彩色濾光片專業廠主生產排程之規劃

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國立交通大學

工業工程與管理學系碩士班

碩士論文

彩色濾光片專業廠主生產排程之規劃

The Scheduling of Master Production Plan for

Specialized Color Filter Contractors

研究生：徐仁浩

指導教授：鍾淑馨博士

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彩色濾光片專業廠主生產排程之規劃

The Scheduling of Master Production Plan for Specialized Color

Filter Contractors

研究生：徐仁浩 Student：Jen-Hao Hsu 指導教授：鍾淑馨博士 Advisor：Dr. Shu-Hsing Chung

國立交通大學

工業工程與管理學系碩士班碩士論文

A Thesis

Submitted to Department of Industrial Engineering and Management College of Management

National Chiao Tung University in partial Fulfillment of the Requirements

for the Degree of Master

in

Industrial Engineering

July 2010

Hsinchu, Taiwan, Republic of China

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彩色濾光片專業廠主生產排程之規劃

研究生：徐仁浩指導教授：鍾淑馨博士國立交通大學工業工程國立交通大學工業工程國立交通大學工業工程國立交通大學工業工程與管理學系碩士班與管理學系碩士班與管理學系碩士班 與管理學系碩士班

摘要

彩色濾光片為 TFT-LCD 五大關鍵零組件之一，彩色濾光片專業廠在排程規劃上除須面對種類繁雜之訂單以外，需考量順序相依換線時間、光罩與機台之搭配問題。此外，尚須及玻璃、光阻液等材料成本之節省。針對流程式生產之特性下，本文考量上述之限制，發整出一套「主生產排程建構機制」，讓決策者作為排程規劃之參考依據。本機制先將訂單依交期分類，以採變動式規劃週期方式，求解整個規劃幅度之排程。本機制分為兩個模組，首先，「產能估算」模組考量機台產能與光罩可用數量，初步檢視生產系統能否滿足訂單需求，進而轉入「主生產排程規劃模組」。此模組以滿足達交率為目標，考量系統環境限制，包含順序相依換線問題、光罩配置問題等，建構混整數規劃模式執行求解，並且針對淡、旺季時，分別對光阻液節省及採用玻璃規格替代所需耗損之玻璃，提出不同模式進行求解，以達到降低成本之目標，規劃出各產品別於各規劃週期內之最佳生產順序及光罩配置結果。實例驗証的結果表示，本文考量瓶頸機台產能、光罩資源限制及順序相依換線問題，求解出最佳生產排程以及光罩與機台最適配置結果。此外，在專業廠面臨產能吃緊之情況下，進行「玻璃規格替代」，藉此減少延遲之發生；反之，產能有剩餘之情況下，在滿足所有訂單交期之前提下，有效的降低光阻液之耗費。最後，本文在設定之產品種類限制下，求解最適之產品組合，以作為專業廠承接訂單之承包策略。整體而言，本文所提出之模式，應用於實務之環境限制下，其能有效地降低生產成本，讓專業廠更具競爭力。關鍵詞關鍵詞關鍵詞關鍵詞：：：：彩色濾光片彩色濾光片彩色濾光片彩色濾光片專業專業專業廠專業廠廠廠、、、流程式生產、流程式生產、流程式生產流程式生產、、順序相依、順序相依順序相依順序相依換線換線、換線換線、、、混整數規劃混整數規劃混整數規劃、混整數規劃、、、光罩資源光罩資源光罩資源光罩資源、、、、玻璃規格替代玻璃規格替代玻璃規格替代玻璃規格替代、、、、光阻液光阻液光阻液光阻液

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The Scheduling of Master Production Plan for Specialized Color

Filter Contractors

Student：Jen-Hao Hsu Advisor：Dr. Shu-Hsing Chung

Department of Industrial Engineering and Management National Chiao Tung University

Abstract

Color filter (CF) is one of the five critical components for the thin-film-transistor liquid-crystal-display (TFT-LCD), The CF-specialized factory adopts flow shop manufacturing and takes various orders from customers. It thus must consider the characristics of sequence dependent setup time in mask allocation and machine scheduling problems. Besides, material saving, including glasses and photoresists, can also be considered in scheduling. This thesis considers above characteristics and proposes a mechanism regarding to master production schedule (MPS) for deciding schedules.

This mechanism classifies orders by due dates so as to solve schedules for each planning period. The mechanism consists of two modules. First, "capacity estimation module” checks the available capacity of machines and the quantity of masks to see if the capacity and masks can satisfy the demand of orders. Then, for maximizing delivery rate, “master production schedule module” constructs a mixed integer programming model to solve the scheduling problem with consideration of sequence dependence setup time and the available units of masks. For cost reduction, this module further proposes two models for photoresists savings and for minimizing tardy jobs by glasses substitution respectively.

Experimental studies reveal that suitable production schedules can be found with the proposed mechanism. When the CF-specialized factory lacks of capacity, it will apply the glasses substitution model to reduce tardiness of orders. On the contrary, when it has enough capacity, the saving of material cost can be derived on the premise of satisfying due dates of all orders by

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running photoresists saving model. Moreover, this mechanism proposed can be used to determine the optimal product mix under the restriction that the total number of product types are fixed so as to make the suggestion in order taking for the specialized factories. Thus, this thesis proposes a mechanism that is practical in effectively cost reduction and in raising the competitiveness for the CF factories.

Keywords: Color Filter Specialized factory, Flow shop, Sequence dependent setup time, Mixed integer programming, Mask resource, glasses substitution, photoresist

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誌謝誌謝誌謝誌謝終於來到這一刻了，心中百感交集、無限感慨，常有朋友或長輩道學生之幸福美好時光，要格外珍惜，我也把這些話放在心上，休閒時用力玩、拼命玩，所以做研究時要常常熬夜作、拼命作，然後惡性循環，痛苦的時候很痛苦，但快樂時總能把痛苦一掃而空，大概是 IE 人的職業病，總想在有限時間內做很多事，或總希望做一件事情花最少時間，無奈生也有涯，知也無涯，小弟僅能站在巨人肩膀完成了這項曠世鉅作(誤)。接下來要開始一一答謝我這些年的貴人們，首先是咱們的大家長鍾媽，二十年來秉持著有教無類、因材施教的精神，培育無數莘莘學子，您真的在學生在學習生涯中見過好的教育家，雖然對學生要求嚴格，但總在學生最徬徨最無助時，反而釋出善意的援手，嚴師慈母不外如是，也讓學生知道自己的缺點，以後更要時時放在心上，永遠警惕自己。也希望老師要多保養身體，別太勞累。接著研究所同學們，先是同窗朋友兼室友阿派，你那過人的理解力跟創造力常令我嘖嘖稱奇，幽默又爽朗與樂觀又積極的態度也感染身邊每一個人，恭喜你雖人很好，最終也交到女朋友，證明了好人不是只能孤單一人的宅宅。凱欣，我不會跟別人說我在 PTT 的 O2 板幫妳徵友徵到 150 幾個你都看不上眼的，我也不會爆料你喜歡過阿派，以及兩年中作業都給他看不給我看問題都給他問不給我問等偏心舉止，雖然你是我見過最宅的女生，最終也找到自己的春天了。你那過人的 EXCEL、WORD 及程式能力，OFFICE 小魔女稱號當之無愧。接著，酒友兼死黨，照認識的順序來：率瑋，重情重義的好朋友，生死之交不二人選，很會替對方著想，很會唱歌、運動細胞很好，雖然你喝酒很盧，但我知道你酒量很好，你也開啟了我酒國人生的道路，讓我體會什麼叫作研究生(誤:菸酒生)，也祝你早日找到對象。11B，滿腹經綸、當今濟世多才之人，若得此人輔佐，猶如周武王得姜子牙興漢五百年，本人畢生未曾見過如此博學多問、聰明之人，結交這個朋友真的值回票價，也替你老板慶幸，你那不同凡人的思考邏輯，真的有稍微幫助我提升智商，把我拉回正常人，所以我絕對不會出賣你曾經捐精賺錢，喝酒醉露鳥證明

