美国俄勒冈州Gresham的安森美半导体晶圆制造厂，获得成熟及高性价比的110nm工艺技术．及相关的经过硅验证的知识产权（IP）。

富士通半导体与安森美半导体宣布战略合作

富士通半导体株式会社（Fuiitsu Semiconductor Limted）与安森美半导体（ON Semiconductor）日前宣布，双方已经达成晶圆代工服务协议。根据此协议的条款，富士通将在其日本福岛县会津若松市的8英寸（200mm）前工序半导体晶圆制造厂为安森美半导体制造晶圆。

富士通半导体与安森美半导体宣布战略合作

2014年7月31日，富士通半导体株式会社（Fujitsu Semiconductor Limted）与安森美半导体（ON Semiconductor）宣布，双方已经达成晶圆代工服务协议。根据此协议的条款，富士通将在其日本福岛县会津若松市的8英寸（200mm）前工序半导体晶圆制造厂为安森美半导体制造晶圆。晶圆初始生产预计将在一年之内开始，安森美半导体未来将有机会从会津若松市晶圆厂获得更多的产能。

富士通半导体与安森美半导体宣布战略合作

2014年7月31日,富士通半导体株式会社与安森美半导体宣布,双方已经达成晶圆代工服务协议。根据此协议的条款,富士通将在其日本福岛县会津若松市的8英寸（200 mm）前工序半导体晶圆制造厂为安森美半导体制造晶圆。晶圆初始生产预计将在从今天起的一年之内开始,安森美半导体未来将有机会从这会津若松市晶圆厂获得更多的产能。

《半导体国际》专家委员会，与您携手共进

2006年《半导体国际》具有品牌效应的“成品率提升研讨会”。“晶圆清洗技术研讨会”和“光刻技术研讨会”已于5月，8月和10月成功举办。在此基础上。《半导体国际》邀请来自半导体晶圆制造厂和设备材料供应商的资深专家。分别成立了三个专家委员会。这些在半导体行业有10年以上经验。并在各自领域拥有独到见解的专家们将通过《半导体国际》杂志、网站．研讨会等平台，畅谈半导体技术、产业．市场的发展方向。并定期与业界工程师进行对话交流。《半导体国际》每年将更新或扩充专家委员会成员。以期提供更广泛的经验之谈。更好地服务于高速成长的中国半导体制造业。