A product mix and a material flow problem concerning the semiconductor manufacturing industry

Das zentrale Thema dieser Arbeit behandelt die Optimierung der Programm- und Ablaufplanung in der Halbleiterindustrie. Die Diplomarbeit besteht aus zwei separaten Teilen. Der erste Abschnitt befasst sich mit einem Unternehmen aus dieser Branche namens Infineon Technologies AG. Dieser internationale Konzern dient als Beispiel für den theoretischen Hintergrund des Halbleiter-Fertigungsprozesses mit seinen spezifischen Anforderungen. Das zugrunde liegende Verfahren zeichnet sich durch große Anfälligkeit der Produkte während des Produktionsprozesses und enorme Komplexität aus. Da die gesamte Fertigung nicht als Ganzes betrachtet und optimiert werden kann, werden in der Diplomarbeit zwei unterschiedliche Problemstellungen angeführt: ein Produkt-Mix und ein Material-Flow-Problem. Dabei wird einerseits versucht, den Profit zu maximieren, andererseits soll die gesamte Herstellungszeit innerhalb einer Werkstatt minimiert werden. Diese beiden Sachverhalte werden zunächst theoretisch diskutiert und in weiterer Folge wird die mathematische Modellierung mit Xpress optimal gelöst. Das Produkt-Mix Teilproblem erfordert lediglich die Umsetzung in Xpress, da die generierten Ergebnisse Optimalität aufweisen und die Rechenzeit sich um 0 Sekunden in jedem Durchlauf bewegt. Daher wird kein weiterer Vergleich mit einer anderen Software-Implementierung dargestellt. Die generierten Lösungen des Materialfluss-Problems aus Xpress werden mit den heuristischen Ergebnissen anhand der Implementierung in C++ verglichen. Diese Ergebnisse erreichen die Optimalität nicht, sondern bieten eine gute und praktikable Lösung für eine größere Auswahl von Fällen in angemessener Rechenzeit

Entwicklung und Einführung von Produktionssteuerungsverbesserungen für die kundenorientierte Halbleiterfertigung

