來源：《半導體芯科技》雜志

作者：Jamie Potter, FLEXCITON公司聯合創始人兼首席執行官昊，弗吉尼亞理工大學

對于整個晶圓廠所有工作的安排和調度而言，可以使用的方法確實是數不勝數，因此，從中找到最佳的方法是一項巨大的挑戰。這是一個多維問題，目前的啟發式調度軟件完全無法處理。Flexciton公司開發的一種解決調度復雜性的新方法，已經在半導體行業產生了重大影響。

全球性的大趨勢，如自動駕駛汽車、人工智能（AI）和高性能計算等，正在推動技術進步，以及對更復雜芯片和更小工藝節點的需求。因此，晶圓制備過程變得更加精細復雜，某些類型的產品要求晶圓經歷數千個工藝步驟，制造周期長達數月之久。除了復雜性的挑戰之外，人們還期望晶圓制備變得更加可持續和節能，同時提高生產率，并保持低的每片晶圓成本。

生產過程的復雜程度預計只會增加，除非晶圓廠采用新的方法來簡化和精簡管理，否則面臨的挑戰將變得勢不可擋。芯片公司必須通過解決其產品的復雜性問題來提高業績和產出。目前，晶圓廠應對復雜性的常見方法是將一個大問題分解成多個較小的、更易于管理的問題，并指派特定的團隊來解決每項挑戰。原則上說，這種方法似乎是正確的，然而，在實踐中它有著明顯的缺點。晶圓廠內的不同團隊往往具有不同的優先事項和關鍵績效指標（KPI），這導致他們的工作缺少關聯，相互孤立。當各個團隊努力使自己的KPI最大化時，就會出現沖突，因為某個方面工作的KPI與另一個方面工作的KPI可能是對立的，這樣就會對晶圓廠的總體目標產生負面影響。

例如，工藝工程師優先考慮的是良率，工業工程師專注的是減少周期時間和提高產量，而制造操作人員尋求的則是每天移動次數的最大化。舉個例子，良率最大化的目標可能會阻礙產量的增加。相反，如果通過更改配方來提高良率，則會影響產量和周期時間，特別是當這些變更需要隨著時間的推移進行優化時。

01運用調度來克服復雜性

我們來更深入地探討一下復雜性的問題，尤其它是怎樣影響晶圓生產的調度的。這個過程包括不同的階段，比如：計量、光刻、擴散爐、外延等等，每個階段都有自己獨特的一套準則和工具。最常見的調度方法是利用基于規則的軟件，此類軟件規定了晶圓加工的順序。

然而，每個區域的規則數量太多，可能會讓人不知所措，工業工程師常常依靠簡化和走捷徑的辦法來管理和控制每個階段的參數。此外，這些“捷徑”可能會導致計劃調度人員做出次優決定，因而對性能產生負面影響。這種方法的另一個問題是，它需要熟練的工業工程師提供大量的手工輸入來編寫和維護規則，以試圖與晶圓廠的動態特性保持同步。在全面運轉的晶圓廠中，情況是不斷變化的，這就需要持續的人為干預，以確保主動監控和更新調度規則。這是很有必要的，旨在適應可能發生的任何變化，并在增添新工具、配方或產品組合的情況下創建新的規則。隨著芯片復雜性的增加，其生產的復雜性也是水漲船高，因此有必要對規則集進行頻繁的更新和補充。

△圖1：基于規則的調度要求采取主動且耗時的規則維護，以保持性能。

如圖1所示，這些不斷的變化對基于規則的調度的執行造成影響。雖然有些時候它能做出正確的決定，但是，由于缺乏智能算法，所以它在另一些場合則可能做出并非最優的決定。為了保持規則的執行效能，它確實需要主動的規則維護，以及專職工業工程資源來負責此項工作。目前這本身就是一個問題。該行業正在遭受熟練勞動力短缺的困擾，而且工業工程師的需求量尤其大。晶圓廠通常建在偏遠地區，事實證明，要想吸引新一代的工業工程師（IE）到那里工作，顯然是一大難題。如果對基于規則的調度系統進行微調的工作占用了這些工業工程師大量的能力，我們只會讓這一挑戰變得更加棘手。

02更聰明（而不是更費力）地工作

我們如何才能有效地管理生產復雜性而不損害其蘊藏的潛力？試圖簡化數據并不是解決方案，因為正是其復雜性使之成為一種強大的工具。相反，通過全面采用智能制造技術，使我們能夠充分利用豐富的數據，從而可以更完整、更準確地了解晶圓廠的運作情況。工作重點應該是精簡工藝流程，而不是簡化數據。

03Flexciton軟件是怎樣工作的？

對于整個晶圓廠所有工作的安排調度而言，可以使用的方法確實是數不勝數，因此，從中找到最佳的方法是一項巨大的挑戰。這是一個多維問題，目前的啟發式調度軟件完全無法處理。

