Prise en compte des priorités des lots pour la projection des encours de production dans l'industrie des semi-conducteurs

National audienceDans ce papier, on présente un algorithme de projection des encours de production dans l'industrie des semi-conducteurs en tenant compte des priorités des lots en termes des dates d'échéance de livraison et la capacité des ressources

Finite capacity planning algorithm for semiconductor industry considering lots priority

International audienceA finite capacity planning heuristic is developed for semiconductor manufacturing with high-mix low-volume production, complex processes, variable cycle times and reentrant flows characteristics. The proposed algorithm projects production lots trajectories (start and end dates) for the remaining process steps, estimates the expected load for all machines and balances the workload against bottleneck tools capacities. It takes into account lots' priorities, cycle time variability and equipment saturation. This algorithm helps plant management to define feasible target production plans. It is programmed in java, and tested on real data instances from STMicroelectronics Crolles300 production plant which allowed its assessment on the effectiveness and efficiency. The evaluation demonstrates that the proposed heuristic outperforms current practices for capacity planning and opens new perspectives for the production line management

Planification de la production à capacité finie dans un contexte à forte variabilité, application à l'industrie des semi-conducteurs

In this study, we consider the problem of production planning in the semiconductor industry characterized by high mix low volume production, reentrant flows and complex manufacturing process.The aim of this work is to establish a feasible production schedule that takes into account the limited capacity of the manufacturing system, equipment qualifications constraints and delivery due dates. In this context, we have formulated the objective and constraints in a mixed linear program (MIP). The objective of the MIP is to minimize delivery delays to guarantee on-time delivery. While executing different tests of the MIP, we have reached a limit of resolution in a reasonable time. Thus, we use an approximate method to solve the problem. The results show the effectiveness of the heuristic established as solution quality and time resolution.The obtained results led to an industrial application and a software that provides feasible schedules in reduced execution time in a specific fab.L'industrie des semi-conducteurs est caractérisée par une production de forte variabilité et de faible volume, des flux de production ré-entrants ainsi que d'un processus de fabrication complexe. Au sein de ce contexte industriel complexe, a été considéré un problème de planification à capacité finie. C'est le problème de projection des encours de production et des commandes clients à capacité finie. Il s'agit d’estimerles dates de début, les temps d'attente et les dates de fin de chacun des steps des différents lots ainsi que la charge accumulée sur les équipements. Cette projection doit tenir compte des contraintes de capacité et qualifications des équipements et des dates d'échéance de livraison des lots. La contrainte de qualification définit l'éligibilité d'un équipement à traiter un produit. Ainsi, l'objectif de cette étude consiste à établir un plan de production réalisable à moyen terme. Afin de réaliser cet objectif, des méthodes exactes et approchées sont proposées. Des résultats en termes de complexité, et d'algorithmes de résolution, ont permis une application industrielle, dans la mesure où un logiciel de planification de la production à capacité finie a été développé

Planification de la production à capacité finie dans un contexte à forte variabilité, application à l'industrie des semi-conducteurs

In this study, we consider the problem of production planning in the semiconductor industry characterized by high mix low volume production, reentrant flows and complex manufacturing process.The aim of this work is to establish a feasible production schedule that takes into account the limited capacity of the manufacturing system, equipment qualifications constraints and delivery due dates. In this context, we have formulated the objective and constraints in a mixed linear program (MIP). The objective of the MIP is to minimize delivery delays to guarantee on-time delivery. While executing different tests of the MIP, we have reached a limit of resolution in a reasonable time. Thus, we use an approximate method to solve the problem. The results show the effectiveness of the heuristic established as solution quality and time resolution.The obtained results led to an industrial application and a software that provides feasible schedules in reduced execution time in a specific fab.L'industrie des semi-conducteurs est caractérisée par une production de forte variabilité et de faible volume, des flux de production ré-entrants ainsi que d'un processus de fabrication complexe. Au sein de ce contexte industriel complexe, a été considéré un problème de planification à capacité finie. C'est le problème de projection des encours de production et des commandes clients à capacité finie. Il s'agit d’estimerles dates de début, les temps d'attente et les dates de fin de chacun des steps des différents lots ainsi que la charge accumulée sur les équipements. Cette projection doit tenir compte des contraintes de capacité et qualifications des équipements et des dates d'échéance de livraison des lots. La contrainte de qualification définit l'éligibilité d'un équipement à traiter un produit. Ainsi, l'objectif de cette étude consiste à établir un plan de production réalisable à moyen terme. Afin de réaliser cet objectif, des méthodes exactes et approchées sont proposées. Des résultats en termes de complexité, et d'algorithmes de résolution, ont permis une application industrielle, dans la mesure où un logiciel de planification de la production à capacité finie a été développé

