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