工場シミュレーションへの一元化されたアプローチ
インフィニオンテクノロジーズ、スティーブンブラウン
フランクチャンス、Ph.D.、FabTime Inc.
アリゾナ州立大学ジョン・ファウラー博士
ジェニファー・ロビンソン博士、ファブタイム Inc.
抽象
このホワイトペーパーでは、シーメンス半導体部門のファクトリーモデリングおよびシミュレーションチームの目標、実践、および方法論について説明します。 チームの憲章は、ウェーハ製造とバックエンド操作の両方で、部門全体の工場でパフォーマンスモデリング機能（シミュレーション、容量分析、およびコスト分析）を実装することです。 最近のモデリング活動の結果について、シミュレーションのアプリケーションと階層モデリングアプローチとともに説明します。 著者は、このような記事を使用して、モデリング手法を使用して他の組織との議論を開始し、工場のパフォーマンスを分析したいと考えています。
コスト、容量、シミュレーション分析の統合
フランク・チャンス、博士ジェニファー・ロビンソン、博士
FabTime Inc.
抽象
この記事では、コスト、容量、およびシミュレーション分析の統合について説明します。 多くの場合、コスト分析は、キャパシティおよびシミュレーションモデリングアクティビティとは別のタスクとして扱われます。 ただし、いくつかの重要な工場レベルのコストパフォーマンス測定は、詳細な容量分析の計算に依存しています。 実際、これらの計算を行うための困難な基盤の多くは、既存のキャパシティおよびシミュレーション分析ツールですでに完了しています。 これらのアクティビティは非常に自然に調和しており、個別の分析よりも工場のパフォーマンスをより完全に把握していると主張しています。 また、容量およびシミュレーション分析ツールは、戦略的および戦術的なビジネス上の意思決定をサポートするためにますます使用されています。 これらの決定は、ほとんどの場合、最終利益への影響という観点から組み立てられます。 したがって、効果的な意思決定支援ツールは、キャパシティとサイクル時間の観点だけでなく、ドルの観点でも話す必要があります。
3つの工場レベルのコストと収益のパフォーマンス指標、すなわちドル価値のスループット、ドル価値の在庫、および営業費用に焦点を当てています。 追加された入力パラメーターについて説明します Factory Explorer®、既存の工場分析ツール。これらのパフォーマンス測定値の推定をサポートします。 1つの追加パラメーターを使用して、詳細な製品コスト分析を実行することもできます。 この統合分析フレームワークの使用例をいくつか示します。 注意事項として、製品レベルのコストを使用して工場レベルの測定値を除外すると、結果が最適ではなくなる可能性がある例も示します。 最後に、統合されたコスト、容量、およびシミュレーション分析フレームワークに存在する利点について説明します。
Seagate Technologyでのシミュレーションモデルのサイクルタイムの検証
Navdeep Grewal、Timbur Wulf、Alvin Bruska
シーゲイトテクノロジー
ジェニファー・ロビンソン博士、ファブタイム Inc.
抽象
このホワイトペーパーでは、ミネソタ州ミネアポリスのシーゲイトテクノロジーの新しい録音ヘッドウェーハ製造施設の工場シミュレーションモデルでのサイクルタイムの検証について説明します。 プロジェクトの目標は、モデルと実際の工場の間にサイクルタイムデルタを引き起こしている要因を特定し、シミュレーションモデルに詳細を追加して、サイクルタイムを現実に近づけることでした。 この調査では、サイクルタイムデルタの最も重要な要因は、ツールの数、オペレーターの数、オペレーターのクロストレーニングのレベル、およびリワーク、ダウンタイム、機器の献身についての仮定であることがわかりました。
適切な回答を得る：複雑なモデルを検証するための効果的な方法
フランク・チャンス博士、ジェニファー・ロビンソン博士
FabTime Inc.
ナンシーウィンター、工業デザイン＆建設
抽象
モデルの検証は、歯科医への旅行のようなものです。 あなたはそれが必要であることを知っていますが、他のタスクが常に優先されるようです。 実際の出来事は痛みを伴う可能性があり、明らかになる可能性のある問題については常に不確実性の要素があります。 しかし、それが終わった後、あなたはきれいな健康法案を持っているか、本当の問題がどこにあるかについての良い考えを持っています。 そして、あなたの心の中では、これらの問題は後でではなく早く対処するのが最善であることを知っています。 半導体および電子機器製造モデルの検証は、関連する入力および出力データの量が多いため、特に困難です（苦痛と言う人もいます）。 ただし、良い答えには有効なモデルが必要です。 このホワイトペーパーでは、モデル検証のいくつかのケーススタディを紹介し、特に効果的であることがわかった検証方法について説明します。
シミュレーションによる製造のサポート：モデルの設計、開発、展開
フランク・チャンス博士、ジェニファー・ロビンソン博士
FabTime Inc.
