摘 要：为提高半导体企业的客户服务质量，研究半导体产业多工厂多阶段生产供应链系统和多客户关系、多产品市场环境下的订单承诺(Available-to-Promise，ATP)优化问题.以利润和客户满意度为目标，充分利用半导体产品之间的替代性，建立基于线性规划的高级ATP系统. 该系统应用优化软件OPL将模型中的内容转化为OPL语言. 仿真实验表明，该方法能帮助半导体企业提高订单响应速度，做出可靠ATP决策.
关键词：半导体；供应链；高级订单承诺系统；线性规划；客户关系管理
中图分类号：F273；TN30；TP391.9 文献标志码：A
Advanced available-to-promise system for semiconductor enterprise
HAN Lixi1，SHI Liang1，TONG Minglong2，WU Zhiming1
(1.School of Electronic & Electric Eng.，Shanghai Jiaotong Univ.，Shanghai 200240，China；
2. Intel Asia-Pacific Research & Development Ltd.，Shanghai 200240，China)
Abstract：To improve the customer service quality for semiconductor enterprises，the optimization on advanced Available-to-Promise(ATP) system which is based on multi-plant and multi-phrase supply chain system under the multi-customer and multi-product environment is studied. Taking the profit and customer satisfaction as object，the advanced ATP system is developed based on linear programming by taking full advantage of the substitution character among semiconductor products. The system makes use of the optimization software OPL to convert the content of the model into OPL language. The simulation experiment indicates that the method can help semiconductor enterprises to improve order response speed and make reliable decision on ATP .
Key words：semiconductor；supply chain；advanced available-to-promise system；linear programming；customer relationship management
0 引 言
随着半导体产业竞争的不断加剧，各公司越来越多地通过更好的客户服务提高竞争力.半导体企业目前所面临的挑战包括：订单呈现出多品种小批量趋势(订单多且杂)，产品生命期缩短(需要高响应速度)和客户关系管理(客户分层).因此，半导体企业迫切需要强大的订单承诺(Available to Promise，ATP)系统迎接这些挑战.现有企业的ATP主要依赖于ERP系统提供的传统可承诺量.由于ERP系统不考虑物料和产能约束且没有优化功能，使得ATP结果很不可靠，若采用手工分析考虑物料和产能，由于半导体的多工厂环境，通常这样的分析需要在各个工厂内进行，然后汇总给虚拟工厂代表，需要经过多次商讨，花费大量人工，而且容易打断正常的生产计划安排，造成生产混乱情况.
为了解决以上缺点，提出具有优化物料和产能功能的高级ATP系统.CLAY[1]提出1个改进的可供量承诺概念，用信息系统管理客户订单、安全库存和提前期.WENG[2]研究MTO(Make to Order，按订单生产模式)下的可供量承诺问题.CHEN等[3]提出可以给出承诺数量和日期的可供量承诺模型.ZHAO等[4]发表基于优化的多阶段可供量承诺模型.江道琪等[5]详细介绍应用线性规划(Linear Programming，LP)的生产计划模型案例.本文针对半导体产业多工厂多阶段生产供应链系统和多客户关系、多产品市场环境下的ATP优化问题，以利润和客户满意度为目标，把半导体产品具有的成品替代特性作为约束条件进行建模，并通过仿真分析模型的应用效果.
1 问题描述
供应链有两种基本的控制模式：推式(以需求预测安排生产)和拉式(以实际订单安排生产).半导体产业采用典型的推拉结合生产控制模式.半导体前期生产(晶圆制造)的主要加工工序是化学清洗、平面光刻、离子注入、金属沉积和氧化等，生产提前期约3个月，不能做到快速响应订单，并且前道的产出晶圆种类较少，故不按照晶圆的预期需求量，而以生产入库的方式生产.半导体产业后道的封装测试可根据不同的封装形式将晶圆加工成种类众多的不同成品，加工时间一般在1到2周不等.故而，后道加工能以实际的订单或者较为精确的需求预测为基础进行生产安排.两个生产模式通过晶圆仓库衔接，其作用是集中收集所有前道产出晶圆，进行简单分类处理；由于晶圆仓库一般安排在前道工厂附近，仓储成本较高，故而一般不设置库存，将分类后的晶圆迅速运往各后道处理工厂.
