Cycle Time Analysis For Photolithography Tools In Semiconductor Manufacturing Industry With Simulation Model : A Case Study [TR940. S618 2008 f rb].

Perkembangan industri semikonduktor dalam bidang fabrikasi biasanya melibatkan kos pelaburan yang tinggi terutamanya dalam alatan photolithography. The industry of semiconductor wafer fabrication (“fab”) has invested a huge amount of capital on the manufacturing equipments particular in photolithograph

Intelligent production control for time-constrained complex job shops

Im Zuge der zunehmenden Komplexität der Produktion wird der Wunsch nach einer intelligenten Steuerung der Abläufe in der Fertigung immer größer. Sogenannte Complex Job Shops bezeichnen dabei die komplexesten Produktionsumgebungen, die deshalb ein hohes Maß an Agilität in der Steuerung erfordern. Unter diesen Umgebungen sticht die besonders Halbleiterfertigung hervor, da sie alle Komplexitäten eines Complex Job-Shop vereint. Deshalb ist die operative Exzellenz der Schlüssel zum Erfolg in der Halbleiterindustrie. Diese Exzellenz hängt ganz entscheidend von einer intelligenten Produktionssteuerung ab. Ein Hauptproblem bei der Steuerung solcher Complex Job-Shops, in diesem Fall der Halbleiterfertigung, ist das Vorhandensein von Zeitbeschränkungen (sog. time-constraints), die die Transitionszeit von Produkten zwischen zwei, meist aufeinanderfolgenden, Prozessen begrenzen. Die Einhaltung dieser produktspezifischen Zeitvorgaben ist von größter Bedeutung, da Verstöße zum Verlust des betreffenden Produkts führen. Der Stand der Technik bei der Produktionssteuerung dieser Dispositionsentscheidungen, die auf die Einhaltung der Zeitvorgaben abzielen, basiert auf einer fehleranfälligen und für die Mitarbeiter belastenden manuellen Steuerung. In dieser Arbeit wird daher ein neuartiger, echtzeitdatenbasierter Ansatz zur intelligenten Steuerung der Produktionssteuerung für time-constrained Complex Job Shops vorgestellt. Unter Verwendung einer jederzeit aktuellen Replikation des realen Systems werden sowohl je ein uni-, multivariates Zeitreihenmodell als auch ein digitaler Zwilling genutzt, um Vorhersagen über die Verletzung dieser time-constraints zu erhalten. In einem zweiten Schritt wird auf der Grundlage der Erwartung von Zeitüberschreitungen die Produktionssteuerung abgeleitet und mit Echtzeitdaten anhand eines realen Halbleiterwerks implementiert. Der daraus resultierende Ansatz wird gemeinsam mit dem Stand der Technik validiert und zeigt signifikante Verbesserungen, da viele Verletzungen von time-constraints verhindert werden können. Zukünftig soll die intelligente Produktionssteuerung daher in weiteren Complex Job Shop-Umgebungen evaluiert und ausgerollt werden

A SMART SAMPLING SCHEDULING AND SKIPPING SIMULATOR AND ITS EVALUATION ON REAL DATA SETS

International audienceAs modern manufacturing technology progresses, measurement tools become scarce resources since more and longer control operations are required. It thus becomes critical to decide whether a lot should be measured or not in order to get as much information as possible on production tools or processes, and to avoid ineffective measures. To minimize risks and optimize measurement capacity, a smart sampling algorithm has been proposed to efficiently select and schedule production lots on metrology tools. This algorithm and others have been embedded in a simulator called "Smart Sampling Scheduling and Skipping Simulator" (S5). The characteristics of the simulator will be presented. Simulations performed on several sets of instances from three different semiconductor manufacturing facilities (or fabs) will be presented and discussed. The results show that, by using smart sampling, it is possible to drastically reduce various performance indicators when compared to current fab sampling