Production control in a semiconductor production facility is a very complex and timeconsuming task. Different demands regarding facility performance parameters are defined by customer and facility management. These requirements are usually opponents, and an efficient strategy is not simple to define. In semiconductor manufacturing, the available production control systems often use priorities to define the importance of each production lot. The production lots are ranked according to the defined priorities. This process is called dispatching. The priority allocation is carried out by special algorithms. In literature, a huge variety of different strategies and rules is available. For the semiconductor foundry business, there is a need for a very flexible and adaptable policy taking the facility state and the defined requirements into account. At our case the production processes are characterized by a low-volume high-mix product portfolio. This portfolio causes additional stability problems and performance lags. The unstable characteristic increases the influence of reasonable production control logic. This thesis offers a very flexible and adaptable production control policy. This policy is based on a detailed facility model with real-life production data. The data is extracted from a real high-mix low-volume semiconductor facility. The dispatching strategy combines several dispatching rules. Different requirements like line balance, throughput optimization and on-time delivery targets can be taken into account. An automated detailed facility model calculates a semi-optimal combination of the different dispatching rules under a defined objective function. The objective function includes different demands from the management and the customer. The optimization is realized by a genetic heuristic for a fast and efficient finding of a close-to-optimal solution. The strategy is evaluated with real-life production data. The analysis with the detailed facility model of this fab shows an average improvement of 5% to 8% for several facility performance parameters like cycle time per mask layer. Finally the approach is realized and applied at a typical high-mix low-volume semiconductor facility. The system realization bases on a JAVA implementation. This implementation includes common state-of-the-art technologies such as web services. The system replaces the older production control solution. Besides the dispatching algorithm, the production policy includes the possibility to skip several metrology operations under defined boundary conditions. In a real-life production process, not all metrology operations are necessary for each lot. The thesis evaluates the influence of the sampling mechanism to the production process. The solution is included into the system implementation as a framework to assign different sampling rules to different metrology operations. Evaluations show greater improvements at bottleneck situations. After the productive introduction and usage of both systems, the practical results are evaluated. The staff survey offers good acceptance and response to the system. Furthermore positive effects on the performance measures are visible. The implemented system became part of the daily tools of a real semiconductor facility.Produktionssteuerung im Bereich der kundenorientierten Halbleiterfertigung ist heutzutage eine sehr komplexe und zeitintensive Aufgabe. Verschiedene Anforderungen bezüglich der Fabrikperformance werden seitens der Kunden als auch des Fabrikmanagements definiert. Diese Anforderungen stehen oftmals in Konkurrenz. Dadurch ist eine effiziente Strategie zur Kompromissfindung nicht einfach zu definieren. Heutige Halbleiterfabriken mit ihren verfügbaren Produktionssteuerungssystemen nutzen oft prioritätsbasierte Lösungen zur Definition der Wichtigkeit eines jeden Produktionsloses. Anhand dieser Prioritäten werden die Produktionslose sortiert und bearbeitet. In der Literatur existiert eine große Bandbreite verschiedener Algorithmen. Im Bereich der kundenorientierten Halbleiterfertigung wird eine sehr flexible und anpassbare Strategie benötigt, die auch den aktuellen Fabrikzustand als auch die wechselnden Kundenanforderungen berücksichtigt. Dies gilt insbesondere für den hochvariablen geringvolumigen Produktionsfall. Diese Arbeit behandelt eine flexible Strategie für den hochvariablen Produktionsfall einer solchen Produktionsstätte. Der Algorithmus basiert auf einem detaillierten Fabriksimulationsmodell mit Rückgriff auf Realdaten. Neben synthetischen Testdaten wurde der Algorithmus auch anhand einer realen Fertigungsumgebung geprüft. Verschiedene Steuerungsregeln werden hierbei sinnvoll kombiniert und gewichtet. Wechselnde Anforderungen wie Linienbalance, Durchsatz oder Liefertermintreue können adressiert und optimiert werden. Mittels einer definierten Zielfunktion erlaubt die automatische Modellgenerierung eine Optimierung anhand des aktuellen Fabrikzustandes. Die Optimierung basiert auf einen genetischen Algorithmus für eine flexible und effiziente Lösungssuche. Die Strategie wurde mit Realdaten aus der Fertigung einer typischen hochvariablen geringvolumigen Halbleiterfertigung geprüft und analysiert. Die Analyse zeigt ein Verbesserungspotential von 5% bis 8% für die bekannten Performancekriterien wie Cycletime im Vergleich zu gewöhnlichen statischen Steuerungspolitiken. Eine prototypische Implementierung realisiert diesen Ansatz zur Nutzung in der realen Fabrikumgebung. Die Implementierung basiert auf der JAVA-Programmiersprache. Aktuelle Implementierungsmethoden erlauben den flexiblen Einsatz in der Produktionsumgebung. Neben der Fabriksteuerung wurde die Möglichkeit der Reduktion von Messoperationszeit (auch bekannt unter Sampling) unter gegebenen Randbedingungen einer hochvariablen geringvolumigen Fertigung untersucht und geprüft. Oftmals ist aufgrund stabiler Prozesse in der Fertigung die Messung aller Lose an einem bestimmten Produktionsschritt nicht notwendig. Diese Arbeit untersucht den Einfluss dieses gängigen Verfahrens aus der Massenfertigung für die spezielle geringvolumige Produktionsumgebung. Die Analysen zeigen insbesondere in Ausnahmesituationen wie Anlagenausfällen und Kapazitätsengpässe einen positiven Effekt, während der Einfluss unter normalen Produktionsbedingungen aufgrund der hohen Produktvariabilität als gering angesehen werden kann. Nach produktiver Einführung in einem typischen Vertreter dieser Halbleiterfabriken zeigten sich schnell positive Effekte auf die Fabrikperformance als auch eine breite Nutzerakzeptanz. Das implementierte System wurde Bestandteil der täglichen genutzten Werkzeuglandschaft an diesem Standort

Cycle Time Estimation in a Semiconductor Wafer Fab: A concatenated Machine Learning Approach

