modeling and simulation of material handling for ... · el objetivo principal de la investigación...
TRANSCRIPT
Maestría en Manufactura Integrada por Computadora
“Sistemas de Manufactura Flexibles”
Modeling and Simulation of Material Handling
for Semiconductor Wafer Fabrication
Presentan:
Eri Samuel Murcia Peraza
Sergio Miguel García Pérez
Andreas Obed Llanes Cornejo
Recorrido de la Presentación
1. Video
2. Manejo de Materiales (1994):
Experimentos y análisis
Manejo manual y automático de materiales
Disposición de la Pista en AMHS
3. Análisis de Capacidad (2004):
Objetivos y Supuestos
Experimento, Resultados y Conclusiones
“Modelo y Simulación del Manejo de Materiales
Automatizado en Fabricación de
Semiconductores”
Actas de la Conferencia Simulación Invierno 1994
Neal G. Pierce y Richard Stafford
Compañía SEMATECH
R A Z Ó N D E L E S T U D I O
Se realizó en sociedad del consorcio SEmiconductor MAnufacturing
TECHnology y los proveedores de equipo de manejo de materiales.
Los miembros del consorcio incluyen compañías como: Motorola,
Advanced Micro Devices (AMD), AT&T, Digital Equipment, Hewlett
Packard, IBM, Intel, National Semiconductor, NCR, Rockwell, Texas
Instruments y el Departamento de Defensa de los Estados Unidos.
Estas compañías representan el 75% de la producción de
semiconductores en los Estados Unidos.
Introducción
El estudio generó modelos de desempeño y desarrolló
experimentos para modelar y simular el proceso de Manejo de
materiales convencional para la fabricación de Obleas de
Silicio
Aplicaciones para la Oblea de Silicio
Ésta puede contener millones de transistores en circuitos
integrados que pueden realizar funciones de: Panel Solar,
Procesadores de señales, Circuitos para comunicaciones,
Televisión de alta definición, etc.
AMHS
Automated Material Handling System: Sistema de Manejo de Material
Automatizado, es a lo que se le quería evaluar su rendimiento.
Se generó un modelo de Flujo Completo en el software
Automod/Autosched.
Automod y Autosched es un programa que permite al usuario simular el
diseño, la optimización de la manufactura, manejo de materiales y sistemas
de distribución. Automod tiene herramientas tipo CAD simples, plantillas de
sistemas en movimiento y un lenguaje de simulación flexible para que el
usuario replique el movimiento de material en ambientes 3D de escala
verdadera.
Automod
Modelo
La fábrica de obleas de 8 pulgadas tiene 33,000 pies cuadrados de
espacio de sala limpia
Medidas y supuestos:
• El modelo alcanzó estado estable después de 180 días de
calentamiento.
• Los resultados medios fueron calculados de 4 replicaciones de 60 días
desde el estado estable como condición inicial.
• Tiempos de ciclo de lote son presentados como valores diferenciales
de la instalación de caso base.
• El caso base se determinó que requería seis AGV para el manejo de
material automatizado recorriendo 100 pies por minuto en una pista
personalizada, sirviendo una fab con 240 lotes iniciales por mes.
Resultados del Experimento 1
Consistió en una comparación entre el manejo de
material manual y automático
Resultados de experimento 1
Estadísticas de desempeño de transportadores
manuales y automáticos
Resultados de Experimento 2:
Layout de pista del AMHS
Resultados de Experimento 3:
Vehículos de transporte, cantidad y velocidad
“Análisis de Capacidad de Sistemas de Manejo de
Materiales Automatizado en Fabricación de
Semiconductores”
Actas de la Conferencia Simulación Invierno 2004
R .G. Ingalls, MD Rossetti, JS Smith, y BA Peters, eds.
O B J E T I V O
El objetivo principal de la investigación fue desarrollar una metodología
para la evaluación de la capacidad de rendimiento de AMHS en fábricas
de semiconductores.
Además, la investigación, pretende evaluar el efecto del AMHS en
medidas de funcionamiento de la fábrica, incluyendo el rendimiento y
tiempo de ciclo. Sobre la base de la investigación, se planifica el diseño
de un experimento para evaluar los factores del AMHS que afectan
significativamente la productividad y el rendimiento de la fábrica.
S U P U E S T O S
Los siguientes supuestos fueron hechos en la construcción de este
modelo:
Retrabajo y probabilidad de suministro se enumeran en el conjunto
de datos tanto por lote y por oblea. El AutoSched sólo permitirá
pruebas para uno de ellos, sólo reelaborar y la probabilidad de
chatarra por oblea fue modelado.
Un tiempo de viaje oblea dentro de la herramienta fue incluido en el
conjunto de datos. En el modelo, se añadió esta vez en el tiempo de
procesamiento.
