[发明专利]从多维变量推算生产力、排程优先级、优化配置的方法

说明书

一种经由统计多维变量而推算出生产力的方法。首先，提供多个机台的多个登录数据。其次，分别转译每个登录数据，而得到多个变量与多个参数。之后，区别每个变量，使得每个变量成为合用变量或舍弃变量其中之一。继续，统计多个合用变量，而得到统计合用变量。然后，将统计合用变量，组成统计库。接着，经由此统计库推算出生产力。

技术领域

本发明大致上关于从多维变量而推算生产力的方法、从多维变量而排程优先级的方法以及从多维变量进行优化配置的方法。具体地说，本发明则是针对经由统计相倚的大量多维参数与多组变量，找出其中的合用变量来推算生产力的方法、进而产生排程优先级的方法与进行优化配置的方法。

背景技术

现行产业的晶圆测试(wafer test)，其控制系统(MES,manufacturing executionsystem)与测试机台之间并无自动化连接，必须由人工方式计算测试程序的时间及产能规划(capacity planning)。然而，当产业走向代工，产品种类多元化时，测试产能将随着产品的良率、机台及载具的型号而有不同。

现有技术技术在产能的方法方面，测试时间及处理时间仅由假设或是现场人工测量，并须以手动的方式计算产能。在产能的管理方面，需要人为定期地重新计算。在排程的方法方面，是以手动排程，所以未将机台限制及产能优化考虑进去。排程之后也仅能给予配置(manual allocation)，而无法考虑投资成本。现有技术使用手动排程，也要预定特定量(production assumption)的测试时间。

所以，仍需要一种新颖的方法来推算出生产效率或生产力的产能利用率、排程机台使用的优先级或得到涉及彼此相倚的多维变量的统计库。如此一来，就可以解决产能的方法、产能的管理与排程的方法各方面的问题。

发明内容

本发明是建构多目标的产能规划系统与决策管理方法，以响应产品多元化及生产策略的多变性。以统计多维变量的方式来解决产能的方法、产能的管理与排程的方法等各方面的问题。本发明优势之一是由建构的计算机系统自动达成多目标的产能规划，而非如同现有技术的手动排程。本发明另一优势是所建构的计算机系统也可实时计算测试时间并监控与管理流程，而非如同现有技术要预定特定量的测试时间，无法响应产品多元化的代工模式。

本发明在第一方面，提出一种先经由统计多维变量而计算出生产效率，再依此计算出的生产效率来推算出生产力的方法。首先，提供多个机台，每个机台记录有多个登录数据。其次，分别转译每个登录数据，而得到多个变量与多个参数，每个变量与每个参数分别对应于每个机台与每个登录数据。之后，区别每个变量，使得每个变量成为合用变量、舍弃变量、或存疑变量其中之一者。继续，统计多个合用变量，而得到多个统计合用变量。然后，将多个统计合用变量，组成统计库。接着，经由此统计库，计算多个机台中至少一个机台的生产效率。于是，就可以经由此生产效率与商业时间，推算出生产力。

在本发明一实施方式中，多个变量包含测试(test)时间、晶圆图(wafer map)数据时间、与批次处理(lot process)时间。

在本发明另一实施方式中，多个参数包含机台(equipment)的种类(type)与型号(mode)、载具(probe card)的类别(model)、与产品(product)的规格(configuration)以及所涉及的工作站(step)。

在本发明另一实施方式中，再区别每个存疑变量，使得每个存疑变量不是成为统计合用变量，就是成为舍弃变量。

在本发明另一实施方式中，将多个统计合用变量组成统计库，又包含统计多个合用变量而得到其集合特征。

在本发明另一实施方式中，系依据生产力＝商业时间/生产效率，而推算出生产力。