Die fortschreitende Digitalisierung aller Bereiche des Lebens und der Industrie lässt die Nachfrage nach Mikrochips steigen. Immer mehr Branchen – unter anderem auch die Automobilindustrie – stellen fest, dass die Lieferketten heutzutage von den Halbleiterherstellern abhängig sind, was kürzlich zur Halbleiterkrise geführt hat. Diese Situation erhöht den Bedarf an genauen Vorhersagen von Lieferzeiten von Halbleitern. Da aber deren Produktion extrem schwierig ist, sind solche Schätzungen nicht einfach zu erstellen. Gängige Ansätze sind entweder zu simpel (z.B. Mittelwert- oder rollierende Mittelwertschätzer) oder benötigen zu viel Zeit für detaillierte Szenarioanalysen (z.B. ereignisdiskrete Simulationen). Daher wird in dieser Arbeit eine neue Methodik vorgeschlagen, die genauer als Mittelwert- oder rollierende Mittelwertschätzer, aber schneller als Simulationen sein soll. Diese Methodik nutzt eine Verkettung von Modellen des maschinellen Lernens, die in der Lage sind, Wartezeiten in einer Halbleiterfabrik auf der Grundlage einer Reihe von Merkmalen vorherzusagen. In dieser Arbeit wird diese Methodik entwickelt und analysiert. Sie umfasst eine detaillierte Analyse der für jedes Modell benötigten Merkmale, eine Analyse des genauen Produktionsprozesses, den jedes Produkt durchlaufen muss – was als "Route" bezeichnet wird – und entwickelte Strategien zur Bewältigung von Unsicherheiten, wenn die Merkmalswerte in der Zukunft nicht bekannt sind. Zusätzlichwird die vorgeschlagene Methodik mit realen Betriebsdaten aus einerWafer-Fabrik der Robert Bosch GmbH evaluiert. Es kann gezeigt werden, dass die Methodik den Mittelwert- und Rollierenden Mittelwertschätzern überlegen ist, insbesondere in Situationen, in denen die Zykluszeit eines Loses signifikant vom Mittelwert abweicht. Zusätzlich kann gezeigt werden, dass die Ausführungszeit der Methode signifikant kürzer ist als die einer detaillierten Simulation

Scheduling of serial multiproduct batch processes

Master'sMASTER OF ENGINEERIN

Adaptive Order Dispatching based on Reinforcement Learning: Application in a Complex Job Shop in the Semiconductor Industry

Heutige Produktionssysteme tendieren durch die Marktanforderungen getrieben zu immer kleineren Losgrößen, höherer Produktvielfalt und größerer Komplexität der Materialflusssysteme. Diese Entwicklungen stellen bestehende Produktionssteuerungsmethoden in Frage. Im Zuge der Digitalisierung bieten datenbasierte Algorithmen des maschinellen Lernens einen alternativen Ansatz zur Optimierung von Produktionsabläufen. Aktuelle Forschungsergebnisse zeigen eine hohe Leistungsfähigkeit von Verfahren des Reinforcement Learning (RL) in einem breiten Anwendungsspektrum. Im Bereich der Produktionssteuerung haben sich jedoch bisher nur wenige Autoren damit befasst. Eine umfassende Untersuchung verschiedener RL-Ansätze sowie eine Anwendung in der Praxis wurden noch nicht durchgeführt. Unter den Aufgaben der Produktionsplanung und -steuerung gewährleistet die Auftragssteuerung (order dispatching) eine hohe Leistungsfähigkeit und Flexibilität der Produktionsabläufe, um eine hohe Kapazitätsauslastung und kurze Durchlaufzeiten zu erreichen. Motiviert durch komplexe Werkstattfertigungssysteme, wie sie in der Halbleiterindustrie zu finden sind, schließt diese Arbeit die Forschungslücke und befasst sich mit der Anwendung von RL für eine adaptive Auftragssteuerung. Die Einbeziehung realer Systemdaten ermöglicht eine genauere Erfassung des Systemverhaltens als statische Heuristiken oder mathematische Optimierungsverfahren. Zusätzlich wird der manuelle Aufwand reduziert, indem auf die Inferenzfähigkeiten des RL zurückgegriffen wird. Die vorgestellte Methodik fokussiert die Modellierung und Implementierung von RL-Agenten als Dispatching-Entscheidungseinheit. Bekannte Herausforderungen der RL-Modellierung in Bezug auf Zustand, Aktion und Belohnungsfunktion werden untersucht. Die Modellierungsalternativen werden auf der Grundlage von zwei realen Produktionsszenarien eines Halbleiterherstellers analysiert. Die Ergebnisse zeigen, dass RL-Agenten adaptive Steuerungsstrategien erlernen können und bestehende regelbasierte Benchmarkheuristiken übertreffen. Die Erweiterung der Zustandsrepräsentation verbessert die Leistung deutlich, wenn ein Zusammenhang mit den Belohnungszielen besteht. Die Belohnung kann so gestaltet werden, dass sie die Optimierung mehrerer Zielgrößen ermöglicht. Schließlich erreichen spezifische RL-Agenten-Konfigurationen nicht nur eine hohe Leistung in einem Szenario, sondern weisen eine Robustheit bei sich ändernden Systemeigenschaften auf. Damit stellt die Forschungsarbeit einen wesentlichen Beitrag in Richtung selbstoptimierender und autonomer Produktionssysteme dar. Produktionsingenieure müssen das Potenzial datenbasierter, lernender Verfahren bewerten, um in Bezug auf Flexibilität wettbewerbsfähig zu bleiben und gleichzeitig den Aufwand für den Entwurf, den Betrieb und die Überwachung von Produktionssteuerungssystemen in einem vernünftigen Gleichgewicht zu halten