Si bien los tiempos de carga y descarga se especificaron en la ruta
para cada producto en el conjunto de datos, AutoSched requiere la
carga y los tiempos de descarga a especificar por herramienta. Se
utilizó el promedio de dichos tiempos por la herramienta a través de
todas las rutas de proceso.
Un diseño de la fábrica y la información del sistema de manejo de
materiales no se incluyeron en el conjunto de datos. La disposición y
AMHS que se modeló no se basaron en los datos reales de fábrica,
pero siguen los diseños de uso común.
F Á B R I C A D E D I S E Ñ O Y A M H S
La distribución de la fábrica y el diagrama del sistema de manipulación
se muestran en la figura. Los rectángulos con bordes curvos muestran
una pista de carga para el sistema de manejo de material. Los
rectángulos con bordes afilados muestran una ubicación donde se
pueden almacenar o transferir los lotes entre los sistemas de manejo de
materiales y las intrabay-Interbay. Los pequeños puntos representan
ubicación de herramientas y los pequeños triángulos representan las
mesas giratorias y lugares donde los stockers pueden entrar y salir.
La fábrica está compuesta por una isla principal, con 10 bahías en cada
lado. Cada bahía es de 75 pies de largo y contiene entre 8 y 18
herramientas.
Diez stockers están presentes en la fábrica. Cada stocker sirve a dos
bahías adyacentes.
La isla principal consta de 5 bucles de pistas de arriba con 4 placas
giratorias para transferir lotes entre ellos. Cada bucle, ya sea en una
bahía o la isla principal, es bidireccional y contiene un vehículo que se
limita sólo a ese bucle. Los vehículos son capaces de llevar un lote a la
vez.
E X P E R I M E N T A C I Ó N
Como el propósito del experimento fue determinar el punto en el que la capacidad
del sistema de manipulación de materiales afecta el rendimiento de la fábrica, era
importante asegurar que el sistema de manipulación de material era el cuello de
botella de la fábrica. De lo contrario, el deterioro de rendimiento y tiempo de ciclo
con el aumento de la velocidad de liberación podría haber sido el resultado de los
cuellos de botella de la herramienta y habría tenido poco que ver con el sistema de
manejo de materiales.
Para lograr esto, se añade capacidad adicional al cuello de botella de las
herramientas hasta que la adición de más herramientas no tienen un efecto en el
rendimiento.
R E S U L T A D O S
El tiempo de ciclo promedio de los lotes de todos los tipos de piezas en
la fábrica sobre las diversas velocidades de liberación se muestra en la
Figura 2. El tiempo de ciclo promedio comienza en 7.9 días por la
porción a una velocidad de liberación de 5,000 obleas por mes. A
continuación, se eleva lentamente hasta que se alcanza una velocidad
de liberación entre 13,000 y 14,000 obleas por mes, donde la
pendiente se vuelve mucho más grande. Este aumento se debe a la
capacidad del vehículo, ya que cada almacenador mecánico no estaba
completo en ningún momento en la simulación.
La utilización para el vehículo principal para la estación 3 fue el vehículo
AMHS con la mayor utilización y era el factor limitante en el sistema. La
utilización de este vehículo frente a las velocidades de liberación se
muestra en la Figura 3.
La comparación de la Figura 2 y la Figura 3, se puede observar que el
aumento en la pendiente del tiempo de ciclo promedio de la Figura 2
corresponde a una utilización de los vehículos de alrededor de 70%
para el vehículo más utilizado.
C O N C L U S I O N E S
El uso de tiempo de ciclo promedio como el indicador de rendimiento, en
el experimento mostró que el rendimiento de una fábrica puede ser
disminuida por el sistema de manejo de materiales antes del punto en el
que cualquiera de los vehículos son 100% utilizado. Al diseñar un sistema
de manipulación de material para una fábrica o teniendo en cuenta el
aumento de las tasas de liberación de la oblea, la capacidad del sistema
de manejo de materiales debe ser considerada en conjunción con los
factores de rendimiento de la producción y no sólo por sí mismo. Si bien
este sistema de manejo de materiales habría sido capaz de ejecutarse
con vehículos utilizándose el 80% o 90%, los efectos negativos a la
producción pueden no haber sido aceptable.
R E F E R E N C I A S
[1] Jaramillo Hernández, C. A. (2012). Modelación de Células de
Manufactura Flexible mediante Redes de Petri y Autómatas Celulares.
(Tesis de postgrado). Universidad Autónoma del Esto de Hidalgo, México,
Colombia.
[2] Pierce, N. y Stafford, R. (1994). Modeling and Simulation of Material
Handling for Semiconductor Wafer Fabrication. Estados Unidos: Winter
Simulation Conference, Lake Buena Vista, Florida.
[3] Kuhl, M. y Christhpher, J. (2004). Capacity analysis of automated
material handling systems in semiconductor fabs. Estados Unidos: Winter
Simulation Conference, Washington.