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自己割過包皮的英勇事蹟。老柯，新好男人，跟你總有聊不完的話，你那滄桑的嗓音，總讓我聽得如痴如醉，加上豁達又謙卑的個性，我相信不管你走到哪都可以過的很好的。跳肥，超級無敵健談的一位，讓我見識到研究生怎麼玩社團，舉凡政治、禪學社、任何活動都可以很積極熱情的參與，你那豪邁爽朗的個性，能在你的朋友圈佔有一席之地是小弟的榮幸。其他室友小心肝、豪君，感謝你們的包容，因小弟的生活作息不正常而常常打擾你們的睡眠，每當拖著疲累的身心回到寢室，與你們談談總能紓緩些壓力。實驗室學長姐們，小毛，對我論文的指導，不吝傾囊相授，雖然我還是沒有完全看懂你的論文=.=，另外天真活潑的小潔、很白爛的苗人、很含蓄的迪僑、很有女人緣的柏毅、垃圾話很多瑜翔、很精實的平哥、帶我的威良、很客氣的清貴、什麼都強尤其是電腦的俊穎、IE 顧問專家元銘等學長姐，實驗室學弟妹們，認真負責的總管小可、愛吃美食網拍的大雅、很有男人味的饅頭、任勞任怨的管理員小吳、臉很油但還是把到學姊是上面某位春天的鴨子，以及碩一薛武、謝霆鋒、小胖、阿饒、等學弟，你們都是實驗室不可或缺的一員，相信未來 519 的生活裡頭有你們會增添幾份快樂的色彩。還有其他所有在我碩士生涯認識的人，族繁不及備載，你們都是小弟的貴人，能夠相識即是有緣。最後，感謝我的家人，感謝爸爸、媽媽，打從我呱呱墜地至今，使我豐衣足食，永遠支持我做任何決定，以後就由我來好好孝順你們，讓你們可以安心退休吧。我的弟弟，跟你算是上輩子仇人，這輩子才做兄弟，我是真的很想盡做哥哥的責任，希望每件事情都能幫助你，別在沉迷於電動了，外面的世界很大很廣，還有很多比它更棒的東西，值得你挖掘。芳銘，感謝妳包容我所有的壞脾氣以及忙碌時不耐煩，沒有妳我也不可能完成這個學位。也期許自己的未來邁向下一個里程碑，過更充實的人生。

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目錄目錄目錄目錄圖目錄...VII 表目錄...VIII 符號一覽表...X 第一章、緒論... 1 1.1、研究背景與動機 ... 1 1.2、研究目的 ... 3 1.3、研究範圍與限制 ... 4 1.4、研究方法與流程 ... 5 第二章、文獻探討... 8 2.1、彩色濾光片製造流程介紹 ... 8 2.2、考量整備時間之流程式工廠排程研究... 10 2.3、考量附屬資源相關排程研究 ... 14 2.3.1、附屬資源限制排程問題的分類 ... 14 2.3.2、附屬資源於各生產環境排程規劃之探討 ... 15 第三章、模式建構... 21 3.1、問題描述 ... 21 3.2、主生產排程機制之架構 ... 23 3.3、產能估算模組 ... 25 3.3.1、規劃範圍制定與求解概念說明 ... 26 3.3.2、瓶頸機台產能推估機制 ... 29 3.4、主生產排程模組 ... 32 3.4.1、瓶頸工作站排程模式 ... 33 3.4.2、玻璃規格替代模式 ... 41 3.4.3、最小化光阻換線模式 ... 44 第四章、實例驗證... 48 4.1、系統環境說明 ... 48 4.1.1、生產環境資料 ... 48 4.1.2、生產規劃假設 ... 52 4.2、產能估算模組之執行過程 ... 52 4.2.1、估算可用產能 ... 52 4.2.2、產能粗估模式 ... 52 4.2.3、光罩產能推估機制 ... 53 4.3、主生產排程模組之執行過程 ... 54 4.3.1、Case1：訂單延遲情況發生 ... 54 4.3.2、Case2：無訂單延遲情況發生 ... 61 第五章、結論... 72 5.1、結論 ... 72 5.2、未來方向 ... 73 參考文獻... 74

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圖目錄圖目錄圖目錄 圖目錄 圖 1-1TFT-LCD 製程與 CF 之關聯圖[32] ... 1 圖 1-2 面板廠之彩色濾光片內製、外包比例[21] ... 2 圖 1-3 研究範圍 ... 5 圖 1-4 研究步驟及流程... 7 圖 2-1 彩色濾光片製造流程圖[26] ... 10 圖 3-1 彩色濾光片材料成本結構[22]... 21 圖 3-2 玻璃規格替代示意圖... 23 圖 3-3 專業廠整體架構流程圖... 24 圖 3-4 產能估算模組架構圖... 26 圖 3-5 變動規劃週期概念說明[30] ... 28 圖 3-6 主生產排程模組架構圖... 33 圖 3-7 虛擬產品別示意圖(一) ... 35 圖 3-8 虛擬產品別示意圖(二) ... 36 圖 3-9 可替代玻璃規格尺寸示意圖... 41 圖 3-10 最小化光阻換線流程圖 ... 45

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表目錄表目錄表目錄 表目錄 表 1-1 小尺寸 CELL廠的訂單需求資訊[24] ... 2 表 2-1 考量工件之拆卸時間雙機排程問題[2]...11 表 2-2FLOW SHOP相關排程研究整理表 ... 13 表 2-3 考量附屬資源限制之排程文獻[本文整理]... 19 表 3-1 規劃週期分類說明表（分類前） ... 27 表 3-2 規劃週期分類說明表（分類後） ... 27 表 3-3 產品種類別... 34 表 3-4 各換線種類別之時間表 ... 34 表 3-5 所有產品別與換線時間之對應表 ... 35 表 3-6 最小化光阻換線模式執行過程 ... 47 表 4-1 各產品加工時間、生產成本、售價利潤對照表 ... 49 表 4-2 各種換線所耗時間 ... 50 表 4-3 所有產品別與換線時間之對應表(單位：分)... 50 表 4-4 光罩與機台搭配關係 ... 51 表 4-5 機台產品資訊... 51 表 4-6 訂單資訊... 51 表 4-7 硬體配備... 53 表 4-8 產能粗估之機台產出量 ... 53 表 4-9 產品別於各機台生產數量及所需產能 ... 54 表 4-10CASE1:「瓶頸工作站排程模式」統計資訊... 55 表 4-11CASE1：「瓶頸工作站排程模式」各產品別之產出量及訂單需求 55 表 4-12CASE1：「瓶頸工作站排程模式」各機台產出量... 56 表 4-13CASE1：「瓶頸工作站排程模式」之排程結果... 57 表 4-14CASE1：「玻璃規格替代模式」統計資訊... 58 表 4-15CASE1：「玻璃規格替代模式」各機台產出量... 58 表 4-16CASE1：「玻璃規格替代模式」各產品被替代數量... 59 表 4-17CASE1：「玻璃規格替代模式」各產品別之產出及訂單需求... 59 表 4-18CASE1：「玻璃規格替代模式」排程結果... 60 表 4-19CASE2：訂單資訊 ... 61 表 4-20CASE2：「瓶頸工作站排程模式」統計資訊... 61 表 4-21CASE2：「瓶頸工作站排程模式」各機台產出量... 62 表 4-22CASE2：「瓶頸工作站排程模式」各產品別之產出量及訂單需求 62 表 4-23CASE2：「瓶頸工作站模式」之排程結果... 63 表 4-24CASE2：「最小化光阻換線模式」執行過程... 64 表 4-25CASE2：「最小化光阻換線模式」統計資訊... 64 表 4-26CASE2：「最小化光阻換線模式」各機台產出量... 65 表 4-27CASE2：「最小化光阻換線模式」各產品別之產出及訂單需求.... 65 表 4-28CASE2：「最小化光阻換線模式」排程結果... 66 表 4-29 最適產品種類數下之最佳組合及利潤 ... 69

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符號一覽表符號一覽表符號一覽表 符號一覽表 _集合 G(i) ：產品別 i 對應之玻璃規格。 MA(i) ：產品別 i 對應之光罩。 _符號下標 i ：產品別編號，i=1, 2,..., ,I I +1。i=0 僅用於第一規劃週期，表 示初始時，機台並無任何產品裝載於上。i=I+1 為一虛擬產 品別，係為建構模式所設計之產品種類。 m ：瓶頸工作站 RGB 之機台別，m=1, 2, _⋯, M 。 r ：光罩別，r=1, 2,...,R。 s ：變動規劃週期之期數，s=0, 1, 2, …, S。S表此次求解範圍內之最大規劃週期期數。 _參數 , ' i i agl ： 0-1 參數，代表於同一機台上，生產前後順序之產品別為 i

