CN111919183A - 用于排程半导体后端工厂的方法 - Google Patents

Abstract

本文所呈现的实施例提供用于规划及排程半导体后端工厂的技术。该技术藉由以下步骤开始：运行应用于工厂数据及生产目标的第一数学规划模型以产生模型解，并处理该模型解以产生用于工厂的瓶颈机器系列的至少一个机器的瓶颈负载规划。该技术进一步包括以下步骤：运行应用于瓶颈负载规划的第二数学规划模型以产生模型解，并处理该模型解以产生用于瓶颈机器系列的至少一个机器的转换排程。该技术进一步包括以下步骤：藉由运行遵循转换排程的模拟来建立用于工厂的批次排程。该技术进一步包括以下步骤：发布批次排程。

Description

用于排程半导体后端工厂的方法

技术领域

本公开的实施例一般关于改善后端半导体工厂的操作，并且更特定为关于用于控制后端半导体工厂的排程系统的技术。

背景技术

许多不同行业的制造设施负责生产用于生活各个方面的产品。举例而言，在半导体制造的情况下，半导体制造设施制造日常生活中普遍存在的产品(例如，微处理器、内存芯片、微控制器、及其他半导体装置)。这些半导体装置用于各种应用，其实例包括汽车、计算机、家用电器、蜂窝式电话等。近年来，应用的数量以及装置(包括半导体装置)的需求都稳定增加。这种需求的增加促使制造设施越来越意识到增加产品种类以及减少交货时间。

每一制造环境都是独特且极其复杂的，通常需要大量资金以用于必要的装备、工具、设施等。因为制造是如此资本密集，即使工厂效能的小幅增加(例如，依需求建设、缩短从订单到交货的时间等)也会对财务效能产生很大影响(例如，透过更精简的制造来降低成本，释放与闲置库存相关的资金等)。由于此原因，许多制造设施已在其设施中实施规划系统，以确保提供产品准时交货的复杂规划。

过去，产品组装及测试的半导体后端工厂已经足够简单，而不需要大量工作就可以高效运行。通常，可以使用简单的Excel电子表格以及手动产生的排程(若已经建立)来执行规划。然而，此情况正在迅速改变。后端处理变得越来越复杂(例如，重新进入的流程现在很常见)，因此过去工作的简单处理无法有效地运行工厂。同时，供应链优化的进步要求工厂有更强烈的需求来满足外部规定的到期日。目前的处理既无法有效地运行工厂，也无法满足新的且严格的供应链要求。

需要一种用于规划及排程工厂后端的改善方法。

发明内容

本文所呈现的一或更多个实施例可以提供用于规划及排程工厂后端的技术。该技术藉由以下步骤开始：运行应用于工厂数据及生产目标的第一数学规划模型以产生模型解，并处理所述模型解以产生用于工厂的瓶颈机器系列的至少一个机器的瓶颈负载规划。该技术进一步包括以下步骤：运行应用于瓶颈负载规划的第二数学规划模型以产生模型解，并处理所述模型解以产生用于瓶颈机器系列的至少一个机器的转换排程。该技术进一步包括以下步骤：藉由运行遵循转换排程的模拟来建立用于工厂的批次排程。该技术进一步包括以下步骤：发布批次排程。

附图说明

为使本公开的上述特征可详细地被理解，本公开(简短概要如上)的更特定描述可参照实施例而得，一些实施例绘示于附图中。然而，应注意附图仅图示本公开的典型实施例，而非视为限定本公开的保护范围，本公开可允许其他等效实施例。

图1图示根据本公开的实施例的利用规划及排程系统配置的制造环境的一种架构的方块图。

图2为图示规划及排程系统的方块图。

图3为图示用于规划及排程工厂后端的方法的流程图。

为促进理解，各图中相同的组件符号尽可能指定相同的组件。此外，预期一个实施例所公开的组件可以有利地用于本文所公开的其他实施例上，而不具体详述。

具体实施方式

提供排程系统，以规划及排程半导体后端工厂。前端为执行晶圆级工作的制造的一部分，而后端的工作执行于芯片及模块级。前端与后端工厂可以位于相同或不同的位置。尽管本公开的实施例一般关于后端工厂，但是本领域技术人员应理解，此处公开的排程系统亦可以用于管理前端工厂。应注意，为了方便起见，关于半导体装置的制造的术语用于作为可以使用本文呈现的技术规划/排程的制造生产处理的参照实例的以下大部分描述中。类似地，以下实施例中的许多者使用后端半导体制造设施作为制造环境类型的参照实例，其中本文呈现的技术可以用于提供及实施排程系统。