Capacity planning in the context of high mix, application in the semiconductor industry

L'industrie des semi-conducteurs est caractérisée par une production de forte variabilité et de faible volume, des flux de production ré-entrants ainsi que d'un processus de fabrication complexe. Au sein de ce contexte industriel complexe, a été considéré un problème de planification à capacité finie. C'est le problème de projection des encours de production et des commandes clients à capacité finie. Il s'agit d’estimerles dates de début, les temps d'attente et les dates de fin de chacun des steps des différents lots ainsi que la charge accumulée sur les équipements. Cette projection doit tenir compte des contraintes de capacité et qualifications des équipements et des dates d'échéance de livraison des lots. La contrainte de qualification définit l'éligibilité d'un équipement à traiter un produit. Ainsi, l'objectif de cette étude consiste à établir un plan de production réalisable à moyen terme. Afin de réaliser cet objectif, des méthodes exactes et approchées sont proposées. Des résultats en termes de complexité, et d'algorithmes de résolution, ont permis une application industrielle, dans la mesure où un logiciel de planification de la production à capacité finie a été développé.In this study, we consider the problem of production planning in the semiconductor industry characterized by high mix low volume production, reentrant flows and complex manufacturing process.The aim of this work is to establish a feasible production schedule that takes into account the limited capacity of the manufacturing system, equipment qualifications constraints and delivery due dates. In this context, we have formulated the objective and constraints in a mixed linear program (MIP). The objective of the MIP is to minimize delivery delays to guarantee on-time delivery. While executing different tests of the MIP, we have reached a limit of resolution in a reasonable time. Thus, we use an approximate method to solve the problem. The results show the effectiveness of the heuristic established as solution quality and time resolution.The obtained results led to an industrial application and a software that provides feasible schedules in reduced execution time in a specific fab

Prise en compte des priorités des lots pour la projection des encours de production dans l'industrie des semi-conducteurs

National audienceDans ce papier, on présente un algorithme de projection des encours de production dans l'industrie des semi-conducteurs en tenant compte des priorités des lots en termes des dates d'échéance de livraison et la capacité des ressources

Approche heuristique pour la projection des encours de production (WIP) à capacité finie, application à l’industrie des semi-conducteurs

National audienceLe travail présenté propose un algorithme de projection des encours de production (WIP) qui tient compte des dates d’échéance de livraison des lots et des contraintes de capacité des machines. L’efficacité et la performance de l’heuristique développée sont évaluées par des tests en utilisant les données réelles de l’usine de fabrication de STMicroelectronics à Crolles

A step toward capacity planning at finite capacity in semiconductor manufacturing

International audienceProduction planning in the Semiconductor Industry (SI) has emerged as the most complex process due to its process complexity, technological constraints and high-mix low-volume production characteristics. In this paper, we present two different production planning approaches, developed by STMicroelectronics and G-SCOP research laboratory, to better control the production in 300mm production line at Crolles. At first, a mixed integer program (MIP) is proposed that projects the production lot trajectories (start and end dates) for the remaining subsequent steps, taking into account finite production capacities. A heuristic is then proposed to simplify the problem of finite capacity by neglecting equipment capacity. This approach results in the development of an infinite capacity WIP projection engine that complies with lots due dates and takes into account cycle time variability

Heuristic algorithm for a WIP projection problem at finite capacity in semiconductor manufacturing

International audience—In this paper, we propose a heuristic approach for fixing work-in-progress (WIP) projection issues in the semiconductor industry especially for High Mix Low Volume (HMLV) facilities. The considered problem consists of estimating the start and end dates for each remaining process step of the production lots in the WIP and anticipating the fab loading taking into account the constraints of the maximum throughput of machines considered as capacity constraints and customer delivery commitments. The objective being to guarantee on-time delivery, we focus on minimizing the total weighted tardiness (TWT). We have formulated the problem into a mixed-integer programming (MIP) and we have empirically shown its computational intractability. Due to the computational intractability using actual production data, a heuristic algorithm is proposed. It is an iterative finite capacity planning system that considers as inputs lots due dates and equipment capabilities and capacities. The performance of the heuristic is assessed using industrial instances. It turns out that it achieves targeted objectives with satisfactory results in terms of quality of the solution and computation time. Index Terms—WIP projection; finite capacity planning; semiconductor industry; mixed integer programming; iterative algorithm