及 i'，是否滿足 G(i) >G(i')之條件，是則 agli,i’=1，反之則

為 0。 cap_m,s ：機台 m 在第 s 個規劃週期內之可用產能(扣除當機、維護、 實驗比例之後) (秒)。 , i s d ：第 s 個規劃週期產品別 i 之目標需求量(片)。 m dt ：機台 m 之當機比例。 m eg ：機台 m 之實驗批所耗用產能之比例(equipment group)。 esti ：於「瓶頸工作站產能推估機制」求解後，於所有機台加工 之產品別 i 數量總合。 , ' i i gc : 表示運用玻璃規格替換時，即 G(i)>G(i')，所花費玻璃之損 失成本。 h ：規劃週期之長度(天)。 K ：所設定之光阻換線成本上限。

mtbf_m ：機台 m 之平均失效間隔時間(mean time between failure) (小

時)。

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mtpm_m ：機台 m 之平均維修間隔時間(mean time between PM) (小 時)。 mbpm_m ：機台 m 之平均維修時間(mean time to PM) (小時)。 r MA ： 光罩 r 現有之套數。 n_i ：產品別 i 所用之光罩別。 m pm _{：機台 m 之保養比例。} pt_i ：產品別 i 在任一機台加工的單位加工時間(秒)。 Q ：正極大值。 , ' i i rc : 表示運用光阻替換時，即 R(i) = R(i')，所節省之物料成本。 r rcap ：在「瓶頸工作站產能推估機制」求解後，屬光罩 r 之總產 能需求。 r reticle ：各光罩別 r 所需之最少個數。 , ' i i

st

：產品別 i 轉換至 i'所需三類換線(光罩、光阻液、玻璃尺寸) 時間之總和。 total ：排程規劃後，光阻換線所耗費之成本。 _決策變數 , i s B ：規劃週期內，產品別 i 之延遲數量(片)。 , , i m s BG ： 0-1 變數，於第 s 期的期初，機台 m 上是否排定加工產品別 i，若是為1，反之為 0。1≤ ≤ +i I 1。 , , i m s FG ： 0-1 變數，於第 s 期之期末，機台 m 上是否排定加工產品別 i，若是為1，反之為 0。1≤ ≤ +i I 1。 , ', , i i m s GL ： 0-1 變數，代表於規劃週期 s 內，在機台 m 上，是否發生大玻璃替換小玻璃之情況，是則GL_{i i m s}_{, '), ,} =1。反之，GL_{i i m s}_{, ', ,} =0。 , , i m s X ：規劃週期內，產品別 i 在機台 m 上的加工數量(片)。 αi,m,s ： 0-1 變數，於第 s 期內，若光罩配置於機台 m 使得產品種類 i 可進行加工時為1，反之為 0。 , ', , i i m s β ： 0-1 變數，表示跨期間之換線情況，s-1 期期末及 s 期期初於 機台 m 上產品間的加工順序關係。若產品 i’接續於產品 i 之後加工則為 1 ，若無此順序關係為 0 ；0≤ ≤ +i I 1， 1≤ ≤ +i' I 1。 γi,i',m,s ： 0-1 變數，表示第 s 期內之換線情況，於機台 m 上產品間的 加工順序關係，若為產品 i’接續於產品 i 之後加工則為 1，

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若無此順序關係則為 0；0≤ ≤ +i I 1，1≤ ≤ +i' I 1。 , , r m s δ _{： 0-1 變數，於第 s 期內，光罩 r 是否配置於機台 m 上，若是} 則為 1，反之為 0。 yi,i',m,s ： 0-1 變數，表示第 s 期內之換線情況，於機台 m 上產品間的 加工順序之相對關係。與γ_{i i m s}_{, ', ,} 相異點在於，γ_{i i m s}_{, ', ,} 表示前後 緊鄰之兩產品，而 yi,i',m,s僅表示同規劃週期內之兩產品別之相對加工順序。舉例來說：若有產品別 1、2、3，其加工順序為 2、3、1，則γ2,3, ,m s =γ3,1, ,m s =1，而 y2,3,m,s=y2,1,m,s= y3,1,m,s =1。

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第一章第一章第一章

第一章、、、、緒論緒論緒論緒論

1.1、、、、研究背景與動機研究背景與動機研究背景與動機研究背景與動機

薄膜電晶體液晶顯示器（Thin-Film Transistor Liquid-Crystal Display； TFT-LCD）的生產製造技術結合半導體產業、化學材料產業及光電產業之製造技術其製造程序，可分為三大製程，分別為薄膜電晶體陣列( TFT Array )製程、液晶面板組立(Cell Assembly )製程及液晶模組組立( Module Assembly )製程，如圖 1-1 所示：圖 1- 1 TFT-LCD 製程與 CF 之關聯圖[32] 其中，陣列(Array)製程主要的處理對象是玻璃基板，在其表面進行鍍膜、曝光、顯影及蝕刻等製程，且具有再迴流之特性。組立（Cell）製程則是對玻璃基板與彩色濾光片進行配向、組立與液晶灌注等步驟。模組 (Module)製程與電子產品的組裝類似，是將上一階段完成的 TFT-LCD 面板與驅動 IC(Driver IC)、印刷電路板(PCB)及背光模組(Backlight Module)等零件進行組裝，再經過最後的檢驗使其成為一個 TFT-LCD 成品。彩色濾光片(Color Filter；CF)為組成 TFT-LCD 關鍵物料之一，並且在數量上和陣列之產品呈一比一的搭配關係。以 15 吋 TFT-LCD 面板為例，彩色濾光片之成本即在所有材料成本中佔第一，足見其重要性。彩色濾光片廠依據銷售模式可以分為垂直整合內製廠(簡稱 CF 內製廠) 與專業外製廠(簡稱 CF 專業廠)兩大類。兩者之差異在於，前者所生產之產品提供自家 TFT-LCD 廠商使用，不足再向 CF 專業廠購買，而後者之客戶為各家 TFT-LCD 大廠。近年來 TFT-LCD 的需求劇增，各 TFT-LCD 大廠紛紛為求長遠成本考量紛紛自行設置內製廠，但仍有部分比例之訂單仍須彩色濾光片 (Color Filter) 陣列製程 (TFT Array Process) 模組組立製程 (Module Assembly Process)

Array process Cell process Module process

組立製程 (Cell Assembly Process)

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仰賴外包，如圖 1-2 所示，此現象對於全數產品供應給各家 TFT-LCD 公司的 CF 專業廠而言，訂單種類因而大幅提升，若訂單過於密集時，往往無法允諾客戶準時出貨而流失訂單。專業廠在此嚴苛環境中，排程規劃更為困難，故本文選定 CF 專業廠為研究探討的對象。圖 1- 2 面板廠之彩色濾光片內製、外包比例[21] 在產品訂單之特性上，小尺寸(對角線 10 吋以下)之消費性電子產品種類數繁雜且生命週期短，客戶(下游 Cell 廠)通常下訂單會要求分批分期出貨，如表 1-1 所示，客戶之下單並不會要求一次出貨，通常會分成數批的方式，故訂單交期更為發散，如此一來大大增加了 CF 廠在生產規劃上之難度，而中大型尺寸(10 吋以上)之產品，通常需求較為穩定且種類數少，故本文選擇小尺寸之 CF 專業廠來進行探討。表 1- 1 小尺寸 Cell 廠的訂單需求資訊[24]

TFT Company Cell Fab Size Demand(K) Due date Quantity(K)

45 5,15,25 20,10,15 A3.5 620*750 42 16,30 17,25 30 8,18 15,15 B4.0 680*880 40 1,16 25,15 28 10,25 9,19 X C4.5 730*920 26 2,26 14,12

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CF 廠主要須考量的問題是各種繁雜的換線，換線之整備時間高達數小時不等，過於頻繁的換線使得機台閒置，造成產能的浪費，故如何妥善規劃生產換線的時機是一個值得研究的議題。而 CF 廠在生產的過程中，換線的種類主要可以分為產品換線、光阻換線與玻璃尺寸換線三種，說明如下： (1) 產品(光罩)換線：由於產品間的差異主要反映在產品的光罩，在更換不同產品之生產時須進行曝光機台的光罩更換，並須通過首批產品的品質驗證後才能進行大量生產。 (2) 光阻液特性差異：平面顯示器之產品種類繁多，有些產品所使用的光阻與其它種產品不同。而光阻轉換時，須進行曝光機台光阻管線的排空與清洗，換線後的首批產品亦需進行品質驗證。 (3) 玻璃尺寸差異：專業 CF 廠在生產各種產品種類之過程中，常因玻璃尺寸之不同而須進行換線。因玻璃尺寸之不同而換線時，需將生產線的所有機台停機。換線後的首批產品亦需進行品質驗證。如上所述，機台會因為產品、光阻及玻璃尺寸的差異進行換線，而換線時間會因為兩兩前後順序之不同而相異，此為順序相依(Sequence dependence)之特性。未經規劃的隨意換線容易造成產能的損失。在實務的環境中，為了減少換線時間，不同玻璃規格間的替代為常見之作法，即以大的玻璃尺寸來代替小的玻璃尺寸，事後方裁切成符合規格的小尺寸。但此法會造成額外玻璃成本之花費，為減少換線後以「增加產出」與裁切玻璃造成之「增加成本」間要如何取捨，則成為一個值得探討的議題。綜合上述，本文欲針對ㄧ CF 專業廠考量多規格換線之條件下，以混整數規劃求解模式 (Mixed Integer Linear Programming；MILP)為主要解題工具，建構出一之主生產排程機制。

