[发明专利]基于有约束的最小生成树的半导体封装测试细日投料控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种控制方法，尤其是一种半导体封装测试细日投料控制方法。

背景技术

图结构是一种非常重要的非线性数据结构，带权图的最小生成树尤其被广泛应用在解决工程技术及科学管理等各个领域的最优化问题中。如薛春艳阐明了最小生成树在城市高速公路问题中的优化研究，胡红提及的最小生成树在通信网络中的应用，刘玮等人说明了最小生成树在矿井通风设计和改造最优化方面的应用等。图论极有趣味性，严格来讲它是组合数学的一个重要分支。虽然图论只是研究点和线的学问，但其应用领域十分广阔，不仅局限于数学和计算机学科，还涵盖了社会学、交通管理、电信领域、生产控制等等。作为图的一种特例，最小生成树在求解最优组合问题上有着广泛的应用。

半导体制造系统具有复杂的重入型工艺流程、混合加工模式、高度的不确定性以及产品和技术更新快等特点，被誉为最复杂的制造系统，其生产过程的控制也受到了国内外学者们的广泛关注。

半导体封装测试制造系统的生产控制问题一般可分为投料控制、派工调度和重调度等三个方面，其中，投料控制是半导体封装测试制造系统生产控制的重要组成部分，位于半导体封装测试生产控制体系的最前端，在整个半导体封装测试制造过程中占据重要地位。投料控制策略对制造系统性能的影响很大，需要充分考虑了系统的瓶颈资源。早在1988年，Wein就曾指出，投料策略相比派工策略对半导体前道晶圆制造系统的影响更大，且其主要观念是当新的工作投入现场时，必须先考虑瓶颈工作站的工作负荷，以避免在产品制造的前置时间过长。还有文献所提及的避免饥饿的投料策略，也是基于瓶颈资源的产出决定整个生产系统的产出，讨论如何保护瓶颈资源，使之不因缺料而闲置，以致影响到整个生产系统的产出。同样，对于多品种混合投产的后道封装测试来说，投料策略的好坏对于制造系统的性能影响也具有至关重要的影响作用。生产型企业如何进行生产过程的控制，如何使用现有有限的资源（即瓶颈资源），要考虑到企业的生产能力，资源的拥有量以及拟生产产品的单件利润等因素。本文针对瓶颈设备组，从投料策略方面提高瓶颈设备的生产能力，使得整个生产系统保持在一个较高的生产水平上，使得企业尽可能的获得最大利润。

投料策略需要解决投入什么料、投入多少量和何时投的问题。在半导体封装测试中，投料控制主要包括两个层级：周投料控制和日投料控制。周投料控制确定本周内生产的品种和每个品种所需生产产量，属于计划层研究问题，主要根据订单承诺信息以及产能规划信息实现周期生产产品分配。日投料控制根据周投料计划，确定每日的投料品种、投入品种的数量和品种的具体投放时刻。日投料控制又包括粗日投料控制和细日投料控制，其中，粗日投料控制主要根据周计划确定每日投料品种和每个品种的投入数量；细日投料控制则根据粗日投料计划确定各个投产品种的具体投放时刻。近年来，针对于细日投料控制问题进行研究，提出了多种投料策略，如固定时间投料策略、恒定在制品投料策略（CONWIP）、避免饥饿投料策略（SA）等。半导体封装测试投料控制的研究也主要集中在细日投料控制方面，如Liu等提出一种新的多规则嵌入的投料控制策略，综合考虑Lot优先规则、产能分配规则和机器加载规则，对投料品种的顺序和工作中心分配进行确定，其实际上是一种投料派工结合的控制策略。Ryohei等提出一种基于遗传算法和机器学习结果的投料控制方法，利用遗传算法产生合适的规则对产品的具体投料时刻进行确定。Chua等基于多约束有限能力的智能投料控制系统，该系统首先对投入品种依据品种属性信息进行排序，然后依据产能情况，对该顺序进行调整，最后进行设备指派。

半导体封装测试是典型的MTO（按单生产）型企业，生产品种繁多。当不同加工条件的品种更换时，往往伴随着设备上加工材料或者是工夹具等的更换，这些更换常常会导致一定的时间成本代价产生，生产车间称为“改机”现象。且不同类型的产品之间的改机所产生的代价是不一样的，这就出现了产品的生产顺序问题，“改机”现象的存在导致封装测试企业设备利用率偏低，生产周期较长。如何减少“改机”代价，提高生产效益是封装测试企业决策者最为关注的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种半导体封装测试细日投料控制方法，该方法能够减少由于改机不合理而造成的成本代价过大的问题，从而提高了企业的生产效益，同时又提高了设备整体利用率。

为了达到上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种基于有约束的最小生成树的半导体封装测试细日投料控制方法，包括以下步骤：