面向能效的全球虚拟工厂仿真

过去几十年间，工业界不得不以日益紧迫的态度应对可持续性问题，以减轻温室气体排放并遵守政府监管政策。半导体行业因其显著的碳足迹和水足迹而受到审视，这主要归因于大量的能源消耗。值得注意的是，机器利用率占此类消耗的很大一部分，其余由工厂设施分摊。因此，优化机器利用率以在最小化能源消耗的同时达到所需吞吐量至关重要。本文采用离散时间方法为六步英特尔迷你晶圆厂开发了一个柔性作业车间模型，以寻找最优调度。使用ε约束法求解多目标公式，在恒定吞吐量下最小化能源消耗和最大完工时间。该方法赋予利益相关者基于能源影响选择机器组合的灵活性，这是一个关键考量，尤其在机器不可用的情况下。修改该公式后，吞吐量被改变，并引入一个额外目标以最大化吞吐量。对能源-吞吐量权衡进行了批判性分析，并充分展示了动态关闭机器的效果。观察到单位晶圆能耗随最大完工时间呈非线性下降。利用FIFO启发式策略凸显了最优调度对能源消耗的影响。采用最优调度时，与FIFO方法的最大能耗相比，能耗显著降低了26.72%。