1.2、、、、研究目的研究目的研究目的研究目的

基於前述的研究背景與動機，本文之主要目的是在有限的資源限制下 (光罩、光阻、玻璃規格等)，建構一套考量順序相依換線時間及物料成本(玻

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璃裁切成本、光阻液耗費)之主生產排程機制，以解決 CF 專業廠面對多樣少量之訂單如何達交之問題。為了達到上述之目的，本文分為以下兩個模組來進行求解：一、產能規劃模組此模組採產能粗估之概念，不考量整備時間，將組立製程需求之產能及光罩與生產系統現有之機台產能及光罩作比較，以檢視系統之產能及光罩是否能夠滿足需求，若能滿足，則代表需求之合理性，方能進行下一模組之規劃。二、主生產排程模組本模組以滿足訂單達交率為目標，考量玻璃替代之經濟效益來規劃生產之產品種類與數量及排程，本文設計三個模式來求解： 1. 「瓶頸工作站模式」：初始規劃訂單之排程時，未知各訂單是否能如期達交，為了使訂單達交率極大化，目標式採用「最小化延遲成本」，建構一瓶頸工作站模式來安排訂單排程及確認系統之產能滿載與否。 2. 「玻璃規格替代模式」：承接上一個模式，得知瓶頸工作站排定訂單排程後有延遲成本產生，則考量玻璃規格、玻璃成本等限制，在追求最小化延遲成本之目標下，減少玻璃換線時間來增加產出，以避免訂單延遲之發生，倘若仍然無法滿足訂單需求，只好修正組立製程需求。 3. 「最小化光阻換線模式」：若經過瓶頸工作站模式後，得知產能能夠滿足訂單且在期限內如期完工，此時目標式改為考量光阻液成本，採最小化光阻換線模式進行求解，以降低光阻液之消耗。 1.3、、、、研究範圍與限制研究範圍與限制研究範圍與限制研究範圍與限制 本文考量了 CF 專業廠的多規格換線限制，以極小化各種生產成本為目標，針對規劃幅度內之需求建構出一線性規劃模式，發產出一套「主生產排程機制」以利後續細部之排程，故本文之研究範圍在主生產排程與細部排程規劃階段。以利達到規劃目標，故本文之研究範圍如圖 1-3 所示：

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為了有效完成本文之規劃目標與降低環境的複雜度，本文做了以下的限制： (1) 本文之研究對象為 CF 專業廠，具多規格換線之情境，適用於生產小尺寸(4.5 代廠以下)彩色濾光片廠。 (2) 僅針對 CF 廠中瓶頸機台(R、G、B 三原色曝光製程)進行排程規劃 (3) CF 專業廠之生產型態為訂單式生產（Make to Order；MTO）。 (4) 組立製程之訂單需求、交期時間為已知。 (5) 各產品之光罩個數為已知。 (6) 機台數量為已知。 (7) 各機台與光罩之搭配為已知。 (8) 多規格的換線整備時間為已知。圖 1- 3 研究範圍 1.4、、、、研究方法與流程研究方法與流程研究方法與流程研究方法與流程 為達上述目的，本文之研究方法採下列方式進行，其流程圖如圖 1-5 所示。 (1) 文獻探討根據研究動機、背景及目的，搜尋相關之文獻並整理。

需求管理

總體生產規劃

資源需求規劃

主生產排程

粗估產能規劃

細部生產規劃

產能需求規劃

研研研研

究究究究

範範範範

圍圍圍圍

(20)

(2) 問題定義與分析在此階段將欲研究之環境問題清楚的描述，讓問題更具有實務性。 (3) 模式建構按照問題，建構出ㄧ具「玻璃替代機制」及「光阻節省」之主生產排程，以供管理人員作為決策依據。 (4) 實例驗證藉由實例來驗證模式的求解效果，並加以推廣及應用。 (5) 結論與未來研究方向最後，簡單扼要的說明本文研究之特色及結論，從頭至尾貫穿全文，並列舉本文未來研究可繼續發展之處。

(21)

研究背景、動機與目的

問題定義與分析

主生產排程模組

產能估算模組

結論與未來研究方向

文獻探討

實例驗證

圖 1- 4 研究步驟及流程

(22)

第二章第二章第二章第二章、、、、文獻探討文獻探討文獻探討 文獻探討由於 TFT-LCD 產業為近幾年快速發展之產業，學術界對於彩色濾光片廠排程規劃之相關論文極少。故本節將針對彩色濾光片廠之製造流程、生產型態及多規格換線之排程相關文獻，按照以下順序一一介紹： (1)彩色濾光片製造流程介紹 (2)流程式生產相關排程研究 (3)考量附屬資源相關排程研究 2.1、、、、彩色濾光片製造流程介紹彩色濾光片製造流程介紹彩色濾光片製造流程介紹彩色濾光片製造流程介紹 TFT-LCD 面板中顯示色彩之原理為透過驅動 IC 與液晶控制，由內部的背光模組提供光源，形成灰階顯示(只有黑、白兩色)，再利用彩色濾光片(Color Filter；CF)上的紅、綠、藍之彩色濾光層來提供色彩，藉由這三原色組合出所希望呈現的色彩種類。彩色濾光片之製程為流程式生產，主要由鉻(Cr)製程、黑色矩陣(BM)製程、三原色(RGB)製程、氧化銦錫電玻璃(ITO)製程、間隔物(Spacer)製程及最終檢查所構成。由圖 2-1 所示，以下對各個製程作說明[23][24][27]： 1. 鉻(Cr)製程：投入玻璃基板，並以真空濺鍍的方式將鉻鍍在其上，成為鉻玻璃。 2. 黑色矩陣(BM)製程：以前階段產生的鉻玻璃投入，利用光微影(photolithography)製程以得到保護膜，再經過蝕刻製程得到圖案，最後再將保護膜去除，即可得到鉻圖案，以完成黑色矩陣製程。黑色矩陣在彩色濾光片內的主要功能有兩種，一為提供對比，防止漏光，另一為產生光電流。其要求的特性有遮光性、無缺陷、低反射性及均一性等，目前一般使用的還是以金屬材料為主，其中鉻及其氧化物為目前最常用的材料。 3. 三原色(RGB)製程：分別使用紅、綠、藍三種不同之著色染料，重複下列作業三次。塗佈

(23)

含著色染料的感光性樹脂，利用光罩將其曝光在紫外線下，接著再進行顯影及烘烤等動作，如此反覆進行三次，分別形成紅、綠、藍三色之長條形陣列。 4. 氧化銦錫電玻璃(ITO)製程：又稱成膜製程。利用電場真空濺鍍氧化銦錫到上個製程所形成之彩色層上，堆積成膜。 5. 間隔物(Spacer)製程：在最上層再以光微影製程置上間隔物，來減少以後發生漏光或顏色不均的情形。 6. 最終檢查：進行均勻、外觀及厚度等品質檢查流程。

(24)

圖 2- 1 彩色濾光片製造流程圖[26] 2.2、、、考量整備時間、考量整備時間考量整備時間考量整備時間之之之之流程流程流程式工廠排程研究流程式工廠排程研究式工廠排程研究 式工廠排程研究基於上述之介紹，可以得知彩色濾光片廠之生產線佈置型態為流程式生產(Flow shop)，且因其三原色 RGB 之製程特性，環境中存在著順序相依換線時間，因此本節將整理具有此生產環境與製程特性之相關研究。流程式生產之問題最早是由 Johnson[8]所提出，主要針對一條生產線上僅有兩個機台之環境，規劃雙機排程問題，目標為最小完工時間，藉由發展出來的一套方法(Johnson's rule)，將環境中所有訂單求得最佳順序，使得所花費之完工時間最少。隨後有關流程式生產之排程研究皆從此衍生而

(25)