本文所呈现的实施例可以包括用于产生可以发布给后端工厂的调度系统的批次排程的技术。批次排程决定每一批处理的时间以及处理批次的机器。可替代地，该技术产生每一机器待处理的批次以及每一批次何时开始的列表。为了实现此举，后端工厂规划及排程系统采用一种使用数学优化以排程半导体组装及测试设施的方法。该方法将排程分成三个阶段：建立瓶颈负载规划，建立识别何时执行机器转换的转换排程，以及建立批次排程。系统使用规划模块来建立及优化瓶颈负载规划。规划模块将工厂需求、工厂效能数据(例如，每小时单位、机器容量及数量、目标机器利用率等)作为输入。规划模块使用例如线性规划(LP)或混合整数规划(MIP)来建立数学规划模型。该模型经运行以产生模型解，该模型解经处理以产生工厂的瓶颈机器系列中的每一者的瓶颈负载规划。该规划包括应该在瓶颈机器的一个、二个、或更多个系列中的机器的每一者上处理什么。瓶颈负载规划指定瓶颈系列(机器)应该在给定时间间隔内处理哪些产品。在一个实例中，瓶颈负载规划优化产品的准时交货，并且最小化所需的转换次数。瓶颈负载规划可以优化其他关键处理指标(KPI)(例如，在所指定的机器上处理的较佳产品的列表等)。瓶颈负载规划被馈送到转换模块，转换模块经优化以提供产品的准时交货并在指定时间周期内将转换均匀分散。转换模块使用例如线性规划(LP)或混合整数规划(MIP)来建立数学规划模型。该模型经运行以产生模型解，该模型解经处理以产生用于每一机器的转换排程，该转换排程包括每一转换的时间以及每一转换待处理的工厂处理的每一步骤的数量。此数据被馈送到批次排程模块，批次排程模块运行仿真，而使用转换排程来建立发布到工厂调度系统的批次排程。

图1为图示可以实现本公开的各方面的制造环境(或系统)100的一种架构的方块图。在一个实施例中，制造环境100为半导体前端或后端制造设施的实例。如图所示，制造环境100包括计算系统110、制造执行系统(MES)150、企业资源规划(ERP)系统120、工厂储存系统160、外部储存系统170、经由网络122连接的运行储存180、及其他工厂CIM系统190(例如，产品生命周期管理系统)。通常，网络122可以是广域网(WAN)、局域网络(LAN)、无线LAN(WLAN)等。工厂储存系统160、外部储存系统170、及运行储存180通常可以是任何类型的储存系统，包括例如关系及/或分层数据库、分布式文件系统、网络附加储存(NAS)、储存局域网络(SAN)等。在一个实施例中，计算系统110、MES 150、及ERP系统120可以是具有网络接口的任何类型的实体计算系统(例如，桌面计算机、膝上型计算机、移动装置、平板计算机、服务器计算系统、网关计算机、及类似者)。

计算系统110可以包括内存142、中央处理单元(CPU)144、及用户接口140。内存142可以具有储存其中的数据及应用程序。举例而言，内存142可以储存供用户使用的规划数据。内存142亦可以储存经配置以实现用于在CPU 144上运行的一或更多个操作的应用程序(例如，规划应用程序及/或排程应用程序)。规划应用程序可以产生用于制造环境100的规划。举例而言，在半导体制造的情况下，用户可以产生规划，用于决定制造系统的容量是否能够满足需求、制造系统应该实现哪些改变(若有的话)以满足需求、制造系统的未来项目输出、制造系统生产哪些产品、在哪里生产产品、生产的产品量、运行实验以决定制造系统应该执行的操作等。排程应用程序可以产生制造环境100的排程。举例而言，在半导体制造的情况下，用户可以产生用于每一机器的转换排程，包括每一转换的时间以及每一转换待处理的工厂处理的每一步骤的数量。

