之前提过台积电的GigaFab工厂，叹为观止的自动化流水线控制，AMHS自动传输系统，50公里长的轨道，连接着机台和机台，区域和区域间的物料搬运，超过5000个的交叉路口，2000台以上的晶圆传输盒子穿梭运输，每天超过60万车次的运输量……要实现忙碌而精确的现代化流水线，就需要派工运筹这个环节，让系统决定什么时候将晶圆送到机台，以及下一站，送往哪一个机台。只有经过合理的规划，才能够让整条产线协同工作，让设备效率最大化。
但晶圆制造流程，复杂度是超出想象的，是非线性的，而是往复式的，晶圆要经过几百道重复工序，才能最终完成芯片制造。一般来说，派工运筹的复杂性，随着工艺流程的复杂性增加，呈指数增长。如果说一条普通产线，工序线性化、流程化，派工相对来说很简单，但Fab厂的工序，就要复杂的多了。
台积电派工运筹的复杂性，大概是10的390次方，而对比一下人工智能顶级案例，Alphago，每盘棋有10的124次方的下法，对比之下就可以看出，晶圆厂单单派工环节，工序复杂度有多惊人。
对晶圆厂的派工，进行智能化规划，需要用到AI、大数据、云计算等技术支撑，任何一个环节出现低效的瓶颈，整个系统就会产生拥堵效应，最终目的就是为了实现生产效率最大化，毕竟晶圆厂买了那么贵的光刻机，必须物尽其用，时间就是金钱。
作者简介：步日欣
创道硬科技创始人，北京邮电大学经管学院特聘导师、中国生产力促进中心协会专家、天津市集成电路行业协会顾问、浙商证券研究院专家。电子工程本科、计算机硕士学位，具有证券从业资格、基金从业资格，先后就职于亚信咨询、中科院赛新资本、东旭金控集团等，拥有IT研发、咨询、投融资十五年以上经验，关注投资领域为半导体、智能制造、新能源等。
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