概要速览
在“使用结构化框架验证工厂排程解决方案系统”的上篇，我们探讨了验证框架如何帮助制造商确定由工厂排程解决方案系统生成的排程结果的有效性。我们讨论了基础级别和次级级别的验证方法，以及对模型数据的验证。现在，我们将关注下一步，即进行高级验证和微调排程。
排程调试与可追溯性
要验证、理解并微调排程解决方案，您需要能够解释并理解该解决方案背后的决策过程。当最终用户在配置排程系统时，他们是基于对排程系统行为的期望和假设来配置的。当实际情况并非如此时，工厂需要能够通过测试和验证这些假设来找出原因。（这也是排程微调过程的一部分）。以下信息将帮助您理解决策过程：
- 批次分配：为什么要在排程中将特定批次分配给特定设备？这可以用分数、权重、条件、百分比和/或设备及批次属性以表单的形式进行可视化编码来解释。
- 批次排序：为什么在排程中将特定批次的分配并安排在另一个批次的前面或后面，或者某个设备批次顺序的某个位置。这可以用打分、权重、条件、百分比或/和设备及批次属性以表单的形式进行可视化编码来解释。
- 分配和未分配批次：与任何被分配或选定的批次发生冲突并失去被分配资格的具体原因。在有大量可派在制品 (WIP) 的工厂中，当排程时间范围内无法分配所有可派批次时，用户应能够获取分配和未分配原因的详细信息。
高级验证：排程的质量
根据工厂的情况不同，排程可设置为每五分钟至一小时自动刷新一次。作为解决方案验证的一部分，需要对工厂排程在每次运行之间以及滚动运行期间的稳定性和可靠性进行跟踪，因为这一过程模拟了客户工厂的实际生产环境。好的排程可以基于量化标准和关键绩效指标 (KPIs) 来判断，但评估中也存在基于工厂实际权衡的主观成分，这些又可以追溯回关键绩效指标。
根据实际业务场景，排程解决方案的有效性能够通过所追踪的一些关键绩效指标展现出来，这些关键绩效指标包括：
- 排程执行率：分配方案执行率的后期统计指标，用于衡量在实际生产中，批次是否在排程结果中被分配到的设备上运行。
- 预计晶圆 move 数量和产出：排程系统在班次结束或一天结束时预计的晶圆 move 数量和产出，这是衡量工厂产出的一项指标。
- 设备利用率：有货 (WIP) 时的待机时间 (SBY)（可能导致排程中出现可避免的空白时间）以及无货 (WIP) 时的待机时间 (SBY)（可能导致瓶颈设备无法工作）。设备的待机时间是衡量设备中未利用产能的指标，通常而言，排程系统的目的是最大限度地减少总设备时间中的这一部分。
- 已完成批次的生产周期：跟踪一段时间内的已完成批次生产周期，是衡量排程有效性的后期统计指标。如果产品组合、下线数量和设备能力矩阵没有发生重大变化，那么在部署排程系统前后，完成批次的生产周期应呈下降趋势。
- 工厂实际加工天数/理论加工时间 (X factor)、每个掩膜层所需的天数 (DPML)、生产周期 (CT) 频率或在制品 (WIP) 周转：追踪显著的生产周期指标（如每层掩膜所需天数、实际加工天数/理论总加工时间 (X factor) 或在制品 (WIP) 周转）的趋势，是衡量排程有效性的指标。如果产品组合、下线数量和设备能力矩阵没有发生显著变化，那么在排程系统部署前后，这些关键绩效指标应呈下降趋势。
- 准时交付率或落后的批次比率：在那些重视批次交货日期并将其作为核心目标的工厂，排程系统有望改善准时交付 (OTD) 指标。
- 批次平均队列大小：在那些将设备菜单转换最小化作为排程解决方案核心目标的工厂中，批次平均队列大小是衡量排程有效性的一项指标。
这些关键绩效指标 (KPIs) 也需要作为排程输出的一部分，以前瞻性的方式生成。这将允许最终用户了解排程预测的结果，并对排程计划进行验证。
在成功实施中的作用
验证框架提供了一种结构化的方法，对解决方案生成的排程进行全面评估。软件供应商和客户都需要在这一点上达成共识，并成功部署和管理解决方案。不存在所谓的“完美排程”。在不基于人工智能/机器学习的方法上自动进行微调，以实现理论上可达到的生产效率提升。