MES 150通常经配置以管理及控制制造环境100内的当前在制品(WIP)的操作。然而，应理解，其他系统可以经配置以管理制造环境中的数据源及操作。在计算系统110上产生的规划及排程可以加载到内存、制造装备、MES 150、或用于组织MES 150所完成的规划中的需求的其他合适位置。对于前端半导体制造工厂而言，MES 150可以控制与半导体基板制造相关的一或更多个处理。对于后端半导体制造工厂而言，MES 150可以控制与基板上的半导体晶粒的切割、组装、及测试相关的一或更多个处理。MES 150可以监测制造环境100中操作的一或更多个工具(或装备)的操作，直接从工具接收数据，从ERP系统120接收数据，分析来自工具及ERP系统120的数据，及/或收集数据。在一个实施例中，MES 150可以将(从工具接收的)数据储存到工厂储存系统160中。储存在工厂储存系统160中的这种信息可以包括关于当前WIP、制造环境中的工具数量、工具的操作参数(例如，处理速度、容量负载、及类似者)、制造数据、及制造环境100的其他元数据特征的信息。

ERP系统120经配置以收集、储存、管理、及解释与制造环境内的资源相关的数据(例如，资金量、原材料、生产能力等)、制造环境内的当前及未来承诺(例如，订单、预计销售、交货日期等)、与供应链管理相关的信息(例如，描述原材料的移动及储存的信息、WIP库存、成品数量、财务、及与从供货商到最终消费者的商品及服务流程相关的其他信息)及类似者。在一个实施例中，此信息中的一些或全部可以储存在工厂储存系统160、ERP系统120、或其他合适的储存装置中。关于与客户承诺相关联的大量部分的集体信息藉由单一需求表示。集体需求经组织以形成规划。

MES 150可以经配置以包含用于规划及排程工厂后端的信息。用于规划及排程工厂利用率的外部及内部系统所提供的规划及排程信息确保及时满足各种客户需求。可替代地，规划及排程系统可以包含在外部系统或其他合适的位置中。依据需履行的承诺及机器利用率来规划及排程需求。MES 150可以利用规划及排程系统(图2中的项目200)来仿真及排程工厂生产。

图2为图示规划及排程系统200的方块图。规划及排程系统200具有规划模块(PM)210、转换模块(CM)220、批次排程模块(LM)230、及调度系统(DS)240。可以全部藉由分块式(拖放)工作流程引擎连接PM 210、CM220、及LM 230。PM 210、CM 220、LM 230、及DS 240的内部操作亦可以采用分块式工作流程。工作流程包括藉由将资源系统性组织到转换材料、提供服务或处理信息的流程中而实现的业务活动的编排模式。工作流程描绘了建立规划、建立排程、以及发布排程以供操作者手动使用或供调度系统240自动使用所需的步骤序列。此举包括收集来自ERP系统120、MES 150等的数据，并将数据转换成系统所需的格式，建立规划或转换排程的优化模型，求解模型，将结果处理成规划或转换排程，建立仿真模型，使用仿真模型中的转换排程，运行仿真模型，将结果处理成批次排程，以及将批次排程发布到调度系统。各种事件的时序(例如，建立新规划或排程)亦包括在工作流程中。通常，可以藉由任何合适的工作流程引擎连接PM 210、CM 220、及LM 230。

PM 210决定工厂规划。规划模块210使用分块式工作流程而从工厂205的当前状态取得工厂数据及生产目标作为输入。此数据可以包括产品需求(例如，集成电路、晶圆、模块等的客户订单)、材料可取得性、装备容量、装备输出(UPH)、及许多其他参数。工厂的当前状态可以包括每周规划、工厂参数、及在制品(WIP)中的至少一者。WIP包括当前WIP及原材料到货中采用的WIP中的至少一者。

