Stochastic optimization of product-machine qualification in a semiconductor back-end facility

abstract: In order to process a product in a semiconductor back-end facility, a machine needs to be qualified, first by having product-specific software installed and then running test wafers through it to verify that the machine is capable of performing the process correctly. In general, not all machines are qualified to process all products due to the high machine qualification cost and tool set availability. The machine qualification decision affects future capacity allocation in the facility and subsequently affects daily production schedules. To balance the tradeoff between current machine qualification costs and future potential backorder costs due to not enough machines qualified with uncertain demand, a stochastic product–machine qualification optimization model is proposed in this article. The L-shaped method and acceleration techniques are proposed to solve the stochastic model. Computational results are provided to show the necessity of the stochastic model and the performance of different solution methods.This is an Author's Accepted Manuscript of an article published as Fu, Mengying, Askin, Ronald, Fowler, John, & Zhang, Muhong (2015). Stochastic optimization of product-machine qualification in a semiconductor back-end facility. IIE TRANSACTIONS, 47(7), 739-750. DOI: 10.1080/0740817X.2014.964887. Copyright Taylor & Francis, available online at: http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/0740817X.2014.96488

Monitoring Additive Manufacturing Machine Health

Additive manufacturing (AM) allows the production of parts and goods with many benefits over more conventional manufacturing methods. AM permits more geometrically complex designs, custom and low-volume production runs, and the flexibility to produce a wide variety of parts on a single machine with reduced pre-production cost and time requirements. However, it can be difficult to determine the condition, or health, of an AM machine since complex designs can increase the variability of part quality. With fewer parts produced, destructive testing is less desirable and statistical methods of tracking part quality may be less informative. Combined with the relatively more complex nature of AM machines, qualifying AM machines and monitoring their health to perform maintenance or repairs is a challenging task. We first present a case study that demonstrates the difficulty of monitoring the qualification of an AM machine. We then discuss some unique challenges AM presents when calibrating and taking measurements of laser power, and we demonstrate the relative insufficiency of this method in tracking the qualification status of an AM machine and the quality of the parts produced. Next, we present a framework that reverses the directionality of monitoring AM machine health. Rather than monitoring machine subsystems and intermediate metrics reflective of part quality, we instead directly monitor part quality through a combination of witness builds and witness parts that provide observational data to define the health status of a machine. Witness builds provide more accurate data separated from the noisy influence of parts and parameter settings, while witness artifacts provide more timely data but with less accuracy. Finally, machine health is modeled as a partially observed Markov decision process using the witness parts framework to maximize the long-term expected value per build. We show the superiority of this model by comparison to two less complex models, one that uses no use no witness parts and another that uses only witness builds. A case study shows the benefits of implementing the model, and a sensitivity analysis is performed to show relevant insights and considerations

Controlling work in process during semiconductor assembly and test operations

In the semiconductor industry, products go through a series of steps over a three- to four-month period that begins with the fabrication of chips and ends with assembly and test (AT) and shipment. This paper introduces a mid-term planning model for scheduling AT operations aimed at minimizing the difference between customer demand and product completions each day. A secondary objective is to maximize daily throughput. Typically, semiconductor companies have 1000s of products or devices in their catalog that can be organized into unique groups of up to 100 devices each. This simplifies the planning process because it is only necessary to consider the groups as a whole rather than the individual devices when constructing schedules. In all, we developed and tested three related models. Each provides daily run rates at each processing step or logpoint for each device group for up to one month at a time. The models are distinguished by how cycle time is treated. The first takes a steady-state approach and uses Little’s Law to formulate a WIP target constraint based on the average cycle time at each processing step. The second and third include integer and fractional cycle times in the variable definitions. To find solutions, raw production data are analyzed in a preprocessing step and then converted to input files in a standard format. FlopC++ from the COIN-OR open source software project is used to write and solve the model. Testing was done using three datasets from the Taiwan AT facility of a global semiconductor firm. By comparing model output with historical data for 6 device groups and 33 logpoints, we were able to realize decreases in shortages of up to 40% per month.Mechanical Engineerin

