模擬實驗一

考量緩衝區（loadport）容量限制，倉儲容量假設無限。搬運車數目為 30 台，車 速 1（m），搬運行為上採取轉運模式，搬運車若無接到任務需求會在 inter-bay

上繞行，軌道為順時針的單向軌道，選車、選料等的法則皆採用 FIFO。

圖 5.2 廠 Layout 圖

本模擬以空廠開始投料，總模擬時距（time horizon）為 50 天，收集後 40 天的資料。本模擬實驗的硬體是用 AMD 處理器（3.0G）之個人電腦，軟體採用 Tecnomatix 公司開發之模擬軟體 eM-plant 7.0。

5.2 進行實驗

如圖 5.3 圓框處，在 inter-bay 軌道上隨意增加軌道。比較的績效指標有產出 量、週期時間、週期時間變異、總搬運時間與總搬運時間變異，總搬運時間計算 以料件在機台加工完成後找到車來進行搬運的同時到到達目的地的時間加總。

圖 5.3 廠 layout 修改圖

表 5.1 績效指標整理

產出量 週期時間 週期時間變異 總搬運時間 總搬運時間變異

模式 1 840（個） 113.08（hr） 5.579（hr） 1.27（hr） 0.38（hr）

模式 2 840（個） 113（hr） 5.795（hr） 1.158（hr） 0.31（hr）

根據表 5.1 結果顯示，增加軌道在總搬運時間與總搬運時間變異上約可降低 8.8%與 18%，但對於產出量與週期時間和週期時間變異上並不會有太大影響，

原因有二，其一為搬運時間占總週期時間的比例不大，其二，降低搬運時間僅是 將料件塞到機台前面暫存，導致機台前面的在製品數上升，即只是將瓶頸由搬運 系統移至機台系統上。

第六章 模擬實驗二

本章以模擬方式驗證加速模型是否在不影響重要績效指標下能有效縮減模 型來降低模擬時間，利用三個案例來說明，前兩者利用小廠來驗證若運輸時間所 占整體週期時間的比例不同上，是否皆不影響重要績效指標。而第三個利用實際 晶圓廠來進行驗證當模擬系統不考量搬運行為時是否有差異。

6.1 環境設定

前兩個案例的模擬情境如同第五章的環境設定，車速為 1 與 0.1（m/s）做 比較。T-Fab 和 Non-T-Fab 分別代表包含機台和搬運行為模型與僅包含機台行為

（搬運時間設定為 0）模型。

6.2 案例一 搬運佔小比例的情形（約占 1%）

步驟一：首先將 Non-T-Fab 先跑至穩態下的某時間點（本實驗取第 20 天）將 此時的各工作站的 WIP 分佈取出，並將 WIP 分佈輸入於 T-Fab 中，

WIP 分佈的資料如附錄二。

步驟二：取得運輸時間上，主要取得分為四部分，機台到倉儲、倉儲到機台（未 進入倉儲）和倉儲到機台（有進入倉儲）和找車時間。

步驟三：將上述所得的運輸時間利用 Bestfit 這套軟體求得各自的分配，分配 資料如附錄二，並將分配投入 Non-T-Fab 模擬模型中。

步驟四：利用 Non-T-Fab（包含運輸時間分配）的模擬模型來進行模擬。

步驟五：比較 T-Fab 和本構想在模擬一段時間（不考量非穩態且在第 10 天後 達穩態）的績效指標差異。由於在不考量當機的情形下，T-Fab 僅跑 單一情境，而本構想在 Non-T-Fab 跑 15 種情境。表 6.1 為 15 種情境 的指標，表 6.2 為主要績效指標下的差異。

週期時間（hr） 產出（lot） 平均產出量（lot） 840 839.27 (838.07，840.46)

判斷在 T-Fab 與本構想的績效指標是否無差異下，利用本構想所求得的 15 種情境下找出 95%的信賴區間，藉由 T-Fab 是否為在於區間內進行判斷。由表 6.2 的信賴區間範圍可看出 T-Fab 所求得的平均週期時間與平均產出量皆位在信 賴區間內，表示兩者並無差異。

6.3 案例二 搬運佔較大比例的情形（約占 15%）

單位：hr T-Fab 本構想 信賴區間範圍 平均週期時間 129.6 129.83 (129.58，130.08) 平均產出量（lot） 736 735.33 (733.83，736.84)

判斷在 T-Fab 與本構想的績效指標是否無差異下，利用本構想所求得的 15

6.4 案例三

本案例主要利用實際晶圓廠案例來驗證是否考量搬運行為對於績效指標的 差異，與本構想在此案例下可節省的模擬時間。

6.4.1 環境設定

此模擬實驗針對國內某晶圓廠的實際資料建構的虛擬晶圓廠，共有 60 個工 作站，其中 54 個為序列工作站，6 個為批次工作站。機台不考慮光罩數目的限 制，機台設置（Setup）時間併入加工時間計算。且不考量機台當機的情形。

本實驗僅投入一種產品來進行測試，產品的加工步驟為 344 道次，內包含 12 個區段（layer）數，產品的加工時間為定值。投料採用均勻（uniform）投料，

每八小時投入 6 個批量。

而 AMHS 的模型上採用連接式搬運系統（如圖 6.1），規模為 107 × 62（m）， 共分為 15 個加工中心（bay），每個加工中心內各有 20 部機台和 1 個倉儲，機台 有考量緩衝區（loadport）容量限制，倉儲容量假設無限。搬運車數目為 30 台，

車速 1（m），搬運行為上採取轉運模式，搬運車若無接到任務需求會在 inter-bay 上繞行，軌道為順時針的單向軌道，選車、選料等的法則皆採用 FIFO。

圖 6.1 廠 Layout 圖

本模擬以空廠開始投料，總模擬時距（time horizon）為 80 天，收集後 50 天的資料。本模擬實驗的硬體是用 AMD 處理器（3.0G）之個人電腦，軟體採用

Tecnomatix 公司開發之模擬軟體 eM-plant 7.0。如同前兩個案例，T-Fab 跑單一情 境而本構想的 Non-T-Fab（包含各種不同運輸時間分配）跑 15 種情境。

6.4.2 實驗結果

由表 6.6 得知，由於搬運比例約占 8%，搬運行為其實可算是瓶頸，針對於不 考量搬運行為的平均週期時間與平均產出量與考量搬運行為上有較顯著的差異 性。若搬運行為在晶圓廠中亦為瓶頸時則必須考量，不然績效指標相差甚大。

表 6.6 實驗結果

考量搬運行為 不考量搬運行為

搬運所佔比例 8% 0%

模擬系統 T-Fab 本構想 Non-T-Fab 平均週期時間（hr） 662.14 670.28 620.35

平均產出量（lot） 870.6 872 891

在考量搬運行為上，T-Fab 與本構想上的差異性不大的情形下，本構想可節 省的時間相當的多。

T-Fab 所花的模擬時間為：

（模擬時間）×（seed 數）＝（70（時） × 60）× 1 ＝4200（分）

本構想所花的模擬時間為：

（Non-T-Fab 取 WIP 時間）＋（T-Fab 取運輸時間）＋ [（Non-T-Fab 模擬時 間）×（seed 數）] ＝ （3）＋（150）＋ [（7）×（15）] ＝ 258（分）

所以本構想在模擬時間上約節省 93.86%。

隨著廠規模的上升，在績效指標差異仍可接受的範圍內所能節省的模擬時間相對 的由 76%提升到 93.86%，效果相當顯著。