In this thesis, we present production scheduling algorithms for batch processing machines (at the diffusion workstation) in a semiconductor wafer fabrication facility. The diffusion workstation consists of identical parallel machines, in which lots from the same family are processed as a batch. A setup operation is required in these machines if the family type of a batch just processed is different from that of the batch to be processed next. For the scheduling problem with the objective of minimizing total tardiness of jobs, we develop two types of heuristics, a dispatching rule-based algorithm and an improvement algorithm. In the former heuristics, priorities of the batches are determined based on three factors, i.e., need for a batch setup, batch due date that is computed from due dates of the jobs included in the batch, and the composition ratio of the batch. In the latter heuristics, it is determined to process the batch (selected to be processed in the first algorithm) without delay considering the next arrival job of the selected family. A series of computational experiments was done to evaluate performance of the heuristics, and results show that the suggested heuristics outperformed a method that have been used in a real manufacturing system and a simple algorithms based on the minimum batch size rule and the earliest due date rules.
본 논문은 반도체 제조 과정 중 확산 공정을 모델로 한 시스템의 총 지연 시간을 최소화 하기 위한 일정 계획을 연구한 논문으로 확산 공정은 배치 작업을 하는 동일한 병렬 기계로 구성되어 있다. 일정하게 정해진 수 이내의 작업만이 하나의 배치를 구성할 수 있으며, 배치의 작업들은 함께 작업을 시작하여 동일한 시간에 작업을 마치게 된다. 그리고 하나의 배치는 제품 종류가 같은 작업만으로 구성될 수 있으며, 임의의 기계에 배치를 할당할 때 이전 작업 배치와 그 배치의 제품군이 다를 경우 일정한 준비 시간이 필요하게 된다 게다가 모든 작업들이 공정에 이미 도착되어있는 상황이 아니라 서로 다른 도착 시간을 가지며, 모든 작업들은 공정에 도착한 이후부터 작업이 가능하게 된다. 이러한 문제에 대해서는 적절한 시간 이내에 최적해를 구하는 것이 어려우므로 본 논문에서는 하나의 기본적인 휴리스틱과 그것을 좀 더 개선한 또 하나의 휴리스틱을 제안하여 전체 지연 시간을 줄이고자 한다. 그리고 제안된 휴리스틱을 평가하기 위해 두개의 벤치마킹 솔루션을 제시한다. 확산 공정은 전체 작업 공정 시간 대비 작업 시간이 상대적으로 길기 때문에 이 공정에서의 효율적인 일정 계획은 전체 시스템에도 효과적일 것이며, 실험 결과 본 연구에서 제안한 휴리스틱이 기존의 알고리듬보다 좋은 결과를 보여주었다.