PM 210可以开发瓶颈负载规划215，以用于优化装备利用率及/或优化准时交货及其他KRP。可附加地，PM 210可以在决定瓶颈负载规划215时排出需求的优先级。瓶颈负载规划215为在指定时间周期结束时的需求(例如，客户订单)到期日列表。在实例中，所指定的时间周期可以是一天、几天、一周、一个月等。工厂参数包括识别至少一个瓶颈装备群组的信息、包括实验资格的装备信息、处理速度、路线、及转换信息中的至少一者。可以用分块式数据处理语言来配置瓶颈负载规划215。

PM 210针对一或更多个瓶颈装备系列的至少一个机器开发瓶颈负载规划215。本文所使用的瓶颈工具是指称无法藉由改善工厂中的其他工具而改善效能的工具。本文所使用的负载规划是指称工厂在给定时间周期(例如，1天、1周等)中生产什么。本文所使用的瓶颈负载规划为在给定时间周期内由瓶颈工具生产什么的规划。装备系列是指称用于在给定时间周期内执行规划的来自相同制造商的一组相同或类似的工具。瓶颈负载规划215可以查看每天、轮班、每半天、或在其他时间间隔所处理的单元，并针对每件装备的使用率来开发规划。PM 210并未决定哪些系列是瓶颈，而是在给定瓶颈列表的情况下决定这些瓶颈应当如何工作。PM 210运行应用于工厂数据及生产目标的第一数学规划模型以产生模型解，并处理该模型解以产生用于工厂的瓶颈机器系列的至少一个机器的瓶颈负载规划215。数学规划模型可以是但不限于混合整数规划MIP模型、混合整数二次规划MIQP模型、及线性规划(LP)模型。随着工厂中的条件改变，规划模块210可以以一定频率来运行。举例而言，装备脱机，订单正在完成中或尚未完成，或者瓶颈负载规划215由于时间而变得老旧。瓶颈负载规划215决定在每一转换所花费的时间量，以及决定每一转换期间应该生产多少每一产品。PM 210可以将瓶颈负载规划215输出到CM 220。

CM 220遵循瓶颈负载规划。CM 220将来自PM 210的瓶颈负载规划215作为输入，并输出指示何时执行机器转换225的转换排程225，以实现工厂的瓶颈机器系列的至少一个机器的转换排程。何时执行机器转换225包括每次转换的时间以及在每次转换之前待处理的生产流程中的每一步骤的数量。CM220运行应用于瓶颈负载规划215的第二数学规划模型以产生模型解，并处理该模型解以产生用于瓶颈机器系列的至少一个机器的转换排程225。转换排程225包括每次转换的时间以及在每次转换之前待处理的工厂处理的每一步骤的数量。转换排程225包括何时执行至少一个机器转换。可以用分块式数据处理语言来配置转换排程225的生成。

转换排程最大化准时交货，最小化转换次数，最小化周期时间，以及优化其他KPI。转换排程可以在指定的时间周期内将转换均匀分布。转换排程指示何时执行机器转换以实现每一机器的转换排程。

LM 230获取转换排程225，并输出用于整个工厂的批次排程235，批次排程235至少包括工厂中每一机器的识别符以及每一时间周期内的整个工厂的每一机器的每一批次的相应开始时间及结束时间。批次排程235亦可以分割单一批次，以在一个以上的机器上同时处理。可以使用分块式仿真配置来控制此分割。批次排程235被馈送到调度系统DS 240。LM230藉由运行遵循转换排程225的模拟来建立批次排程235。批次排程235指示在指定时间周期内的每一瓶颈工具上所处理的每一产品的量。亦可以利用分块式数据处理语言来配置批次排程235的生产(例如，挑选下一个待在机器上处理的批次)。

调度系统(DS)240尝试遵循由LM 230所提供的详细批次排程235。DS240处理异常，例如，装备的意外停止或其他制造中断(例如，无法取得操作中所需要的原材料)。DS 240可以提供及/或分析关于维持详细批次排程235的实时反馈。在一个实例中，DS 240可以针对实时工厂数据进行取样，将工厂数据与详细批次排程235进行比较，以及针对详细批次排程235提供临时调整。分块式工作流程可以经配置以从工厂接收事件(例如，机器停止)。当接收到事件时，工作流程可以收集工厂数据，并依据该数据重新产生或调整批次排程235。在另一实例中，与DS 240遵循详细批次排程235有关的待执行的上述任务可以藉由操作者手动执行。