Intelligent shop scheduling for semiconductor manufacturing

Semiconductor market sales have expanded massively to more than 200 billion dollars annually accompanied by increased pressure on the manufacturers to provide higher quality products at lower cost to remain competitive. Scheduling of semiconductor manufacturing is one of the keys to increasing productivity, however the complexity of manufacturing high capacity semiconductor devices and the cost considerations mean that it is impossible to experiment within the facility. There is an immense need for effective decision support models, characterizing and analyzing the manufacturing process, allowing the effect of changes in the production environment to be predicted in order to increase utilization and enhance system performance. Although many simulation models have been developed within semiconductor manufacturing very little research on the simulation of the photolithography process has been reported even though semiconductor manufacturers have recognized that the scheduling of photolithography is one of the most important and challenging tasks due to complex nature of the process. Traditional scheduling techniques and existing approaches show some benefits for solving small and medium sized, straightforward scheduling problems. However, they have had limited success in solving complex scheduling problems with stochastic elements in an economic timeframe. This thesis presents a new methodology combining advanced solution approaches such as simulation, artificial intelligence, system modeling and Taguchi methods, to schedule a photolithography toolset. A new structured approach was developed to effectively support building the simulation models. A single tool and complete toolset model were developed using this approach and shown to have less than 4% deviation from actual production values. The use of an intelligent scheduling agent for the toolset model shows an average of 15% improvement in simulated throughput time and is currently in use for scheduling the photolithography toolset in a manufacturing plant

Online Simulation in Semiconductor Manufacturing

In semiconductor manufacturing discrete event simulation systems are quite established to support multiple planning decisions. During the recent years, the productivity is increasing by using simulation methods. The motivation for this thesis is to use online simulation not only for planning decisions, but also for a wide range of operational decisions. Therefore an integrated online simulation system for short term forecasting has been developed. The production environment is a mature high mix logic wafer fab. It has been selected because of its vast potential for performance improvement. In this thesis several aspects of online simulation will be addressed: The first aspect is the implementation of an online simulation system in semiconductor manufacturing. The general problem is to achieve a high speed, a high level of detail, and a high forecast accuracy. To resolve these problems, an online simulation system has been created. The simulation model has a high level of detail. It is created automatically from underling fab data. To create such a simulation model from fab data, additional problems related to the underlying data arise. The major parts are the data access, the data integration, and the data quality. These problems have been solved by using an integrated data model with several data extraction, data transformation, and data cleaning steps. The second aspect is related to the accuracy of online simulation. The overall problem is to increase the forecast horizon, increase the level of detail of the forecast and reduce the forecast error. To provide useful forecast results, the simulation model contains a high level of modeling details and a proper initialization. The influences on the forecast quality will be analyzed. The results show that the simulation forecast accuracy achieves good quality to predict future fab performance. The last aspect is to find ways to use simulation forecast results to improve the fab performance. Numerous applications have been identified. For each application a description is available. It contains the requirements of such a forecast, the decision variables, and background information. An application example shows, where a performance problem exists and how online simulation is able to resolve it. To further enhance the real time capability of online simulation, a major part is to investigate new ways to connect the simulation model with the wafer fab. For fab driven simulation, the simulation model and the real wafer fab run concurrently. The wafer fab provides several events to update the simulation during runtime. So the model is always synchronized with the real fab. It becomes possible to start a simulation run in real time. There is no further delay for data extraction, data transformation and model creation. A prototype for a single work center has been implemented to show the feasibility

Cycle Time Analysis For Photolithography Tools In Semiconductor Manufacturing Industry With Simulation Model: A Case Study

Perkembangan industri semikonduktor dalam bidang fabrikasi biasanya melibatkan kos pelaburan yang tinggi terutamanya dalam alatan photolithography. Perkembangan pesat dalam bidang industri semikonduktor kini telah memerangsangkan teknik untuk mengoptimumkan penggunaan mesin-mesin dengan efektif setelah membelanjakan beribu juta dalam perlaburan. Tanpa penggunaan perisian komputer yang canggih dalam analisis, adalah sukar untuk menggunakan teknik purba dalam analisis pengiraan apabila menghadapi perkembangan produk yang semakin tinggi teknologinya. Dalam kajian ini, satu model simulasi telah dibina untuk menganalisis masa mendulu dalam alatan photolithography melalui teknik yang lebih sistematik dan efektif. Model simulasi ini telah dibina berasaskan perisian computer yang memerlukan informasi yang teliti seperti mas a memproses dan juga aliran proses dalam alatan photolithography. The industry of semiconductor wafer fabrication ("fab") has invested a huge amount of capital on the manufacturing equipments particular in photolithography area which has driven the needs to re-look at the most profitable way of utilizing and operating them efficiently. Traditional industrial engineering analysis techniques through mathematical models or static models for the studies of photolithography process are simply not adequate to analyze these complex environments. In this research, a more realistic representation of photolithography tools that can give a better prediction results and a more systematic methodology for minimizing photolithography cycle time is presented. The proposed method is to reduce waiting time and increase utilization of the photolithography process, which would result in an overall equipment cycle time reduction

Ordonnancement et contrôle avancé des procédés en fabrication de semi-conducteurs.

