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研究生:許建鴻
研究生(外文):Chien-Hung Hsu
論文名稱:半導體廠訂單允交策略
論文名稱(外文):Delivery Commitment and Fulfillment Strategy for Semiconductor Manufacturing
指導教授:巫木誠巫木誠引用關係
指導教授(外文):Muh-Cherng Wu
學位類別:碩士
校院名稱:國立交通大學
系所名稱:工業工程與管理系
學門:工程學門
學類:工業工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2003
畢業學年度:91
語文別:中文
論文頁數:31
中文關鍵詞:倒傳遞類神經網路允諾週期時間達交率
外文關鍵詞:back-propagation neural networkcommitted cycle timeon-time delivery rate
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半導體廠訂單允交策略
研 究 生:許建鴻 指導教授:巫木誠 博士
國立交通大學工業工程與管理研究所
摘要
本研究主要針對半導體廠允諾週期時間訂定與訂單服務水準間取捨的決策問題提出一解決方法。在半導體生產的環境下,產出量、生產週期時間、允諾週期時間及達交率間的關係相當複雜,無法以一個簡單的模式來加以分析。本研究利用模擬建構半導體廠的生產情境,蒐集訂單允交策略相關數據,並利用此數據建立兩種類神經網路,以訂單的允諾週期時間、達交率來預測半導體廠的產出量。再藉由類神經網路預測所得到的數據、透過不同遲交成本函數的計算,找出最佳的允諾週期時間、達交率組合,使半導體廠的利潤最大。
關鍵字:倒傳遞類神經網路、允諾週期時間、達交率
Delivery Commitment and Fulfillment Strategy for Semiconductor Manufacturing
Student:Chien-Hung Hsu Advisor:Dr. Muh-Cherng Wu
Institute of Industrial Engineering
National Chiao Tung University
ABSTRACT
This research formulates and solves a decision problem for the trade-off of cycle time commitment (CCT) and service level for semiconductor foundry fabs. In semiconductor manufacturing, the relationships among throughput, manufacturing cycle time (MCT), committed cycle time (CCT) and on-time delivery rate are quite complicated and cannot be modeled by an analytical function. This research uses simulation to obtain a sampling data set. The data set is subsequently used to establish two back-propagation neural network for predicting the throughput, mean delay time for given CCT and mean delay rate (MDR). The neural network models are used to find the optimal combination of (CCT, MDR) to maximize the profit in scenarios with different penalty cost functions.
key word:back-propagation neural network、committed cycle time、on-time delivery rate
目錄
摘要 I
ABSTRACT II
誌謝 III
目錄 IV
圖目錄 V
表目錄 VI
第一章 緒論 1
1.1研究背景 1
1.2 研究目的 4
1.3 研究構想 4
1.4 研究範疇 5
1.5 論文章節 5
第二章 文獻回顧 7
2.1 交期決定問題 7
2.2 產能與交期問題 8
2.3 其他 9
2.4 過去文獻分析 10
第三章 系統模擬與類神經網路 11
3.1模擬情境介紹 11
3.2類神經網路功能及應用 12
第四章 模擬所得數據及類神經網路預測模式的建立 14
4.1 網路模式A 16
4.2 網路模式B 17
第五章 允交策略規劃 19
5.1 利潤計算模式一 19
5.2 利潤計算模式二 24
第六章 結論及未來研究方向 29
6.1 結論 29
6.2 未來研究方向 29
參考文獻 30
附錄一 32
附錄二 33
參考文獻
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