半导体工厂如何提高运营效率：定量分析

芝能智芯出品

麦肯锡发布了《The power of digital: Quantifying semiconductor fab performance》，半导体工厂可以通过数字化分析来优化工厂性能，精确到追求每一个字节的完美。

自2010年以来，半导体需求呈爆炸式增长，尽管2023年出现了一次下滑，但半导体行业正走向复苏和长期增长，预计到2030年收入将超过1万亿美元。

与以往的市场周期相比，一些细分市场增长迅速，而另一些则有所萎缩。例如，智能手机和个人电脑芯片的需求下降，而人工智能、自动驾驶汽车和电动汽车芯片的需求则大幅增加，半导体晶圆厂处理的芯片种类和设计越来越复杂。

Part 1

半导体制造的三个差异因素

快速变化的市场需求给行业带来了冲击，迫使企业在降低成本和最大化产量之间不断调整。这种调整使晶圆厂领导层难以规划长期战略目标（如晶圆出货量）和短期日常目标（如设备利用率）。

我们的经验表明，无论市场如何变化，利用现有工具和制造设施进行性能改进通常比调试和退役工具或扩大生产更快、更经济、更可持续。

这些性能改进和目标设定依赖于反映晶圆厂实际情况的单一数据源，这可以通过实施内部、透明和自上而下的分析来实现，从而优化晶圆厂的潜在价值。

●半导体制造的特点

◎迭代性： 半导体制造是一个迭代过程。晶圆在制造过程的每个阶段移动时，会多次回到同一台设备。这意味着任何一台设备的中断都会影响多个制造步骤。

◎规模和复杂性： 半导体晶圆厂规模庞大，工艺复杂。它们包含数百个线性步骤和数千个设备室，每个设备室都有自己的控制器和数据流。管理这些设备需要高效且数据导向的团队。

◎大批量和高混合生产：随着半导体在电子设备和汽车中的应用增加，大批量产品的需求变得越来越明显。

同时，高混合产品的需求也增加，例如物联网、能源转型、人工智能、云计算、电动汽车和可穿戴设备。高混合生产需要在每种工具上编程和执行多个参数和流程，这需要复杂的协调。

●三种精选分析方法

◎方差曲线： 晶圆厂领导经常需要评估工厂在一段时间内的表现，以及与其他工厂或行业标准的对比。

方差曲线（也称alpha或前沿曲线）通过绘制产能利用率与标准化周期时间（即实际操作时间与理论最小值的比较）的图表，将当前绩效与历史基准和行业标准进行无缝比较。

这可以揭示运营差异，帮助确定晶圆厂何时偏离峰值性能，哪些工具组和区域在推动这些差异，以及设备利用率和产品周期时间之间的权衡是否合理。

无论是在成本优化还是产量提升的阶段，最小化差异始终是目标。

◎饱和曲线：增加WIP（在制品）水平通常是为了提高产量，但这种关系只持续到出现瓶颈或达到饱和点。超过这一点，额外的WIP只会增加周期时间，甚至可能降低产量。

饱和曲线通过比较WIP和产量，帮助快速确定理想的WIP水平，以优化产量并减少产出差异。通过检查历史性能数据，工厂领导可以直观地了解产量饱和点，并确定工厂流程的控制水平。

◎经验设备分析：晶圆厂领导经常依赖历史知识来识别生产瓶颈，但随着时间的推移，这些知识可能变得过时。经验设备分析通过实时数据识别真正的瓶颈工具，这些工具限制了工厂的整体产能。

这种数据驱动的方法可以帮助确定哪些工具是临时瓶颈，哪些是结构性瓶颈，并制定相应的行动计划。例如，在成本受限的情况下，可以减少非瓶颈工具的数量，以降低固定成本，而不影响整体产能。

Part 2

实际应用案例

●方差曲线的应用

假设一个晶圆厂在前两年运营稳定，但在第三年因产品组合和需求变化导致性能下降。管理层试图通过增加WIP来弥补，但结果是周期时间增加、利用率下降。

通过使用方差曲线，工厂发现将WIP水平降低到早期水平，并在生产线后端建立库存缓冲，可以显著提高性能。

●饱和曲线的应用

另一个晶圆厂通过饱和曲线分析发现，增加WIP水平并不能提高产量，反而增加了周期时间。

通过设定目标WIP水平并持续调整库存，工厂在12个月内将WIP水平降低了25%，同时保持了稳定的月出货量。

●经验设备分析的应用

一个晶圆厂通过经验设备分析发现，某些工具是结构性瓶颈，而另一些则是临时瓶颈。

通过提高结构性瓶颈工具的可用性和利用率，并制定针对临时瓶颈的行动计划，工厂将结构瓶颈工具组的可用性提高了30%，WIP长期持续下降约60%。

小结

半导体行业模式的快速变化要求晶圆厂领导者采用先进的分析工具来提高运营可见性和效率。上述分析框架、KPI级联和透明分析虽然不是新概念，但对提高晶圆厂绩效至关重要。