來。

在 Flow shop 生產環境中，考量之整備時間分為順序獨立

(Sequence-independent)與順序相依 (Sequence-dependent)兩種，若整備時間是屬於順序相依換線時間(Sequence-dependent)則無法使用 Johnson's rule 求得最佳解，故 Corwin 及 Yoshida[6][19]等人，發展動態規劃(Dynamic programming)、兩階段(Two phase)等解法來求得最佳解。然而，總完工時間內必須包含在機台上已加工完成工件卸下來之拆卸時間(Removal time)，方能更具實務性，亦即是否考量拆卸時間會影響求解方法之適用程度。Gupta[8]對流程型環境中之雙機排程問題，不考量拆卸時間，並定義以工件為基礎(job-based)之完工時間，設計一套多項式最佳化解法(A polynomial optimization algorithm)來求解。而 Sule[15]及 Sule & Huang[16]亦對流程型環境之雙機排程問題，考量拆卸時間，稱之為以機台為基礎(machine-based)之完工時間。其針對前後機台是否考量拆卸時間來設計數套啟發式解法規劃排程，藉以找出較佳解，與其它現有之方法比較，證明其自創之解法是否較具優勢，結果如表 2-1 所示：表 2- 1 考量工件之拆卸時間雙機排程問題[2] 拆卸時間 Permutation schedule 問題種類是否具有整備時間機台一機台二 dominant non-dominant 1 是 2 是 3 否 j-based j-based

4 否 j-based m-based N/A

5 否 m-based m-based

6 是 j-based m-based

7 是 m-based m-based

8 是 m-based j-based

(26)

「批量整備」與「非批量整備」兩類。楊氏[29]對兩者之定義分別如下：「批量整備」意即把產品相同且生產過程相近的加工工件組成同一個生產的批量來進行加工，即以整批單位來進行加工，故也稱批量生產。若是依加工工件到廠的順序一個接著一個來加工，為非批量整備。針對非批量整備換線之情境，Corwin 及 Esogbue[6]假設整備成本與整備時間長短成比例之雙機排程問題。創造一套動態規劃法求解前機台具順序相依換線時間(或順序獨立)及後機台具順序獨立整備時間(或順序相依)，在總完工時間為最小之目標下，求得最佳解。Uskup 及 Smith[17]提出了一套分支界限法(Branch-and -bound)在與上述相同之環境中，並且在最小化延遲成本為目標下，可求得最佳解。

Gupta 及 Darrow[2]在 1985 年彙整 Corwin 及 Esogbue 在過去所有研究過之所有問題，並對其問題提出兩套啟發式解法(Heuristics)求解，並證明其求解速度較原始問題之解法更有效率。並隨後在 1986 年，證明了 Flow shop 之雙機排程問題中，前後機台中僅有一台機台有 Sequence-dependence 整備時間之特性時，說問題之難度即為 Strongly NP-Hard。其另外提出四個啟發式解法以求解環境中各種實務上的限制。

Gupta[2]針對 Flow shop 之多機排程問題，提出網路模式(TSP)來求解，並証明其問題之複雜度同為 Strongly NP-Hard。Strikar 及 Ghosh[2]於同年提出一 MILP(Mixed integer linear programming)求解方法求解相同問題，目標式為最小化完工時間。而 Stafford 及 Tseng[2]將 Strikar 及 Ghosh 提出之數學模式作修正，並另外提出三個模式，使其更具求解效率，解決環境中各種實務上的限制。

Rios-Mercado 及 Bard[8]針對 Flow shop 之多機排程問題，且環境具順

序相依換線時間之條件下，目標為最小化完工時間(F ST C2 sd max)，發展兩套 MIP 模式，各自以限制式表達實務上之不同環境限制。Gupta[2]針對上述相同問題，提出一套分支界限法解決具 20 種產品別之問題。隨後， Gupta[2]提出一套啟發式解法，並証實整備時間大於產品之加工時間時，其求解速率與品質皆有不錯之效果。Rios-Mercado 及 Bard[8]也提出一套啟發式解法，對整備時間遠小於加工時間之情境，可求得較佳之解。Sinons[13] 提出之啟發式解法，則適用於訂單在機台上之整備時間與加工時間差不多

(27)

之情況。而 Parthasarathy 及 Rajendran[8]針對同個環境，提出模擬退火法 (simulated annealing algorithm)求解最小化平均加權延遲及最小化最大加權延遲之目標，皆有不錯的成效。

Szearc & Gupta[14]針對流程式生產環境中，具有順序相依換線時間特

性之雙機排程問題F ST C₂ _sd _max，以最小完工時間為目標，定義了一特殊情

境(special case)。他們將整備時間分成兩個部份，一部分取決於目前正在機台上加工之工件，另一部分則取決於下個待加工之工作，但此模式僅通用在學術上以數學公式表達，不具實務性。

在過去的研究中，探討 Flow shop 環境中具批量整備換線特性之文獻

極少，僅有 Vakharia 及 Schaller[2]曾針對F ST2 sd,b Cmax問題，提出分支界限

法及數個啟發式之求解方法。

針對有關於 Flow shop 排程文獻，整理於表 2-2 所示：表 2- 2 Flow shop 相關排程研究整理表

作者問題類型解題方法批量換線與否機台數

Corwin & Esogbue[6] F ST C2 sd max 動態規劃 No 2

Uskup & Smith[17] F ST2 sd Lmax 分支界限法 No 2

Gupta & Darrow[2] F ST C2 sd max 啟發式解法 No 2

Gupta [2] F ST Cm sd max TSP No m

Strilar & Ghosh[2] F ST Cm sd max MILP No m

Strafford & Tseng[2] F ST Cm sd max MILP No m

Rios-Mercado &

Bard[8] F ST Cm sd max MIP No m

Gupta[2] F ST Cm sd max 分支界限法 No m

Simons[13] F ST Cm sd max 啟發式解法 No m

Rios-Mercado &

Bard[8] F ST Cm sd max 啟發式解法 No m

(28)

Rajenfran

Szwarc & Gupta[14] F ST C2 sd max MILP No 2,m

Vakharia et al. &

Schaller et al. [2] F ST2 sd b, Cmax 分支界限法 Yes m

由上述之整理，得知過去針對此環境之研究方法種類眾多，而本研究考量現實競爭激烈之環境，複雜之換線限制，為的達到生產系統之總成本最小化之目標，因此採用線性規劃法之混整數規劃(Mixed Integer Linear programming；MILP)為主要之解題工具。 2.3、、、、考量附屬資源相關排程研究考量附屬資源相關排程研究考量附屬資源相關排程研究考量附屬資源相關排程研究 在過去有關排程研究之相關議題，多數僅針對瓶頸資源做規劃，而忽略在瓶頸資源生產時，需搭配之附屬資源(如晶圓廠黃光製程之光罩、 TFT-LCD 陣列製程之光罩等)，實務上，工廠內之機台必須搭配附屬資源才能進行加工，唯有同時考量附屬資源與機台的產能，方能符合現場的實際生產情況。故本節首先介紹附屬資源排程問題之種類，接著提出國內、外學者對附屬資源運用在各種環境之研究，加以說明。 2.3.1、、、附屬資源限制排程問題的分類、附屬資源限制排程問題的分類附屬資源限制排程問題的分類附屬資源限制排程問題的分類 Gargeya et al.[6]提及，所謂附屬資源乃生產活動控制系統(Production Activity Control, PAC)會使用到的設備或配件等裝置，而這些設備通常在生產需要整備、保養、機台之作業或組裝等活動下使用。除了在生產時間所會用到的相關設備，其它非線上生產作業(Off-line Operations)所用到之設施如叉架起貨機(Forklifts)、自動搬運車(Automated Guided Vehicles, AGV)、棧板(Pallets)等設備，亦屬附屬資源之範疇。

Gargeya et al.針對不同的附屬資源限制形式，將附屬資源排程問題分成下列四種類型[6]：

(1)多重資源限制零工型工廠(Multiple resource-constrained job shop)

(29)

之。這些系統中的限制包括機器、人力、和其他附屬資源(工具、其他設備)。其中雙重資源限制零工型工廠(Dual-constrained job shop)，專指生產系統中有兩個產出限制，乃多重資源限制之一特殊類型。

(2)機器資源限制零工型工廠(Machine-only-constrained job shop)

為在零工型工廠中，生產系統限制只有機器，沒有其他附屬資源和人力之限制。

(3)人力資源限制零工型工廠(Labor-constrained job shop)

屬於雙重系統資源限制之類型，系統限制包括了機器限制和人力資源限制。

(4)附屬資源限制零工型工廠(Auxiliary Resource-constrained job shop)

屬於雙重系統資源限制之類型，系統限制包括了機器限制和附屬資源限制。在介紹完附屬資源排程問題的各種類型之後，接著將針對考量「附屬資源之排程問題」來進行更深入的探討。 2.3.2、、、附屬資源於各生產環境排程規劃之探討、附屬資源於各生產環境排程規劃之探討附屬資源於各生產環境排程規劃之探討附屬資源於各生產環境排程規劃之探討 Zhang et al.[21]認為在擁有附屬資源的彈性製造系統(Flexible Manufacturing System, FMS)製造環境裡，若是同時具有產品高度的客製化及不確定的市場需求等特性，排程問題是非常具有挑戰性的。因此作者以工件中心策略（part-centric strategy）及附屬資源中心策略（tool-centric strategy）這兩種想法來針對上述的環境進行工件的排程，此兩種策略之理 念概述如下： _{工件中心策略（part-centric strategy）}_{：工件在生產過程中，可在不} 同的加工機台進行加工，易言之，即工件必須在機台間移動來完成加工作業。運用此策略時，最好在機器可容納的載具量之下，盡可能將工具指派到機器上。 _{附屬資源中心策略（tool-centric strategy）}：工件在生產過程中，在同ㄧ加工機台進行加工，附屬資源必須在機台間移動移動來對工件進行加工，此策略又被稱為單一階段多機系統(Single Stage Multi-machine System,