Integrated model-based run-to-run uniformity control for epitaxial silicon deposition.

Thesis (Ph. D.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Electrical Engineering and Computer Science, 2001.Also available online at the MIT Theses Online homepage Includes bibliographical references (p. 241-247).This electronic version was submitted by the student author. The certified thesis is available in the Institute Archives and Special Collections.Semiconductor fabrication facilities require an increasingly expensive and integrated set of processes. The bounds on efficiency and repeatability for each process step continue to tighten under the pressure of economic forces and product performance requirements. This thesis addresses these issues and describes the concept of an "Equipment Cell," which integrates sensors and data processing software around an individual piece of semiconductor equipment. Distributed object technology based on open standards is specified and utilized for software modules that analyze and improve semiconductor equipment processing capabilities. A testbed system for integrated, model-based, run-to-run control of epitaxial silicon (epi) film deposition is developed, incorporating a cluster tool with a single-wafer epi deposition chamber, an in-line epi film thickness measurement tool, and off-line thickness and resistivity measurement systems. Automated single-input-single-output, run-to-run control of epi thickness is first demonstrated. An advanced, multi-objective controller is then developed (using distributed object technology) to provide simultaneous epi thickness control on a run-to-run basis using the in-line sensor, as well as combined thickness and resistivity uniformity control on a lot-to-lot basis using off-line thickness and resistivity sensors.(cont.) Control strategies are introduced for performing combined run-to-run and lot-to-lot control, based on the availability of measurements. Also discussed are issues involved with using multiple site measurements of multiple film characteristics, as well as the use of time-based inputs and rate-based models. Such techniques are widely applicable for many semiconductor processing steps.by Aaron Elwood Gower-Hall.Ph.D

Low-cost solar array project and Proceedings of the 14th Project Integration Meeting

Activities are reported on the following areas: project analysis and integration; technology development in silicon material, large area sheet silicon, and encapsulation; production process and equipment development; and engineering and operations, and the steps taken to integrate these efforts. Visual materials presented at the project Integration Meeting are included

Axiomatic development of a machine control system

Thesis (S.M.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Mechanical Engineering, 2000.Includes bibliographical references (leaf 140).Axiomatic Design is presented as a scientific methodology in designing a complex machine control system. As an example, the CMP a machine control system is developed using the Axiomatic Design framework. The machine is a type of semiconductor processing equipment, which requires numerous actuators and sensors and the intelligent control of them to planarize thin layers of wafers. Signal processing modules, control algorithms, sequential process steps, graphical user interface, process recipe editor and the overall control system structure are all designed by the Axiomatic decomposition. Axiomatic Design is proved to be a very effective tool in control system development. It took less than six months to develop the system and the control system is fully functional without any major error or mistake. The resulting system is clear to understand, easy to maintain and upgrade, and flexible for further development and integration. Although the development has been specific to the CMP cc machine, the control system structure and the design methodologies presented in this thesis are universally applicable to the development of any type of machine control system.by Kwangduk Douglas Lee.S.M