Dynamic Multi-Product Multi-Facility Supply Network Design

Volatile Märkte, sich verkürzende Produktlebenszyklen und der globale Wettbewerb stellen die klassischen Lieferketten vor große Herausforderungen. Supply Chains müssen sich kurzfristig und dynamisch an die volatilen Marktanforderungen anpassen. Die volatilen Märkte werden immer weniger vorhersehbar. Die Supply Chains selbst müssen dynamischer werden, um die Marktvolatilität zu bewältigen. Daher wandelt sich das klassische Bild der stabilen Supply Chain in ein dynamisches Supply Network-Verständnis. Um diese neuen Anforderungen abzudecken, schlägt diese Arbeit das Dynamic Supply Network Design Problem (DSNDP) als zentrales Instrument in hierarchischen Planungssystemen vor. Zentrales Ziel der Arbeit ist es, einen Ansatz für das Design dynamischer Supply Networks unter gegebenen physischen Randbedingungen bereitzustellen. Um dieses Ziel zu erreichen, wird das Problem zunächst motiviert, charakterisiert und in Beziehung zum Stand der Technik der Supply Chain Planungsansätze gesetzt. Nachdem diese Grundlage geschaffen ist, wird das Problem formalisiert. Dazu werden alle Modellierungsannahmen formuliert. Auf dieser Grundlage werden drei aufeinander aufbauende Optimierungsmodelle für das DSNDP entwickelt, wobei ein Mixed Integer Linear Programming (MILP) Ansatz verwendet wird. Die Optimierungsmodelle entwerfen ein dynamisches Supply Network durch die Entwicklung eines Qualifizierungsplans für alle verfügbaren Ressourcen in jeder Periode des Planungshorizonts. Dieses dynamische Supply Network weist den verfügbaren kapazitiven Ressourcen die entsprechenden Qualifikationen zu, um die volatile Nachfrage dynamisch zu bedienen und die Gesamtkosten zu minimieren. Dabei werden der tatsächliche Produktionsschwerpunkt jedes Produktionspartners (Produktmix-Abhängigkeit), die spezifischen Erfahrungen jedes Produktionspartners (Qualifizierungsabstufung), die Fähigkeit der Fabriken, ein Produktportfolio und nicht nur einzelne Produkte abzudecken (multitasking facility) sowie die Möglichkeit der Pre-Prozessierung berücksichtigt. Jedes Modell wird um eine dieser Hauptannahmen erweitert. Dies macht die Modelle immer realistischer jedoch auch komplexer. Einschränkungen in der Problemgröße motivieren die Arbeit zu einem zusätzlichen heuristischen Ansatz. Die vorgeschlagene Displacement Heuristik berücksichtigt die gleichen Annahmen, löst das Designproblem jedoch iterativ. Dadurch erreicht sie zwar niedrige Berechnungszeiten, verliert aber die Optimalitätsgarantie. Durch die geringen Rechenzeiten ist die Heuristik für realistische industrielle Problemstellungen geeignet. Die Displacement Heuristik führt zu Optimalitätslücken von 4 bis 6%, wie die Validierung gegen das Optimierungsmodell zeigt. Mit spezifischen Experimenten wird das Verhalten der Displacement-Heuristik in realistischen industriellen Problemstellungen evaluiert. Aus den Erkenntnissen dieser Auswertung lassen sich mehrere konkrete Vorschläge für die Gestaltung und das Management dynamischer Supply Networks ableiten. Da der Trend zu Volatilität und kürzeren Produktlebenszyklen anhält, ist zum Abschluss dieser Arbeit eine Motivation für weitere Forschungs- und Umsetzungsaktivitäten auf dem Gebiet der dynamischen Wertschöpfungsnetzgestaltung gegeben

A method for determining tool group flexibility with uncertain machine availability - applications in a semiconductor manufacturing process / Adam Terry, Mamidala Ramulu and Posinasetti Nageswara Rao

The production of Integrated Circuits (IC) is a detailed and exacting process requiring tight specifications and precise equipment. The high cost and unique traits of this equipment requires high utilization and maximum throughput to achieve real profits. The design of fabrication facility (FAB) processes requires a thorough understanding of the adverse effects that random machine availability has on system performance. These effects (increased cycle time, decreased and variable throughput, etc) can be offset by tool group flexibility. Tool group flexibility can be described by two measures: machine flexibility (the number of tasks a machine can perform) and task flexibility (the number of machines qualified to perform a specific task). These two measures are related by the ratio of the number of machines in the tool group to the number of tasks that the group must perform. This paper utilizes a combined linear programming and simulation approach in an attempt to model the manufacturing system to gain insight into the production dynamics. The model is based on current production methodology and the use of modular equipment (steppers). The results include some insight into the added cost of flexibility and the associated production ramifications

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

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