(30)

SSMS) 。此方法最大特色在於，工件不用在機器間移動，工具可以存放在工具倉庫中，而這樣的方法在革新工廠中附屬資源自動運送系統技術之後，變得具有可行性。

其後作者針對這兩種策略，設計了七種情境，在不同的附屬資源個數、工件個數與機台數的情況下，以 makespan、lead time、工單之 tardiness 及 tardy job 等績效指標來評比。實驗結果發現在工件數較少時（小於 200 個），附屬資源中心策略在績效指標的表現優於工件中心策略。然而在工單數愈多時，工件中心策略在績效指標的表現，相反的優於附屬資源中心策略。 Buyurgan et al.[3]同樣也針對 FMS 製造環境，探討選取附屬資源的問題。在此篇論文中，作者利用了工具的生命週期以及工具大小的比值（tool life / tool size；L / S）此項理念，進行附屬資源與機台的配置。考量工具的可用數量以及一個產品需使用多種工具才可完成加工作業的限制下，作者發展了一個啟發式演算法，並以最大化機台利用率為目標，進行選取及配置附屬資源在機台上加工產品。此外作者在進行驗證時，提出了 Highest life（HL）此項理念與本篇論文之 L / S 方法進行比較。在機台利用率方面，以 L / S 理念進行附屬資源配置會使機台的利用率較低。作者並提出了之後的研究方向可多考慮附屬資源在機台間的搬運時間來使本問題更趨近於實務。

在製造業裡，電腦數值控制機（Computer Numerical Control, CNC）在彈性製造系統環境中應用的非常廣泛。產品在 CNC 機台上加工時需要有附屬資源－各種不同的刀具協助，才可完成加工，因此如何配置刀具與機 台為非常重要的一項工作。Avci et al.[1]針對在短期規劃中 CNC 機台刀具 管理的課題，考量了機台上放置刀具的刀具盒容量限制特性、每一刀具需擺放在刀具盒的專屬位置（不只一個）及刀具具有生命週期等限制下，提出以最小化製造產品的總成本為目標績效，來安排刀具擺放的最佳位置及工件加工的最佳順序。作者發展了兩階段式求解方法來解決以上問題。由於加工某些產品別使用的刀具為相同的，因此在求解過程中，本篇文獻利用了此項性質使配置出的結果能得到總成本最低的成效。在驗證此兩階段式方法之成效時，作者設計了 12 種情境與其他學者

(31)

發展之演算法進行比較，結果不管是在總生產成本或是工件在系統中的流程時間等績效上，本文提出的方法均優於其餘演算法。同樣針對彈性製造系統，Akturk[1]考量機台加工產品時需要有刀具與機台搭配的限制（非所有刀具皆可擺在某一部機台上）及機台只能放置一定數量刀具等限制。作者首先發展一個混整數規劃模式（Mixed Integer Programming, IP），以最小化加工總成本為目標進行求解。由於面臨大型問題時，無法利用數學模式直接求出最佳解，因此本文先以刀具與機台搭配的限制來求出最佳解的下限值，並據此發展一啟發式演算法，以考量刀具與機台搭配的限制來求得近似最佳解的可行解。由於實驗結果可得知，作者提出之方法在面臨大型問題時，只需極短的時間（10 秒鐘內）即可求解出一個可行解值，且可行解的品質與最佳解的差異僅在 2%之內，在求解效率或是求解品質上皆表現得相當優異。 Kayaligil et al[6]考量在彈性製造系統中，產品需求為多樣少量的情 形，針對 CNC 機器在加工產品時，需將機台上的棧板（pallets）進行裝載及卸載的行為進行研究。作者利用 cyclic scheduling 理念，考慮機台上 pallets 的個數等限制，以 makespan 最小化當作目標績效，使用混整數規劃模式進行求解，以得到最佳的裝載及卸載 pallets 的順序。為了降低模式在求解大型問題時求解時間過長的問題，此數學模式作了一些假設來簡化問題的複雜度，如忽略所有的搬運時間、裝置附屬資源的工具盒內的容量假設為無限、不考慮附屬資源的生命週期、每個工件在機台的加工時間相同等限制。作者並以模擬結果來證明此模式求得的解與模擬無顯著差異。顏氏[30]考量薄膜電晶體陣列廠中產品具有再回流的特性，以及黃光製程中加工需要附屬資源－光罩。作者針對這些特性提出一個考量光罩限制的兩階段排程法則，在第一個階段以光罩換線次數最少與延誤的產品數量最少的情況下，利用混整數規劃模式優先處理光罩與瓶頸機台的配置問題，並作為第二階段瓶頸作業排程時的輸入資訊；第二個階段則是同樣以延誤的產品數量最少的情況下，採用 DBR 排程方法為基礎的瓶頸作業排程，以求得適宜的投料計畫。

(32)

多項資源同時使用的情況，如測試機台（tester）、針測機台（prober）與分類機台（handler），以整數規劃模式建構數學模型，並將工單總延遲個數與提早完工之個數最小化為目標式，期望能在要求之交期限制、設置序列相依、工單的優先順序的條件下，最佳化其資源使用率，並規劃出各項工單之排程。此外，作者針對該模式另以 Lagrangian Relaxation Approach 修正其數學模式，以提高求解效率。此文獻的貢獻在於考慮了多項資源同時使用下的最佳化排程，然而在實例驗證時僅以小型問題驗證其模式的合理性。

Wang & Hou[6]以半導體最終測試為例，研究在預算限制與附屬資源限制下，測試機台產能擴充與配置問題。作者在已知需求、預算與針測機台（Prober）的數量限制下，發展整數規劃模式並以最大利潤為目標，求算出測試機台的最佳配置量。此外為簡化計算過程地複雜度，作者另外發展基因演算法以有效率的求解問題。然而作者對於其規劃之環境，假設在規劃幅度下的訂單需求為固定，不會有所更動或新增。 Chen et al.[3]針對零工式生產環境，考量設置時間、加工次序限制、 不同的作業員有不同的工作能力，以及產品批可分割等特性，建構整數規劃模式，期望以最小化工件延遲與提早完工之次數，減少延遲交貨與庫存，並最小化設置時間以充分利用產能。作者針對該模式另以 Lagrangian Relaxation Approach 修正其數學模式，以提高求解效率。此外為了鬆綁資源產能與工件加工次序等限制，作者另將問題拆解成小問題，並以 novel dynamic programming procedure 增加求解效益。而為使求解時間降低，作者另外發展一啟發式解法，讓求解過程能快速收斂。 Zhang et al.[19]提出過去在 IC 測試的環境進行產能規劃時，通常單就 瓶頸資源進行規劃，而將其他成本甚高的附屬資源視為產能無限；此規劃方法的實務性將受到質疑。因此，作者在進行產能規劃時，不僅針對測試機台的產能進行評估，亦針對高成本之關鍵資源進行數量推估，以節省企業在進行產能配置與擴充時所耗費的資金成本。作者建構混合整數規劃模式，以最小化高等級工單未能滿足的成本與未能滿足的機台工程時間為目標，並另行建構 High Buffer Formulation 與 Tight Workload Formulation 以改進原數學規劃模式的缺點，讓測試機台與附屬資源數量的規劃數量更佳

(33)

準確。表 2-3 為針對附屬資源限制排程問題的相關文獻所做的整理與比較。表 2- 3 考量附屬資源限制之排程文獻[本文整理] 文獻系統環境使用之求解方法工件搭配之副資源個數目標式

Zhang et al.[6] FMS part-centric strategy 與

tool-centric strategy 單一最小化完工時間、前置時間、延後時間、延後個數 Buyurgan et al.[3] FMS

tool life / tool size 之

比值多個最大化機台利用率 Avci et al.[1] FMS 兩階段式求解方法多個最小化總生產成本 Akturk[1] FMS MIP 模式與啟發式解法多個最小化加工總成本 Kayaligil et al.[6] FMS MIP 模式多個最小化完工時間