Reliability Analysis of Nanocrystal Embedded High-k Nonvolatile Memories

The evolution of the MOSFET technology has been driven by the aggressive shrinkage of the device size to improve the device performance and to increase the circuit density. Currently, many research demonstrated that the continuous polycrystalline silicon film in the floating-gate dielectric could be replaced with nanocrystal (nc) embedded high-k thin film to minimize the charge loss due to the defective thin tunnel dielectric layer. This research deals with both the statistical aspect of reliability and electrical aspect of reliability characterization as well. In this study, the Zr-doped HfO2 (ZrHfO) high-k MOS capacitors, which separately contain the nanocrystalline zinc oxide (nc-ZnO), silicon (nc-Si), Indium Tin Oxide (nc-ITO) and ruthenium (nc-Ru) are studied on their memory properties, charge transportation mechanism, ramp-relax test, accelerated life tests, failure rate estimation and thermal effect on the above reliability properties. C-V hysteresis result show that the amount of charges trapped in nanocrystal embedded films is in the order of nc-ZnO\u3enc-Ru\u3enc-Si~nc-ITO, which might probably be influenced by the EOT of each sample. In addition, all the results show that the nc-ZnO embedded ZrHfO non-volatile memory capacitor has the best memory property and reliability. In this study, the optimal burn-in time for this kind of device has been also investigated with nonparametric Bayesian analysis. The results show the optimal burn-in period for nc-ZnO embedded high-k device is 5470s with the maximum one-year mission reliability

New Solution Approaches for Scheduling Problems in Production and Logistics

The current cumulative PhD thesis consists of six papers published in/submitted to scientific journals. The focus of the thesis is to develop new solution approaches for scheduling problems encountering in manufacturing as well as in logistics. The thesis is divided into two parts: “ma-chine scheduling in production” and “scheduling problems in logistics” each of them consisting three papers. To have most comprehensive overview of the topic of machine scheduling, the first part of the thesis starts with two systematic review papers, which were conducted on tertiary level (i.e., re-viewing literature reviews). Both of these papers analyze a sample of around 130 literature re-views on machine scheduling problems. The first paper use a subjective quantitative approach to evaluate the sample, while the second papers uses content analysis which is an objective quanti-tative approach to extract meaningful information from massive data. Based on the analysis, main attributes of scheduling problems in production are identified and are classified into sever-al categories. Although the focus of both these papers are set to review scheduling problems in manufacturing, the results are not restricted to machine scheduling problem and the results can be extended to the second part of the thesis. General drawbacks of literature reviews are identi-fied and several suggestions for future researches are also provided in both papers. The third paper in the first part of the thesis presents the results of 105 new heuristic algorithms developed to minimize total flow time of a set of jobs in a flowshop manufacturing environ-ment. The computational experiments confirm that the best heuristic proposed in this paper im-proves the average error of best existing algorithm by around 25 percent. The first paper in second part is focused on minimizing number of electric tow-trains responsi-ble to deliver spare parts from warehouse to the production lines. Together with minimizing number of these electric vehicles the paper is also focused to maximize the work load balance among the drivers of the vehicles. For this problem, after analyzing the complexity of the prob-lem, an opening heuristic, a mixed integer linear programing (MILP) model and a taboo-search neighborhood search approach are proposed. Several managerial insights, such as the effect of battery capacity on the number of required vehicles, are also discussed. The second paper of the second part addresses the problem of preparing unit loaded devices (ULDs) at air cargos to be loaded latter on in planes. The objective of this problem is to mini-mize number of workers required in a way that all existing flight departure times are met and number of available places for building ULDs is not violated. For this problem, first, a MILP model is proposed and then it is boosted with a couple of heuristics which enabled the model to find near optimum solutions in a matter of 10 seconds. The paper also investigates the inherent tradeoff between labor and space utilization as well as the uncertainty about the volume of cargo to be processed. The last paper of the second part proposes an integrated model to improve both ergonomic and economic performance of manual order picking process by rotating pallets in the warehouse. For the problem under consideration in this paper, we first present and MILP model and then pro-pose a neighborhood search based on simulated annealing. The results of numerical experiment indicate that selectively rotating pallets may reduce both order picking time as well as the load on order picker, which leads to a quicker and less risky order picking process