基板重組派工決策

4.1 研究問題

在組立製程中，TFT 基板和 CF 基板配對的結果會影響製程的良率。在組立 製程中，一塊TFT-LCD 基板(plate)可被分割成很多面板(panel)；若要得到一良品 TFT-LCD 面板，則在進行壓合時的 TFT 和 CF 面板都必須為良品才行；若 TFT 或CF 面板其中有一為不良品，則壓合作業後的 TFT-LCD 面板便為不良品。如 圖4.1 所示，例 1 中 TFT 基板和 CF 基板的個別良率均為 75%，但在進行壓合作 業後，因為配對關係，僅得到良率為50%的 TFT-LCD 基板，而在例 2 中，TFT 基板和CF 基板的個別良率同樣為 75%，因為較好的配對，經壓合後可得到良率 為75%的 TFT-LCD 基板。本研究稱此配對後的良率為配對良率(mapping yield)。

圖4.1 TFT 基板和 CF 基板的配對良率

在生產現場，基板是以卡匣(cassette)為單位進行承載，通常一個卡匣可以承 載約10-20 片基板。基板製造的良率具有隨機特性，在一卡匣內，每一片基板的 良率未必相同，即使良率相同，良品面板位置的分佈也未必一致。為了提高配對 良率，工廠通常會將多個CF 和 TFT 卡匣內的基板整合配對，一配對成組的 CF 和TFT 基板互稱為配對基板(mapping plate)。假設一個卡匣可以承載n 個基板，

當TFT 和 CF 各有N 個卡匣時，則基板配對方式共有(N×n)!種組合。在這些組合 中，如何找到最佳良率的配對組合，我們稱之為基板配對決策 (plate mapping decision)，在過去的研究中，已有最佳演算法能找到最大良率之基板配對決策。

基板配對決策之後，一CF 卡匣內的基板所對應的n 個 TFT 基板可能雜散在 不同的TFT 卡匣內，為了方便 Cell 製程的組立作業，工廠通常會先進行基板抽 換及重置作業(pick-and-replace)，亦即將一 CF 卡匣所配對的 TFT 基板從原卡匣 內全部抽出，置放在一個新的TFT 卡匣內，以便壓合組立，此新的 TFT 卡匣稱 為目標卡匣(target cassette)。如圖 4.2 所示，CF 卡匣X 內有三個基板(x1, x2, x3)，

其配對基板(q1, r2, s3)分別存放在 TFT 卡匣Q, R, S 內。抽換作業將 TFT 基板 q1, r2,

s3從其原卡匣抽出，置放在新的TFT 卡匣 Y 內，使卡匣 X 內的所有基板，其配 對基板均在卡匣Y 內，抽換作業完成後的卡匣 Y 為目標卡匣。

圖4.2 基板抽換作業

進行抽換作業的設備稱為排序機(sorter)。如圖 4.3 所示，一個典型排序機的 組成包括一個機器手臂(robot)，一個輸出埠(output port)，數個輸入埠(input port)。

進行抽換作業時，輸出埠置放一空卡匣，機器手臂的功能是從輸入埠所置放的卡 匣中抽出TFT 基板，將其放在輸出埠的卡匣，以形成目標卡匣。

圖4.3 排序機設備

經基板配對決策後，一CF 卡匣內的基板所對應的n 個 TFT 基板可能會分散 在多個TFT 卡匣中，這些 TFT 卡匣稱為該 CF 卡匣的會員卡匣(member cassette)，

本研究利用卡匣配對矩陣(cassette mapping matrix, 簡稱配對矩陣)整合各 CF 卡 匣與其會員卡匣間的卡匣對應關係(cassette-to-cassette relationship)，配對矩陣可 用MN*N = [mij], 1≦ i ≦N, 1≦ j ≦N 表示，若 TFT 卡匣 j 為 CF 卡匣 i 之會員卡匣，

則mij=1，反之則mij=0。圖 4.4 為 4 個 CF 卡匣和 4 個 TFT 卡匣進行基板配對決 策後所得的卡匣配對矩陣M4*4，如圖所示，CF 2 卡匣的配對基板分散在 TFT 1, TFT 2 及 TFT 3 卡匣中，因此 TFT1, TFT 2 及 TFT 3 三個卡匣為目標卡匣 CF2 的 會員卡匣，抽換作業需將配對基板從三個會員卡匣中抽出，放置在一新的TFT 卡匣內，才能完成目標卡匣的產出。

圖4.4 配對矩陣

在排序機的派工過程中，會衍生出兩個問題，分別是目標卡匣的產出順序決 策(output sequence decision)及會員卡匣上下排序機的順序決策(input sequence decision)，這兩個問題為排序機派工的主要決策；決策一為目標卡匣的產出順序 (output sequence, 簡 稱 產 出 順 序 ) ， 如 圖 4.5 中 所 示 ， 產 出 順 序 可 為 C1ÆC2ÆC3ÆC4，或 C3ÆC4ÆC2ÆC1 等，共 4!種情形；決策二為會員卡匣上 下排序機的順序(input sequence, 簡稱投入順序)，如圖 4.5 中所示，以 CF2 目標 卡匣為例，其會員卡匣為TFT1, TFT2, TFT3，在排序機只有一個輸入埠的情形 下，投入順序為T1ÆT2ÆT3 或 T1ÆT3ÆT2 等，共 3!種情形。

組立製程為流線型生產(flow line)，排序機下游為組立壓合機台(assembly machine)，作業內容是將配對好的 TFT 基板和 CF 基板進行壓合。其生產特性為，

在不缺料的情形下，每隔固定時間T 可以產出一個壓合卡匣，反之在缺料的情形 下，壓合機的產能則會閒置；因此壓合機對排序機的要求是每隔固定時間T 需產 出一目標卡匣，若目標卡匣的產出時間變異過大時，壓合機的產能可能會閒置；

因此本研究著焦於排序機應該如何派工，以最大化壓合機台利用率，以期能提高 TFT-LCD 廠的最終產出。

綜上所述，本研究目的是以卡匣配對矩陣作為輸入，發展一演算法來進行排 序機派工決策，妥善規劃產出順序和投入順序，以最大化下游組立壓合機台利用 率。

目標卡匣產出順序：C1 C2 C3 C4

目標卡匣產出順序：C3 C4 C2 C1

決策一例： 決策二例：

T1

CF2會員卡匣為TFT1, TFT2, TFT3 會員卡匣上下排序機順序：

T2 T3

T1 T3 T2

圖4.5 排序機派工決策

4.2 解題方法

本研究主要的決策問題是規劃投入順序，因此本節重點在將投入順序決策建 構成動態規劃模型(Dynamic Programming Model)，其內容包含有二，分別是將投 入順序決策問題建構成完整的網路，再依動態規劃特有的系統化方法找尋最佳投 入順序。欲將投入順序決策過程描述成動態規劃網路，其過程主要可分為兩個部 分（參閱圖4.6）。

第一部分是基本的網路模型的建立，此基本架構包含了階段(stage), 狀態 (state), 批次(batch), 而基本架構的建立透過 Stage Modeling, State Modeling 和 Batch Modeling 三 個 模 組 來 完 成 ； 第 二 部 分 為 加 強 網 路 結 構 ， 利 用 State Deployment 模組將原本不完整的狀態，重行部署成為一個或多個完整的狀態，

目的是為了使網路架構更加完整。