Chen & Hsia[3] FMS

整數規劃與 Lagrangian Relaxation

Approach

單一最小化延後個數、

提早完工個數

Wang & Hou[6] FMS 整數規劃模式與基因

演算法單一最大化利潤 Chen et al.[3] FMS 整數規劃模式與 Lagrangian Relaxation Approach 單一最小化延後個數、整備時間、提早完工個數、 Zhang et al.[19] FMS

MIP 模式、High Buffer Formulation 與 Tight Workload Formulation

單一高等級工單未能滿足的成

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顏氏[30] FMS 兩階段排程法單一最小化產品延誤數量、整備時間以往，大多數的研究往往僅針對瓶頸資源做排程規劃，而忽略了附屬資源之必要性及影響，即使有相關考慮附屬資源之研究，多以產能規劃之觀點提出附屬資源的配置量，針對實際的排程問題卻較少著墨。然而，就實務而言，這些關鍵資源成本高昂，且製作的前置時間長，難以在需求產生時即時增加，因此進行生產排程時必須將關鍵附屬資源納入限制，排程規劃才具實務性。李氏[21]曾以混整數規劃與啟發式解法，在考量多規格順序相依換線時間之條件下，以最小化生產成本為目標，解決彩色濾光片內製廠分別在淡旺季時，如何分配自身產能及外包數量種類問題。而本研究考量專業廠面對旺季產能滿載情況下，實務上常用之玻璃替代方法，設計一「玻璃規格替代模式」，以犧牲不同玻璃規格間之換線時間來生產產品，以減少訂單延遲數量之產生。反之，一般產能有剩餘情況下，另設計一「最小化光阻換線模式」以節省光阻液之耗費。

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第三章第三章第三章第三章、、、、模模模式建構模式建構式建構式建構 3.1、、、、問題描述問題描述問題描述問題描述 本文探討之生產環境為彩色濾光片專業廠(簡稱 CF 專業廠)，其生產型態為流程式生產，本文假設在產能、可加工之產品製程規格等條件皆為已知的情況下，進行排程規劃。ㄧ般而言，專業廠在旺季時，因產能趨近滿載，訂單之交期較為集中而導致無法全數順利達交，此刻可採用「玻璃規格替代」方式，來減少換線次數以增加產出，倘若仍不足以滿足訂單需求，只好與客戶溝通，修正訂單交期；而在淡季時，機台利用率極低的情況下，為了有效降低生產成本，則以降低光阻物料之耗費為目標。故本文所探討之環境中，除了自身產能限制、光罩配置及順序相依換線時間之問題以外，還考量了玻璃替代與光阻材料成本，使其更符合實務性。在生產彩色濾光片的過程中，玻璃基板、彩色光阻兩者即分別佔材料成本結構約 40％、27％左右[27]，如圖 3-1 所示，此兩項材料皆為進行生產時不可或缺之原物料，且其生產技術相當高，須向專門製造的廠商採購。CF 之製造廠商分成 CF 專業廠及附屬於 TFT-LCD 大廠之 CF 內製廠；通常 CF 內製廠訂單種類較少，數量較多且穩定，議價能力也較強。而專業廠因處於產品種類多且數量少，議價能力弱之情境，因此降低原物料成本變成極為重要之工作，為降低生產成本，需著眼於減少物料之浪費。因此本文站在 CF 專業廠的角度，開發一套主生產排程機制，在滿足訂單交期之前提下，考量多規格換線、玻璃規格替代及光阻液成本，決定最佳排程，以提升 CF 專業廠之競爭力。彩色濾光片材料成本結構彩色濾光片材料成本結構彩色濾光片材料成本結構彩色濾光片材料成本結構玻璃基板玻璃基板玻璃基板玻璃基板 4 0 % 4 0 % 4 0 % 4 0 % 彩色光阻彩色光阻彩色光阻彩色光阻 2 7 % 2 7 % 2 7 % 2 7 % 黑框製作黑框製作黑框製作黑框製作 1 9 % 1 9 % 1 9 % 1 9 % I T O I T O I T O I T O 靶材靶材靶材靶材 4 % 4 % 4 % 4 % 其它其它其它其它 1 0 % 1 0 %1 0 % 1 0 % 圖 3- 1 彩色濾光片材料成本結構[22]

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綜合上述，為簡化 CF 專業廠主生產排程之複雜度，本文對生產系統做下列假設與限制： (1) 僅針對 CF 廠中瓶頸機台(R、G、B 三原色曝光製程)進行排程規劃，且機台數量為已知。 (2) CF 專業廠之生產型態為訂單式生產（Make to Order；MTO），不考慮存貨政策。 (3) 組立製程之訂單需求、交期時間及延期成本為已知。 (4) 訂單需求無到臨備料時間之考量。 (5) 已知光罩別種類及數量。 (6) 已知多規格換線時間。 (7) 產品良率為 100%，不考慮報廢或重工問題。 (8) 已知各機台之維修保養比例、當機比例與產品加工時間。 (9) 製程中之所有機台一次只能處理一種產品。 (10)不考慮裁切不同尺寸玻璃所須之作業時間。為說明「玻璃規格替代方式」，以圖 3-2 為例，圖中分別有產品 A、B、 C，且玻璃尺寸依序為 730*920mm、680*880mm、620*750mm 需依序生產，所需之生產數量各為 5K。一般而言，若產品依序由 A 至 C 生產，則必須經過 A 至 B 及 B 至 C 兩次換線。倘若使用玻璃規格替代方案，則產品 B、 C 可先生產產品 A 之玻璃尺寸，之後再使用裁切之方式取得原玻璃尺寸大小，藉此可節省兩次停機換線時間，用來生產更多產品，這種使用相同玻璃尺寸大小，來減少換線時間之方式便稱為「玻璃規格替代」。實務上，專業廠在旺季產能滿載時，便會玻璃規格替代，以節省換線時間之方式來增加產出。然而，「玻璃規格替代」是在旺季為滿足訂單交期之前提下，不得以採用之方法，故在滿足訂單交期之前提下應將目標轉為減少光阻液之使用成本。

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圖 3- 2 玻璃規格替代示意圖 3.2、、、主生產排程機制之、主生產排程機制之主生產排程機制之主生產排程機制之架構架構架構架構本文針對訂單式生產之 CF 專業廠，考量其多規格換線之條件、玻璃規格替代之限制、光阻液成本等，建立一套主生產排程機制進行求解。本節將介紹本機制之整體邏輯與架構，如圖 3-3 所示，主要分成兩個部份，「產能估算模組」及「主生產排程模組」，說明如下：ㄧ、產能估算模組首先，此模組依據組立製程之訂單需求種類與數量，在不考量換線時間之限制下執行「產能估算模組」，比較規劃幅度內瓶頸工作站(RGB 三原色製程)之產能與訂單需求換算求得之產能，檢視是否超出負荷。若未超過則進行下個步驟，反之則回報客戶來修正需求。若未超過則進行下個步驟，反之則回報客戶，以修正訂單需求。接著考量生產系統之附屬資源－光罩，其數量是否足夠，每個產品在生產過程中必須搭配不同之光罩別方能進行生產，故機台產能生產之產品別亦受限於光罩之數量。因此，吾人在考量各產品別需搭配不同光罩別之限制下，不考慮安裝光罩之整備時間，以衡量滿足各產品別數量所需之光罩數，並將之與現有光罩數量相比較，若現有光罩數量足夠，方能達到產出目標，否則即應調整訂單需求。二、主生產排程規劃模組經產能估算模組確認產能足夠後，本階段考量光罩及機台產能之限制，規劃排程，以滿足訂單需求。為降低訂單延遲數量，並使總延遲成本最小化，吾人以「最小化延遲成本」為目標，考量多規格換線整備時間與延遲成本等限制，建構出一產能推估模式，經模式求解後，檢視所有訂單

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於交期內是否皆能如期達交；若能如期達交，則表示系統可能仍有空餘產能，此刻隨即進入「最小化光阻換線模式」，該模式在訂單皆能如期達交之前提下，以最小化光阻換線成本為目標，減少光阻液之消耗，使系統之生產成本能夠達到最低。反之，則採用「玻璃規格替代模式」，所減少之換線時間來增加產品產出，若經模式求解後，仍然不能滿足交期，只好與客戶協商，修正組立製程需求。圖 3- 3 專業廠整體架構流程圖

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3.3、、、、產能估算模組產能估算模組產能估算模組產能估算模組 由於 CF 專業廠之生產環境中，生產型態為流程式生產，決定投料順序即為決定產品之產出順序，根據限制理論之原則，瓶頸工作站之有效產出即可代表生產系統之有效產出，故本文在此僅針對瓶頸工作站(RGB 三原色製程)之產能作投料規劃。此外，瓶頸工作站之產能受限於附屬資源－光罩，故除規劃瓶頸工作站之產能外，還必須估算光罩數量是否能負荷訂單需求，方符合實務性。本文將分成三個階段來說明產能估算模組架構圖，如圖 3-4 所示。即「3.3.1、規劃範圍制定與求解概念說明」、「3.3.2、瓶頸機台產能推估機制」及「3.3.3、最少光罩需求數估算」，以下將分別對此三階段說明：

