Бережливое CFP на основе

Lean CFP (Complex Flow Production) Driven — это новый подход, который учитывает не только широко распространенное бережливое производство , но и сочетает в себе принципы бережливого производства с операционной кривой, подход, основанный на теоретическом подходе теории массового обслуживания, разработанном в академических кругах в 1970-е годы. ^{[ 1 ]} Целью Lean CFP Driven является устранение потерь для достижения более высокого качества, повышения производительности и в то же время понимание взаимосвязи между использованием, временем выполнения заказа и изменчивостью, чтобы максимизировать производительность в полупроводниковой промышленности.

Lean CFP Driven – Бережливое комплексное поточное производство

Справочная информация Полупроводниковая промышленность

Полупроводниковая промышленность является одной из наиболее продуктивных и динамично развивающихся отраслей в мире. Он сталкивается с непрерывным и быстрым развитием технологий, которое заставляет компании постоянно создавать более качественные и более дешевые товары, чем те, которые были самыми современными всего несколько месяцев назад. ^{[ 2 ]} Рынок и развитие рынка основаны на законе Мура или «Больше, чем Мур». ^{[ 3 ]}

Потребительский спрос на рынке полупроводников развивается и меняется быстрыми темпами, что приводит к тому, что для обслуживания и удовлетворения требований клиентов необходим высокий уровень гибкости. ^{[ 4 ]} Кроме того, полупроводниковая промышленность очень капиталоемка, поскольку производственное оборудование очень сложное, специализированное и, следовательно, невероятно дорогое. ^{[ 1 ]} Задачи, стоящие перед отраслью, заключаются в постоянном повышении производительности, достижении максимально возможной рентабельности дорогостоящего оборудования, скорости и отсутствия дефектов. ^{[ 1 ]}

Бережливое производство на основе CFP и традиционное бережливое производство

Lean CFP Driven движется в новом направлении от традиционного Lean из-за дополнительного внимания к использованию, времени цикла и изменчивости. Различные характеристики полупроводниковой промышленности, например, структура производства и затраты, связанные с производством, по сравнению с другими отраслями, обуславливают необходимость нового подхода к философии бережливого производства, чтобы соответствовать этим специфическим характеристикам.

Есть пять ключевых характеристик полупроводниковой промышленности:

Длительное время цикла. ^{[ 5 ]}
Параллельный процесс невозможен, высокая сложность ^{[ 6 ]}
Короткий жизненный цикл продукта.
Капиталоемкое производство ^{[ 1 ]}
Резкое снижение затрат с течением времени

Сложный производственный поток на заводе по производству полупроводников обусловлен так называемым возвратным потоком. Повторный поток — это хорошо известный атрибут внутри фабрики пластин и относится к пластине, посещающей каждый инструмент не только один раз, но, возможно, 20 раз в течение прохождения фабрики. Дублирование дорогостоящего оборудования и создание линейного потока еще больше усложнит получение максимально возможной отдачи от оборудования и достижение оптимального использования каждого инструмента, даже несмотря на то, что это приводит к очень сложному производству. ^{[ 7 ]}

Возвратный поток действительно требует определенного уровня гибкости, который с точки зрения бережливого производства можно рассматривать как муда (отходы). Необходимая гибкость, в том числе для удовлетворения колебаний потребительского спроса, требует от компаний применения других инструментов для измерения и прогнозирования производительности. ^{[ 4 ]} и именно это Lean CFP Driven обеспечивает полупроводниковой промышленности. Lean CFP Driven добавляет операционную кривую факторов для оценки использования , времени цикла и изменчивости , чего невозможно достичь с помощью традиционного бережливого производства.

Типичными инструментами традиционного бережливого производства, которые также включены в новый подход бережливого производства на основе CFP, являются следующие:

Что отличает Lean CFP Driven от традиционного подхода Lean с точки зрения инструментов, так это то, что новый подход применяет инструмент «Рабочая кривая» в дополнение к инструментам, перечисленным выше. Пример того, как может выглядеть операционная кривая, показан на рисунке ниже. Оптимальная рабочая точка указана для различных вариаций, описывающих неравномерность производства, $\alpha$ . Большим преимуществом добавления инструмента «Рабочая кривая» является максимизация производительности за счет одновременной оптимизации использования и скорости для сложной отрасли полупроводников за счет уменьшения изменчивости с помощью метода четырех партнеров.

