Semiconductor manufacturing systems include multiple batch processing operations. In the case where a batch process machine becomes idle when there is an incomplete batch in queue, a decision should be made to either start processing a partial batch or to wait for more lots to come. The trade-off in this situation is that in the first scenario, there will be an underutilization of the Batch Processing Machine, and more operating costs (Run cost, setup cost..etc). However, choosing to wait for upcoming lots increases the queuing time for the existing ones, hence the total cycle time. This study will provide an optimal batching policy that helps make a load/wait decision considering the state of the system, and study the optimality of the threshold policy, a common policy in batch processing. The system is modeled as a Markov Decision Process described with two variables: The number of lots in queue and the number of lots in service. It is then solved using dynamic programming, and the performance of the result policy in terms of time and cost is evaluated, and compared to the performance of two other batching policies.
반도체 제조 시스템은 다수의 배치 처리 작업을 포함합니다. 대기 행렬에 불완전한 배치가 있을 때 배치 처리 기계가 유휴 상태가 되는 경우, 불완전한 배치를 처리하기 시작하거나 로트가 더 오기를 기다려야 합니다. 이 상황에는 상충관계가 존재하는데, 첫 번째 상황의 경우, 배치 처리 기계가 충분히 활용되지 않고, 더 높은 운영비용(운영비, 설치비 등)이 발생합니다. 그러나 다가오는 로트를 기다리는 것을 선택할 경우, 기존의 대기행렬 시간을 증가시켜 총 사이클 시간이 늘어나게 됩니다. 이 연구는 시스템의 상태를 고려하여 처리/대기 결정을 도와주는 최적의 배치 처리 정책을 제공합니다. 이 최적의 배치 처리 정책은 배치 처리의 일반적인 정책인 한계 정책의 최적성을 연구하는데 도움을 줍니다. 시스템은 Markovian Decision Process로 모델링 되었으며 두 가지 변수로 대기행렬 안의 로트의 수와 처리 중인 로트의 수를 이용하였습니다. 동적 프로그래밍을 사용하여 문제를 해결하였고 이를 통해 도출한 정책의 성과를 시간 및 비용 측면에서 평가 했으며, 이를 두 개의 다른 기존 배치 정책의 성과와 비교하였습니다.