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圖 3- 4 產能估算模組架構圖

3.3.1、、、、規劃範圍制定與求解概念說明規劃範圍制定與求解概念說明規劃範圍制定與求解概念說明 規劃範圍制定與求解概念說明

由於 CF 專業廠與自製廠相比，其訂單種類較多且訂購量較少，在排程規劃上相當複雜，本文採楊氏[30]所提之「變動規劃週期」與「滾動式

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排程」概念，將規劃幅度內之訂單按照交期分成若干個規劃週期，對每一規劃週期內之訂單規劃排程，以利簡化數學模式規劃求解之複雜度。由於專業廠之間競爭相當激烈，如無法順利達交隨即流失客戶訂單，故以滿足顧客交期為目標，使延遲數量降至最低。變動式規劃週期是以各訂單之交期來劃分規劃週期，優點是較傳統之固定式規畫週期容易處理訂單達交之問題。滾動式排程的主要概念是將規劃幅度內之各規劃週期由前往後，逐期求解，然而各規劃週期之產能與需求皆可與下一規劃週期之產能與需求合併考量來安排後續之排程。以下說明規劃範圍制定之方法。 Step1：：：規劃範圍制定：規劃範圍制定規劃範圍制定規劃範圍制定 此部份之目的是利用變動式規劃週期之概念，彙整規劃幅度內之所有訂 單，按照交期之緊迫度由近至遠排序，並予以規劃週期s之序號，以利後續 之排程規劃。以表3-1及3-2為例，匯整各訂單對應之交期，按照交期排序 後，由前往後依序予以規劃週期編號(s)，再將各訂單依所屬交期(Ds)歸類 至各規劃週期(s)，以方便後續求解工作。 表 3- 1 規劃週期分類說明表（分類前）產品別 訂單編號(O) 到期日(Ds) A B C 1 5 20K 10K 0 2 2 0 10K 20K 3 3 30K 0 10K 表 3- 2 規劃週期分類說明表（分類後）產品別 規劃週期(s) 訂單編號(O) 到期日(Ds) A B C 1 2 2 0 10K 20K 2 3 3 30K 0 10K 3 1 5 20K 10K 0 Step2 求解概念說明求解概念說明求解概念說明求解概念說明

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本文採變動規劃週期之概念逐期規劃。在上一步驟完成規劃週期分類之後，即可以數學模式執行求解之工作。若其一規劃週期有剩餘產能，即可留至下個規劃週期提早使用。以圖 3-5 來說明，假設目前有四張訂單，按照到期日分為三個規劃週期，第一個規劃週期內有訂單 B，數量為 150(d1,1=150)，所對應之交期為第二天，第二階段規劃週期內有 A、B 兩張 訂單，數量分別為 250 及 200(d1,2=250、d2,2=200)，第三個規劃週期內有訂 單 A，數量為 150(d1,,3=150)，而各規劃週期之長度則為交期之間的差值， 限制式可由式 3-1 至式 3-6 所表示：(符號說明：Xi,m,s表第 s 個規劃週期， 產品 i 在機台 m 上之生產數量。Bi,s表第 s 個規劃週期，產品 i 之延遲數量。 di,s表第 s 個規劃週期產品 i 之需求數量。 產品B：150個產品A：250個產品B：200個產品A：100個 due1=2 0 due2=3 due3=5 (dB,1=150) (dB,2=200) (dA,2=250) (dA,3=150) 圖 3- 5 變動規劃週期概念說明[30] 產品種類 A： , ,1 ,1 ,1 1 0 M A m A A m X B d = + ≥ =

∑

式 3-1 , ,1 ,1 , ,2 ,2 ,1 ,2 1 1 0 250 M M A m A A m A A A m m X B X B d d = = + + + ≥ + = +

∑

式 3- 2 , ,1 ,1 , ,2 ,2 , ,3 ,3 1 1 1 M M M A m A A m A A m A m m m X B X B X B = = = + + + + +

∑

1,1 1,2 1,3 0 250 100 d d d ≥ + + = + + 式 3- 3 產品種類 B：

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, ,1 ,1 ,1 1 150 M B m B B m X B d = + ≥ =

∑

_{式 3- 4} , ,1 ,1 , ,2 ,2 ,1 ,2 1 1 150 200 M M B m B B m B B B m m X B X B d d = = + + + ≥ + = +

∑

式 3- 5 , ,1 ,1 , ,2 ,2 , ,3 ,3 1 1 1 M M M B m B B m B B m B m m m X B X B X B = = = + + + + +

∑

,1 ,2 ,3 150 200 0 B B B d d d ≥ + + = + + 式 3- 6 式 3-1 至 3-3 表示產品 A 之求解過程。說明如下：主要概念為各期之「可用產能」需大於「需求產能」，故產品 A 之產量(XA m s, , )必須滿足其訂單需求(d_{A s}_, )。式 3-1 表第一個規劃週期內，產品 A 必須滿足其需求，由於第一期需求為 0，故式 3-2 表累加至第二期之「可用產能」( , ,1 1 M A m m X =

∑

+ +B_A_,1+ _{, ,2} 1 M A m m X =

∑

+B_A_,2)需大於累加至第二期之「需求產能」(d_A_,1+d_A_,2)，如此一來，第一期所閒置之產能即可供第二期使用。式 3-3 即表累加至第三期之「可用產能」須滿足「需求產能」。同理，式 3-4 至 3-6 表示產品 B 隨規劃週期逐期累加之限制式。 3.3.2、、、、瓶頸瓶頸瓶頸機台瓶頸機台機台產能推估機制機台產能推估機制產能推估機制 產能推估機制此機制主要目的是在不考量整備時間的情況下，考量組立製程投料、產品屬性、系統可用產能等資訊，初步估算規劃幅度內瓶頸工作站之產能，是否能夠負荷訂單需求。在此使用之產能以秒作為單位。瓶頸工作站產能推估機制符號說明： _符號下標 i ：產品別編號，i=0,1, 2,..., I。i=0 表於規劃週期開始之時，機台 上並無任何產品裝載於上。 m ：屬瓶頸工作站 RGB 之機台別，m=1, 2, _⋯, M 。 r ：產品之可用光罩種類，r=1, 2,..., R 。 s ：變動規劃週期之期數，s=0, 1, 2, …, S。 _參數 cap_m,s ：機台 m 在第 s 個規劃週期內之可用產能(扣除當機、維護、實

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驗比例之後) (秒)。 , i s d _{：第 s 個規劃週期產品別 i 之目標需求量(片)。} m dt _{：機台 m 之當機比例。} m eg _{：機台 m 之實驗批所耗用產能之比例(equipment group)。} est_i ：於「瓶頸工作站產能推估機制」求解後，於所有機台加工之 產品別 i 數量總合。 h ：規劃週期之長度(天)。

mtbf_m ：機台 m 之平均失效間隔時間(mean time between failure) (hr.小

時)。

mttr_m ：機台 m 之平均修復時間(mean time to repair) (hr.)。

mtpm_m ：機台 m 之平均維修間隔時間(mean time between PM) (hr.)。

mbpm_m ：機台 m 之平均維修時間(mean time to PM) (hr.)。 n_i ：產品別 i 所用之光罩別。 m pm _{：機台 m 之保養比例。} pti ：產品別 i 在任一機台加工的單位加工時間(秒)。 r rcap ：在「瓶頸工作站產能推估機制」求解後，屬光罩 r 之總產能需 求。 r reticle _{：各光罩別 r 所需之最少個數。} _決策變數 B_i ：規劃幅度內，產品別 i 之延遲數量(片)。 X_i,m,s ：規劃幅度內，規劃週期 s 產品別 i 在機台 m 上的加工數量(片)。 以下將分成三個步驟作介紹： Step1：：：估算：估算估算估算各瓶頸機台各瓶頸機台各瓶頸機台各瓶頸機台可用產能可用產能可用產能可用產能 m m m m mttr dt mtbf mttr = + ∀m 式 3-7 m m m m mtpm pm mbpm mtpm = + ∀m 式 3-8 , (1- - - ) 24 60 60 m s m m m cap = dt pm eg × ×h × × (秒) _∀_m _{式 3-9} 式 3-7 表機台當機比例。式 3-8 表維修比例。式 3-9 表示規劃週期 s 內 機台 m 之可用產能(capm s, )為扣除當機比例(dtm)、維修比例(pmm)及實驗批