Операционная кривая — это инструмент, первоначально разработанный в научных кругах в 1970-х годах на основе теории массового обслуживания, который использует показатели продолжительности цикла и использования для оценки и прогнозирования производительности производственной линии. ^{[ 1 ]} Рабочая кривая может применяться по разным причинам, например:

Понимание взаимосвязи между изменчивостью, временем цикла и использованием ^{[ 4 ]}
Количественная оценка компромисса между временем цикла и использованием ^{[ 1 ]}
Документирование производительности одного завода с течением времени ^{[ 1 ]}
Рассчитать и измерить производительность линии ^{[ 1 ]}

Рабочую кривую можно описать следующей формулой: $FF=\alpha {\frac {UU_{m}}{1-UU_{m}}}+1$

где :

$FF$	Коэффициент расхода в диапазоне от 0 до ∞
$\alpha$	Вариабельность, характеризующая неравномерность производства (низкое значение α указывает на хорошую производительность). Альфа варьируется от 0 до 1.
$UU_{m}$	Использование в диапазоне от 0 до 100 %.

Коэффициент текучести также можно описать как:

$FF={\frac {CT}{RPT}}$

Где:

Коннектикут	Фактическое время цикла линии
РПТ	Теоретическое минимальное количество времени, которое потребуется партии (производственной единице) для перемещения от начала до конца (т. е. без очередей или неэффективности процесса).
Коннектикут	= незавершенное производство/GR
НЗП	Среднее количество незавершенного производства (включая все продукты, включая приостановленные партии)
РПТ	Максимальное количество единиц, обрабатываемых каждый день
ммм	= ГР/КапаПУ
КапаПУ	Мощность производственного подразделения

Ссылки

^ Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час Ауранд С. Стивен, Миллер Дж. Питер; Рабочая кривая: метод измерения и сравнения производительности производственной линии; IEEE, США, 1997.
^ Инвестопедия; http://www.investopedia.com/features/industryhandbook/semiconductor.asp#axzz1vbOvyLAZ ; 07.02.2012.
^ спектр IEEE; https://spectrum.ieee.org/moores-law-meets-its-match ; 01.07.2012.
^ Jump up to: ^а ^б ^с Бауэр Х., Курис И., Шлёгль Г., Сигрист Т., Вейра Дж., Ви Д.; Освоение изменчивости в сложных условиях; МакКинси и компания, 2011 г.
^ Вебер С., Файед А.; Обеспечение своевременной революции в производительности многопрофильных производств, Портлендский государственный университет, Остин, Техас, США, 2009 г.
^ Кон Р., Ноак Д., Мосински М., Чжоу З., Роуз О.; Оценка подходов к моделированию, симуляции и оптимизации для управления рабочими процессами в производстве полупроводников; Институт прикладной информатики; Дрезден Германия; 2009.
^ Информационный бюллетень FabTime Cycle Time Management - Том 13, номер 3, 2012 г., автор FabTime Inc.

[The_Operating_Curve:_A_Method_to_Measure_and_benchmark_manufacturing_line_productivity-1] Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час Ауранд С. Стивен, Миллер Дж. Питер; Рабочая кривая: метод измерения и сравнения производительности производственной линии; IEEE, США, 1997.

[Investopedia-2] Инвестопедия; http://www.investopedia.com/features/industryhandbook/semiconductor.asp#axzz1vbOvyLAZ ; 07.02.2012.

[ieee_spectrum-3] спектр IEEE; https://spectrum.ieee.org/moores-law-meets-its-match ; 01.07.2012.

[Mastering_variability_in_complex_environments-4] Jump up to: ^а ^б ^с Бауэр Х., Курис И., Шлёгль Г., Сигрист Т., Вейра Дж., Ви Д.; Освоение изменчивости в сложных условиях; МакКинси и компания, 2011 г.

[Enabling_Timely_Revolutions_in_the_Performance_of_Multi-Product_Fabs-5] Вебер С., Файед А.; Обеспечение своевременной революции в производительности многопрофильных производств, Портлендский государственный университет, Остин, Техас, США, 2009 г.

[Evaluation_of_modeling,_simulation_and_optimization_approaches_for_work_flow_management_in_semiconductor_manufacturing-6] Кон Р., Ноак Д., Мосински М., Чжоу З., Роуз О.; Оценка подходов к моделированию, симуляции и оптимизации для управления рабочими процессами в производстве полупроводников; Институт прикладной информатики; Дрезден Германия; 2009.

[FabTime_Cycle_Time_Management_Newsletter_–_Volume_13,_Number_3-7] Информационный бюллетень FabTime Cycle Time Management - Том 13, номер 3, 2012 г., автор FabTime Inc.

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]

[ 7 ]