Dans cette thèse, nous avons examiné différentes possibilités d'intégration des décisions d'ordonnancement avec des informations provenant de systèmes avancés des contrôles des procédés dans la fabrication de semi-conducteurs. Nous avons développé des idées d'intégration et défini des nouveaux problèmes d'ordonnancement originales : Problème d'ordonnancement avec des contraintes de temps (PTC) et problème d'ordonnancement avec l'état de santé des équipement (PEHF). PTC et PEHF ont des fonctions objectives multicritères.PTC est un problème d'ordonnancement des familles de jobs sur des machines parallèles non identiques en tenant compte des temps de setup et des contraintes de temps. Les machines non identiques signifient que toutes les machines ne peuvent pas traités (qualifiés) tous les types de familles d'emplois. Les contraintes de temps nommés aussi Thresholds sont inspirées des besoins de l'APC. Elle est liée à l'alimentation régulière des boucles de contrôle de l'APC. L'objectif est de minimiser la somme des dates de fin et les pertes de qualification des machines lorsqu'une famille de jobs n'est pas ordonnancée sur la machine donnée avant un seuil de temps donné.D'autre part, PEHF est une extension de PTC. Il consiste d'intégrer les indices de santé des équipements (EHF). EHF est un indicateur associé à l'équipement qui donne l'état de la. L'objectif est d'ordonnancer des tâches de familles de jobs différents sur les machines tout en minimisant la somme des temps d'achèvement, les pertes de qualification de la machine et d'optimiser un rendement attendu. Ce rendement est défini comme une fonction d'EDH et de la criticité de jobs considérés.In this thesis, we discussed various possibilities of integrating scheduling decisions with information and constraints from Advanced Process Control (APC) systems in semiconductor Manufacturing. In this context, important questions were opened regarding the benefits of integrating scheduling and APC. An overview on processes, scheduling and Advanced Process Control in semiconductor manufacturing was done, where a description of semiconductor manufacturing processes is given. Two of the proposed problems that result from integrating bith systems were studied and analyzed, they are :Problem of Scheduling with Time Constraints (PTC) and Problem of Scheduling with Equipement health Factor (PEHF). PTC and PEHF have multicriteria objective functions.PTC aims at scheduling job in families on non-identical parallel machines with setup times and time constraints.Non-identical machines mean that not all miachines can (are qualified to) process all types of job families. Time constraints are inspired from APC needs, for which APC control loops must be regularly fed with information from metrology operations (inspection) within a time interval (threshold). The objective is to schedule job families on machines while minimizing the sum of completion times and the losses in machine qualifications.Moreover, PEHF was defined which is an extension of PTC where scheduling takes into account the equipement Health Factors (EHF). EHF is an indicator on the state of a machine. Scheduling is now done by considering a yield resulting from an assignment of a job to a machine and this yield is defined as a function of machine state and job state.ST ETIENNE-ENS des Mines (422182304) / SudocGARDANNE-Centre microélec. (130412301) / SudocSudocFranceF

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

Modeling, design and scheduling of computer integrated manufacturing and demanufacturing systems

This doctoral dissertation work aims to provide a discrete-event system-based methodology for design, implementation, and operation of flexible and agile manufacturing and demanufacturing systems. After a review of the current academic and industrial activities in these fields, a Virtual Production Lines (VPLs) design methodology is proposed to facilitate a Manufacturing Execution System integrated with a shop floor system. A case study on a back-end semiconductor line is performed to demonstrate that the proposed methodology is effective to increase system throughput and decrease tardiness. An adaptive algorithm is proposed to deal with the machine failure and maintenance. To minimize the environmental impacts caused by end-of-life or faulty products, this research addresses the fundamental design and implementation issues of an integrated flexible demanufacturing system (IFDS). In virtue of the success of the VPL design and differences between disassembly and assembly, a systematic approach is developed for disassembly line design. This thesis presents a novel disassembly planning and demanufacturing scheduling method for such a system. Case studies on the disassembly of personal computers are performed illustrating how the proposed approaches work