所有这些操作可以在工作流程中执行，并且可以藉由终端用户配置。可以依据与现存的批次排程235相差一定量或阈值的偏差，自动重新产生或重新优化批次排程235。偏差可以基于每条线、每个工具、或整个制造环境的偏差。可附加地，DS 240可以执行增量排程校正、近期追加订购/失窃、侦测临时带宽。可替代地，DS 240可以针对实时工厂数据进行取样，将工厂数据与详细批次排程235进行比较，以及将通知提供到LM 230。举例而言，DS240可以在详细批次排程235的变化超过阈值之后，将通知提供到LM 230。LM 230在接收到通知之后，将经更新的详细批次排程235提供到DS 240。

图3为图示用于规划及排程工厂后端的方法的流程图300。在方块310处，规划及排程系统200使用分块式工作流程而从工厂的当前状态提取工厂数据及生产目标205。工厂的当前状态包含规划、工厂参数、及在制品(WIP)中的至少一者。WIP包括当前WIP及原材料到货中采用的WIP中的至少一者。工厂参数包括识别至少一个瓶颈装备群组、包括实验资格的装备信息、处理速度、路线、及转换信息中的至少一者。

在方块320处，规划及排程系统200运行应用于工厂数据及生产目标的第一数学规划模型以产生模型解，并处理该模型解以产生用于工厂的瓶颈机器系列的至少一个机器的瓶颈负载规划215。瓶颈负载规划215包括每天处理的数量。瓶颈负载规划215藉由给每一时间周期内的最大转换次数施加一或更多个软约束来最小化转换次数。

在方块330处，规划及排程系统200运行应用于瓶颈负载规划的第二数学规划模型以产生模型解，并处理该模型解以产生用于瓶颈机器系列的至少一个机器的转换排程。转换排程225识别每次转换的时间以及在每次转换之前待处理的工厂处理的每一步骤的数量。转换排程225指示何时执行至少一个机器转换。转换排程225最大化准时交货，最小化转换次数，最小化周期时间，并且可以优化其他KPI。转换排程225可以在给定时间周期内将转换均匀分布。数学规划模型可以是进一步针对个别机器建模及针对所处理的产品数量建模的MIP优化模型。所建立的转换排程225的一或更多个输出包括每一机器上的每一时间周期内的每一瓶颈步骤所处理的产品的数量，以及每一机器上的每一时间周期内的每次转换所花费的时间。转换排程225指示何时执行机器转换以在一定时间间隔内实现工厂的每一机器的转换排程。何时执行机器转换的至少一个指示包括每次转换的时间以及在每次转换之前待处理的生产流程中的每一步骤的数量。

在方块340处，规划及排程系统200藉由运行遵循转换排程225的模拟来建立用于工厂的批次排程235。仿真工具亦应用于转换排程225与瓶颈负载规划215，以建立批次排程235。批次排程235包括工厂中每一机器的识别符以及在指定的时间周期内的整个工厂的每一机器的每一批次的相应开始时间及结束时间。批次排程235包括在指定时间周期内的整个工厂的每一工具上所处理的每一产品的量。批次排程235亦可以分割单一批次，以在一个以上的机器上同时处理。可以使用分块式仿真配置来控制此分割。

在方块350处，规划及排程系统200发布批次排程235。批次排程可以藉由工厂的调度系统240处理或藉由操作者手动处理。批次排程235指示在指定时间周期内的整个工厂的每一瓶颈工具上所处理的每一产品的量。

接下来，根据批次排程235执行后端半导体处理，而藉此以更有效的方式从半导体晶圆产生经组装及测试的集成电路(IC)封装。

出于说明的目的，呈现本公开的各种实施例的描述，但是并非意欲穷举或限制于所公开的实施例。在不悖离所描述的实施例的范围及精神的情况下，许多修改及变化对于本领域技术人员是显而易见的。选择本文使用的术语是为了最好地解释实施例的原理、实际应用、或针对市场中发现的技术的技术改善，或者是让本领域其他技术人员能够理解本文所公开的实施例。