Flexciton的下一代調度軟件是目前市場上唯一能夠化解這個問題的解決方案。它將強大的數學優化技術與智能分解技術相結合，以找出具有完全自主性的解決方案。這種先進的智能軟件能夠在短短幾分鐘內生成優化的生產計劃，運用的方法是將數十億種方案仔細搜尋一遍，專注于研究可以實現整體關鍵績效指標的最佳可行方案。這種重復、迭代的過程確保它不斷地更新計劃時間表，以顧及到晶圓廠環境條件或商業目標的任何變化（圖2）。

△圖2：與傳統的基于規則的軟件相比，Flexciton的軟件能夠以更大的自主性保持最佳性能。

重要的是，該軟件不需要熟練的工業工程師來創建一套初始規則，也不需要總是在修改或創建新的規則。這種智能軟件一直在學習如何優化晶圓廠的運行，以滿足既定的關鍵績效指標。如果目標發生改變，那么它就在無數可能的方案中尋找符合新目標的方案，這就是為什么它不需要任何規則來給予指導的原因。這使得它成為第一個、也是唯一一個以目標為中心的自適應調度解決方案。

04希捷（Seagate）公司案例研究

光刻區有一個很長且高度可重入的工藝過程，包含1600個步驟，是晶圓廠的核心，所以擁有優化的時間表是至關重要的。下面的結果來自于實時生產環境中的一個工具集，它具有一個內部光罩庫（reticle library），光罩可以在半導體制造工藝設備（工具）和光罩盒（cabinet）之間單獨移動。

05瑞薩（Renesas）公司案例研究

在晶圓廠調度需要處理的事情中，時鐘鏈約束（timelink constraints）是最復雜的問題之一。它們規定了晶圓生產工藝步驟之間的最大允許時間。時鐘鏈的正確安排對于幫助實現氧化或污染風險的最小化至關重要。如果晶圓在工具外等待加工的排隊時間過長，就會發生這種氧化或污染的情況，導致報廢或返工，因而損害利潤率。瑞薩電子（Renesas Electronics）請Flexciton看看它的智能調度軟件是否能改善其晶圓廠擴散區中這方面的調度。

造成時鐘鏈約束非常難以安排的原因是其相互依存性。例如，通過從步驟1移至步驟2，晶圓進入了第一個時鐘鏈。當離開步驟2時，晶圓進入第二個時鐘鏈，該時鐘鏈一直持續到步驟4。然而，在步驟3和步驟4之間也可以有第三個時鐘鏈約束（稱為嵌套時鐘鏈），它與第二個時鐘鏈約束重疊（見圖4）。因此，步驟3的安排必須允許步驟2和步驟3的時鐘鏈約束均得到遵守。討論的這個例子只是針對幾個步驟，但實際上，可能有數百個步驟和許多重疊的時間約束，需要持續不斷地予以考慮。這就制造了晶圓廠中最復雜的調度問題之一，任何違反時鐘鏈的行為都會對財務產生負面影響。

△圖4：本圖給出了4個連續步驟之間的時鐘鏈系統示例。重疊的時鐘鏈意味著在完成步驟3之后，該批次開始一個新的時鐘鏈(timelink3)，同時仍然過渡到現有的時鐘鏈(timelink2)。

該軟件在一種模擬環境中運行，復制Flexciton的調度器在瑞薩晶圓廠現場運行的方式。結果顯示，在減少時鐘鏈違例方面取得了顯著的改善，可以實現29%的降幅。額外的改進將可能是批次數量減少22%，排隊時間縮短11%，盡管這兩項關鍵績效指標是存在沖突的（見圖5）。這是因為減少批次的數量自然意味著增加每批次中的晶圓數量，但這就導致每個批次的排隊時間增多，因為操作人員需要等待新的晶圓到達加工工具，然后才能一起處理它們。目前，大多數晶圓廠在生產過程中對未來批次的到達時間都無法提前知曉，因此操作人員有時會為了實現批量規模的最大化而沒有必要地等待，從而導致排隊的晶圓數量增多，并損害生產率。獨特的是，Flexciton調度器能夠看到批次是如何及時移動的，因此可以優化批次數量與排隊時間之間的平衡，從而在這些相互沖突的關鍵績效指標上獲得可觀的改善。

△圖5：對照Renesas Electronics的基線結果，在時鐘鏈違規、批次數量和排隊時間方面取得的KPI改進。

06案例研究：歐盟（EU）的一家晶圓廠

由于面對復雜的時鐘鏈約束，因此這家晶圓廠竭力提高潔凈區和熔爐的效率。采用一種類似的模擬環境離線方法來運行Flexciton的調度軟件。客戶對這款軟件的印象非常深刻，目前已經在該晶圓廠進行了實地部署。

Flexciton公司聯合創始人兼首席執行官Jamie Potter解釋說：“我們的方法有一個關鍵的與眾不同之處，就是我們的軟件能夠根據晶圓廠（或晶圓廠中的在制品）的當前狀態來預測未來可能發生的事情。它在許許多多可能的解決方案中尋找最佳的解決方案，不斷尋找滿足KPI的最佳時間表，以最大限度地提高晶圓廠的生產率和利潤率。人類和啟發式算法完全做不到這一點。”

審核編輯 黃宇