隨著晶圓廠越蓋越大，各家業者相繼投入大尺寸晶圓的專業代工。現實中，建置 12 吋晶圓廠已成為目前全球半導體廠商加速提昇競爭力最重要的發展策略，12 吋晶圓廠 所需投入資金高達 40 至 50 億美元，其中高價的機台設備更導致半導體廠的固定成本 高達製造成本的 60%到 70%，所以各家廠商莫不希望提高產能利用率以提高投資報酬 率和競爭力。因此，必須使高價機台發揮最大的功效(也就是最小化產能損失)，才能 達到最大的產出，進而減少購置多餘的機台設備。在機台設備投資中，離子植入機的 單價是僅次於曝光機，高階製品單價可高達一億台幣以上，故在機台配置與生產排程 的策略上，高單價離子植入機台的產能分配成為一般晶圓廠所重視的議題。
本研究所探討的議題，分別為子題一為長期規劃問題，子題二為短期規劃問題。離 子植入機台最適氣體類型配置為一種長期的規劃問題，決策者依據未來的產品需求，
來決定工廠應提供多少產能來符合需求，對離子植入機而言，一部典型的離子植入機 最多配置三種氣體，有三氫化砷(AsH3)、四氟化硅(SiF4)、腐蝕性的氣體如三氟化硼 (BF3)、還有從固態材料轉換而來的有毒蒸氣如磷(P)，四種氣體可供配置，因此機台 如果配置多種氣體，機台的功能增多便比較不會缺料而閒置，如此一來，可提高機台 利用率，增加產出，相對地機台功能多可加工的工件種類也會變多，會使得整備時間 驟增且隨著產品生命週期越來越短，伴隨而來的新製程導入也會越來越多，這些因素 都會使具有多功能的機台造成產能損失；相反地，機台如果配置較少種氣體，機台就 可專攻某些工件種類，減少整備時間，增加可用產能，相對地，機台功能少，工件等 候加工的時間會拉長，而產品生產週期相對地也會增加。因此我們假定需求環境確定 下，求解機台最適氣體類型配置與各機台氣體產能分配問題。
子題二所探討的背景為機台最適氣體類型配置已知下，針對平行機台中非等效平行 機台(Unrelated Parallel Machine)之生產型態加以討論，在此生產環境中需考慮指派工 件至機台加工的派工問題，目標為最大完工時間最小化。所謂非等效平行機台是指機
台的型態對於其相同的加工作業並沒有相對的關係，即相同的工件在任一機台的加工 時間都無相關且皆不成比例。在以往研究中，針對非等效平行機台求解工件加工指派 問題，雖可利用數學規劃軟體如 LINGO、ILOG 等套裝軟體求出最佳解，但在 Garey 與 Johnson(1978)提出在非等效平行機台中，若要求取最大完工時間最小化的排程為一 NP-hard 的問題，因此隨著問題規模增大，需加工工件與機台的數量增加時，求解時 間將呈指數成長，傳統的數學規劃或套裝軟體將無法在合理時間內求得最佳解，因此 針對非等效平行機台排程問題，本研究利用巨集演算法(meta-heuristic algorithm)-基因 演算法、模擬退火法和禁忌搜尋法分別來進行求解，求解機台最大完工時間最小化，
接著再比較各個演算法之差異。
1.2 研究目的與方法
本研究之目的分為長期規劃與短期規劃兩種，長期規劃為利用模擬離子植入機的真 實情況，藉此求出機台最適氣體類型配置，本研究利用混合整數規劃(Mixed Integer Programming, MIP)的方法，建構模式以進行求解離子植入機最適氣體類型配置問題。
決策變數為:
1. 決定各機台最適氣體類型配置(Gas-type Allocation)。
在短期規劃方面，當求解生產晶圓批件超過 30 批的指派加工問題時，由於變數太 多，求解範圍太大，利用一般線性規劃或整數規劃方法進行求解，會造求解時間過長，
導致求解沒有效率，而無法應用於實際的製造現場，因此本研究利用巨集演算法求解，
希望可以藉由演算法快速求出近似的最佳解，求得一個最佳的工件加工順序與工件指 派加工。
決策變數為:
1. 工件加工順序(Job sequencing)。
2. 工件指派加工(Job assignment)。
1.3 研究議題
圖 1.1 為離子植入機的機台組態，分別由 Port、Chamber 和離子源所構成，而整備 時間發生在工件使用不同加工氣體時，當有不同產品或是相同產品不同加工層時，在 作業上會有氣體更換(Gas change)所產生之整備時間，氣體更換為加工氣體不同時，機 台則需使用氬氣(Ar)進行槽內清洗，大約耗時 10 分鐘，之後才會開始進行生產下一批 產品。
機台的傳輸單位有兩種，Implanter 內的加工單位為 Wafer，而 Port 之間的傳輸單位 為 Lot，Lot 是以滿批 Full-lot(25 片/Wafer)為一生產單位，在機台的配置中，一般埠區 共有 4 個埠，機台內的反應室共有 13 個，在正常的情況下，每一個埠可容納一個晶舟 盒(Cassette)，每一晶舟盒最多可裝 25 片晶圓，本研究假設為滿批(25 片)來進行生產。
圖 1.1 離子植入機機台組態示意圖
本研究議題所探討為半導體廠中的離子植入機台，就產能規劃問題，分為長期與短 期規劃兩個子題，如圖 1.2 所示。
圖 1.2 離子植入機問題示意圖
長期規劃部分針對離子植入機氣體如何配置之下，機台為專工型或多工型之間進行 取捨，求出最佳氣體配置，可以使最大機台完工時間最小化。短期規劃為機台最適氣 體類型配置已知的情況下，工件指派到哪一部機台加工的指派問題，如下圖 1.3，等待 加工的工件需指派到離子植入機台群中的一部機台進行加工，績效指標為使最大機台 完工時間最小化。
圖 1.3 平行機台製造系統示意圖 離子植入機
最適氣體類型配置 最佳工件指派加工
長期規劃 短期規劃
混合整數規劃求解 巨集演算法求解
若今有 10 個工件等待加工，離子植入機台群中有 3 部機台可進行加工，假設工件 排序為 1→8→6→4→2→9→3→5→7→10，且各工件加工所需氣體如下表 1.1 所示。
表 1.1 工件加工所需氣體
並假設機台一配置有氣體 AsH3、BF3，機台二配置有氣體 BF3、SiF4 和機台三配置 有氣體 AsH3、P，則所指派到各機台進行加工的甘特圖如下圖 1.4 所示。
圖 1.4 工件指派加工示意圖
1.4 論文章節介紹
本論文研究內容共含六個章節，第一章節闡述離子植入機台產能配置的研究內容、
研究背景與動機、研究議題等。第二章節介紹有關離子植入機的機台結構與製程，並 回顧探討平行機台相關研究文獻及目前研究的議題，最後針對本文所利用的演算法之 相關研究進行探討。第三章節為針對長期策略-機台最佳氣體配置進行詳細介紹，並 利用混合整數規劃(Mixed Integer Programming, MIP)的方法，建構模式以進行求解離 子植入機最適氣體類型配置問題。第四章節為針對短期規劃-工件指派加工問題進行 詳細介紹，並利用巨集演算法 (meta-heuristic algorithm)的方法，以進行求解離子植 入機加工工件的排程問題。第五章為實驗分析與結果，利用半導體廠實際數據進行求 解驗證。最後，第六章節說明本論文之結論及建議。