本领域技术人员应理解，本公开的各方面可以体现为系统、方法、或计算机程序产品。因此，本公开的各方面可以采取完全硬件实施例、完全软件实施例(包括固件、常驻软件、微代码等)、或组合软件及硬件方面的实施例的形式，本文通常都可以指称为“电路”、“模块”、或“系统”。此外，本公开的各方面可以采取采取具有包含其上的计算机可读取程序代码的一或更多个计算机可读取媒体中的计算机程序产品的形式。

可以使用一或更多个计算机可读取媒体的任何组合。计算机可读取媒体可以是非瞬时计算机可读取储存媒体。计算机可读取储存媒体可以是例如但不限于电、磁、光、电磁、红外、或半导体系统、设备、或装置、或前述的任何合适的组合。计算机可读取储存媒体的更具体实例(非详尽列表)将包括以下内容：具有一或更多条线的电连接、便携计算机磁盘、硬盘、随机存取内存(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、可携式光盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存装置、磁储存装置、或任何上述的适当组合。在本文件的上下文中，计算机可读取储存媒体可以是任何实体媒体，而可以包含或储存程序，以供指令执行系统、设备、或装置使用或与其结合使用。

计算机可读取媒体上所包含的程序代码可以使用任何适当的媒体传输，包括但不限于无线、有线、光纤电缆、RF等，或者前述的任何合适的组合。

用于执行本公开的各方面的操作的计算机程序代码可以利用一或更多种程序语言的任何组合来编写，包括面向对象的程序语言(例如，Java、C#、Smalltalk、C++、或类似者)与传统程序的程序语言(例如，“C”程序语言或类似的程序语言)。程序代码可以完全在用户的计算机上执行，部分在用户的计算机上执行，作为独立的软件封包执行，部分在用户的计算机上且部分在远程计算机上执行，或者完全在远程计算机或服务器上执行。在后一种情况下，远程计算机可以透过任何类型的网络而连接到用户的计算机(包括局域网络(LAN)或广域网(WAN))，或者可以连接到外部计算机(例如，透过使用因特网服务提供商的因特网)。

以上参照根据本公开的实施例的方法、设备(系统)、及计算机程序产品的流程图及/或方块图来描述本公开的各方面。应理解，流程图及/或方块图的每一方块以及流程图及/或方块图中的方块的组合可以藉由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机、或其他可程序化数据处理设备的处理器，以生产机器，而使得经由计算机或其他可程序化数据处理设备的处理器执行的指令建立用于实现流程图及/或方块图中的方块所指定的功能/动作的手段。

计算机程序指令亦可以储存在计算机可读取媒体中，并可以指示计算机、其他可程序化数据处理设备、或其他装置以特定方式起作用，而使得储存在计算机可读取媒体中的指令产生包括实现流程图及/或方块图中的方块所指定的功能/动作的指令的制造制品。

附图中的流程图及方块图图示根据本公开的各种实施例的系统、方法、及计算机程序产品的可能实现的架构、功能、及操作。在这方面，流程图或方块图中的每一方块可以表示包括用于实现所指定的逻辑功能的一或更多个可执行指令的模块、区段、或指令的一部分。在一些替代实施方案中，方块中所提到的功能可以不依照附图所图示的顺序发生。举例而言，取决于所涉及的功能，连续图示的二个方块实际上可以基本上同时执行或并行执行，或者这些方块有时可以利用相反的顺序执行。亦应注意，方块图及/或流程图所图示的每一方块以及方块图及/或流程图所图示的方块的组合可以藉由执行特定功能或动作或执行专用硬件及计算机指令的组合的基于硬件的专用系统来实现。

有利地，本文所描述的方法针对半导体制造环境建立机器规划及排程的批次。排程藉由解决机器的工厂瓶颈，而减少转换次数，并且可以针对每一批次提供准时交货，增加整体产量，降低周期时间及优化其他KPI等。依据优先级、可取得资源、及其他制造限制，将批次分配预先划分给机器或划分成多个机器。可以模拟排程，以决定将来的批处理。因为在排程中出现允许进一步优化的偏差，所以实时监测排程，以实现其中的改变。此外，在所选择的时间段中针对排程的实时监测允许藉由检查高产量及低产量的时段来进一步进行优化，以用于处理的改善。更进一步地，实施例让计算机能够自动建立排程，而在此之前，计算机无法自动建立排程。