アリゾナ州立大学ジョン・ファウラー博士
抽象
このホワイトペーパーでは、製造サポートツールとしてシミュレーションを成功させるための鍵となる機能を特定して説明します。 議論は、著者の産業およびコンサルティングの経験から引き出されたXNUMXつのサンプルプロジェクトから始まります。 これらのプロジェクトを動機として使用して、理想的なプロジェクトライフサイクルモデルの設計、開発、および展開について説明します。 モデルの設計では、明確で一貫性のある仕様の重要性を強調し、文書で明確に表現します。 この仕様では、プロジェクトの顧客、目標、および成果物を特定する必要があります。 次に、シミュレーション以外の多くの選択肢の存在を強調しながら、さまざまなモデル開発オプションを確認します。 また、モデルの検証と妥当性確認の方法についても説明します。 最後に、シミュレーション出力分析、データメンテナンス、モデル統合など、モデル展開の難しさを検討します。 最後に、シミュレーション結果を管理対象者に提示するための最善の方法に関するいくつかの提案を示します。
工場の性能の測定可能な改善のための迅速なモデリング技術
アンドレアス・ペイケルト、スティーブン・ブラウン、ジョセフ・トーマ
インフィニオン
抽象
このホワイトペーパーでは、（完全な工場運営のモデルではなく）対象の生産エリアのみのモデルを作成することにより、半導体ウェーハ製造工場の問題領域を迅速に調査する方法について説明します。 他のすべての工場運営は「ブラックボックス」として扱われます。 リエントラントフローの効果を把握するために、特定の仮定が行われます。 このアプローチにより、新しいシミュレーションプロジェクトを開始するときに、生産に関する質問に迅速に対応できます。 この方法論は、インフィニオンのドレスデンウェーハファブのフォトリソグラフィー操作のサイクルタイムと容量の分析に適用されました。 このシミュレーション研究の結果が提示されます。
サイクル時間に制約された容量の測定可能な改善
アリゾナ州立大学ジョン・ファウラー博士
Steven Brown、Hermann Gold、Alexander Schoemig
インフィニオン
抽象
この研究では、シミュレーションベースの分析を使用して、大量の複数製品の半導体ファブの運用方法を評価し、ファブ容量の定量化可能な増加をもたらす生産性向上の潜在的な領域を見つけることを目標としています。 パラメータの設定、バッチ処理、ツール/オペレーターの献身、ロットリリース、およびディスパッチルールが調査されました。 分析の結果、工場の現在の操業慣行のいくつかは有益である一方、他の慣行を変更すると「サイクル時間に制約のある容量」が最大12％増加することが明らかになりました。 この工場の潜在的な改善の重要な機会は、厳格なセットアップ回避ポリシーを実装することにあります。 実際のファブでの最初の実装は、フォトリソグラフィ装置の専用化の緩和であり、これにより、工場はサイクルタイムと在庫を25％削減できました。
資本計画プロセスへの目標サイクル時間削減の統合
Navdeep S. Grewal、Timbur M. Wulf、Alvin C. Bruska
シーゲイトテクノロジー
ジェニファー・ロビンソン、博士、ファブタイム Inc.
抽象
このホワイトペーパーでは、機器の容量を購入するための統合された静的容量と動的シミュレーション解析の方法論の開発と適用について説明します。 この研究の目標は、ミネソタ州ミネアポリスのシーゲイトテクノロジーにある記録ヘッドウェーハ製造施設のスタートアップで、目標とするサイクルタイムの目標に取り組むことです。 短い製品サイクル時間は、ディスクドライブ業界の競争力と相まって、サイクル時間の短縮を生産能力計画の最も重要な目標の1つにしています。 このホワイトペーパーでは、静的な容量分析を使用して、各ツールグループのスラック容量が低い変数を持つ初期機器セットを識別する機器調達戦略について説明します。 次に、シミュレーション分析を使用して、サイクル時間の遅延に寄与する重要なツールグループを特定します。 Seagate Industrial Engineeringチームは、シミュレーション解析ツールを使用しました Factory Explorer®から Wright Williams & Kelly, Inc. サイクル時間短縮分析を実行します。 このターゲットアプローチは、20％以上の予備容量バッファーをグローバルに適用して同じサイクルタイム削減目標を達成する従来の静的容量計画アプローチと比較されます。 全体として、ターゲットを絞ったアプローチは、設備投資を最小限に抑えるという点で効率的であり、工場で効果的であることが証明されています。
半導体バックエンド製造のためのサイクルタイム削減戦略の効果的な実装
スティーブン・ブラウン、ジョエルグ・ドマシュケ、フランツ・レイブル
インフィニオン
ジェニファー・ロビンソン、博士、ファブタイム Inc.
抽象
離散イベントシミュレーションモデルを使用して、大量の半導体バックエンド操作の現在の生産慣行を評価するための調査が行われました。 全体的な目標は、製造サイクル時間を全体で60％削減できる生産性向上の潜在的な領域を見つけることでした。 このペーパーでは、アセンブリ、バーンイン、およびテスト操作の分析に関連するシミュレーション方法と調査結果を示します。 特定された推奨事項の多くは、工場に追加費用なしで実装できます。 改善の最も重要な機会は、システムの制約であるテスト領域です。 さらに、このモデルは、オペレーターの人員配置レベルの変更、多くのバックエンド操作の正確な反映に非常に敏感です。 モデルは、これらの推奨事項の累積的な影響が平均サイクル時間の41％の削減であり、全体的な目標に大きく貢献することを示しています。
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詳細については、今すぐお電話ください Wright Williams & Kelly, Inc. イノベーションの未来を切り開く Digital Twins 1991年からの定番アイテム。