尽管前述关于本发明的实施例，本公开的其他及进一步实施例可在不脱离本公开的基本范围的情况下拟出，且本公开的范围由下列权利要求所决定。

Claims (14)

1.一种用于改善工厂后端的方法，包含以下步骤：

运行应用于工厂数据及生产目标的第一数学规划模型以产生第一模型解，并处理所述第一模型解以产生用于所述工厂的瓶颈机器系列的至少一个机器的瓶颈负载规划；

运行应用于所述瓶颈负载规划的第二数学规划模型以产生第二模型解，并处理所述第二模型解以产生用于所述瓶颈机器系列的所述至少一个机器的转换排程；

藉由运行遵循所述转换排程的模拟来建立用于所述工厂的批次排程；以及

发布所述批次排程。

2.如权利要求1所述的方法，其中所述瓶颈负载规划识别何时处理机器转换。

3.如权利要求1所述的方法，其中所述转换排程识别每次转换的时间以及在每次转换之前待处理的工厂处理的每一步骤的数量。

4.如权利要求1所述的方法，其中所述转换排程在所选时间周期内均匀地分布转换。

5.如权利要求1所述的方法，其中所述批次排程至少包括所述工厂中的每一机器的识别符以及每一时间周期内的每一批次的对应开始时间及结束时间。

6.如权利要求1所述的方法，其中所述第二数学规划模型进一步针对装备群组或装备的单独工件进行建模，并针对所处理的产品的数量进行建模。

7.如权利要求1所述的方法，其中所述转换排程包括所述瓶颈机器系列的每一机器在指定时间周期内处理的产品数量以及在指定时间周期内在每次转换中花费的时间。

8.一种用于改善工厂后端的系统，所述系统包含：

至少一个处理器；以及

包含程序的内存，当藉由所述至少一个处理器执行时，所述程序执行包括以下步骤的操作：

运行应用于工厂数据及生产目标的第一数学规划模型以产生第一模型解，并处理所述第一模型解以产生用于所述工厂的瓶颈机器系列的至少一个机器的瓶颈负载规划；

运行应用于所述瓶颈负载规划的第二数学规划模型以产生第二模型解，并处理所述第二模型解以产生用于所述瓶颈机器系列的所述至少一个机器的转换排程；

藉由运行遵循所述转换排程的模拟来建立用于所述工厂的批次排程；以及

发布所述批次排程。

9.如权利要求8所述的系统，其中所述瓶颈负载规划识别何时处理机器转换。

10.如权利要求8所述的系统，其中所述转换排程识别每次转换的时间以及在每次转换之前待处理的工厂处理的每一步骤的数量。

11.如权利要求8所述的系统，其中所述转换排程在所选时间周期内均匀地分布转换。

12.如权利要求8所述的系统，其中所述批次排程至少包括所述工厂中的每一机器的识别符以及每一时间周期内的每一批次的对应开始时间及结束时间。

13.如权利要求8所述的系统，其中所述第二数学规划模型进一步针对装备群组或装备的单独工件进行建模，并针对所处理的产品的数量进行建模。

14.一种包含计算机程序代码的非瞬时计算机可读取媒体，当藉由处理器执行时，所述计算机程序代码执行用于改善工厂后端的操作，所述操作包含：

运行应用于工厂数据及生产目标的第一数学规划模型以产生第一模型解，并处理所述第一模型解以产生用于所述工厂的瓶颈机器系列的至少一个机器的瓶颈负载规划；

运行应用于所述瓶颈负载规划的第二数学规划模型以产生第二模型解，并处理所述第二模型解以产生用于所述瓶颈机器系列的所述至少一个机器的转换排程；

藉由运行遵循所述转换排程的模拟来建立用于所述工厂的批次排程；以及

发布所述批次排程。

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