高级ATP系统应处于推式与拉式之间，将推式生产过渡到拉式生产.简言之，其作用就是基于晶圆供应量和产能得出1个可行的封装测试方案，以最好地满足现有订单并使企业利益最大化.
所研究的生产系统见图1，包括1个晶圆仓库、3个封装工厂、两个测试工厂和两个配送中心.生产流程是：由晶圆仓库运送晶圆(2种)至封装工厂的物料仓库，在晶圆被封装成半成品(3种)后，不在封装工厂存储，直接送往测试工厂的半成品仓库，测试完成后，再将成品(6种)直接运至配送中心，以满足订单需求.根据半导体产品的替代特性(如不同频率的同类芯片可替代使用)，将6种成品分为2个产品家族，前3种成品为1个产品家族，后3种为另1组.每个产品家族里的成员具有相互替代性，当某种产品的产出不够时，可由其替代品满足订单，但售价将降低30%.
本文的ATP系统计算时间跨度为1个月，时间单位为d.ATP系统的输入主要包括：未来1个月内的晶圆供给量；各工厂的产能；各环节的运输时间和成本；各仓储成本；未来1个月内的订单，每周统计1次，并且按照客户等级分为3个级别(第1级客户最重要).输出主要包括：每天各工厂的产量报表；各运量报表；成品分配量报表(业务员可根据成品分配量报表对订单进行承诺).
2 数学模型
上述问题可由线性方程进行数学建模.LP是数学规划的分支之一.当问题被描述成线性模型时，LP可以在较短时间内解决大型问题.比如，1个典型的具有150 000个决策变量的LP问题，可在1 min内得到解决.此外，LP生成的是最优解，不受搜索初始点以及商业规则顺序的影响.鉴于LP得到解的速度和质量，使用者可以通过改变输入数据(不同的订单需求和生产能力)模拟不同情况，以支持最终的决策.LP也同样可以方便地修改已经存在的规则或是新增规则，得到系统的增强版.对于产品种类繁多、生产流程复杂的半导体制造业，LP作为1种综合考虑多种影响因素的全局优化方法，与其他方法相比其优越性更为明显.
3 模型实验与分析
用LP求解时应用ILOG公司的OPL优化软件，将模型中的内容(包括目标函数和约束方程)转化为OPL语言. 本模型在CPU为1.86 GHz，2 GB内存的PC机上运行，对于总约束数量1 872个，变量5 059个，非0系数16 750个的LP模型，平均求解时间小于20 s.
3.1 ATP系统基本功能实验
在其他参数不变、物料产能受限的情况下，考虑两种不同的成品利润方案.方案1：成品1的利润与其他5种成品无差异.方案2：成品1的利润略高于其他5种成品.结果见表1.根据表中数据得出在物料产能受限的情况下，如果成品1 的利润提高，优化模型会优先支持产品1的订单，使得在维持同样客户满意度的情况下(2 717个未满足订单)，给出利润最大的ATP方案.
3.2 产品替代功能实验
在其他参数不变、订单受限的情况下，考虑当产品3由于某种意外而不能被生产的情况.方案1：模型具有成品替代功能(直接利用上文所述模型即可)；方案2：模型不具有成品替代功能(在模型约束中加入替代分配量为0的限制条件).结果见表2.由于产品3的停产，使得其订单都不能得到满足.但是，若开启模型的成品替代功能，在物料和产能允许的前提下，模型将建议增加产品3的替代品(产品1和产品2)的总供应量，以供客户选购，最大程度上满足客户的订单，提高客户满意度.
4 总 结
研究半导体产业多工厂多阶段生产供应链系统和多客户关系、多产品市场环境下的ATP优化问题，建立1种考虑成品替代性的LP模型，最后通过仿真实验说明，该方法能帮助半导体企业提高订单响应速度，作出可靠ATP决策.
参考文献：
[1] CLAY P. Advanced available-to-promise concepts/techniques[C]// Proc Annual Int Conf：8-12，1990，381-387.
[2] WENG Z K. Strategies for integrating lead time and customer-order decisions[J].IIE Tran，1999，31(2)：161-171.
[3] CHEN Chien-Yu，ZHAO Zhenying，BALL M O. A model for batch advanced available-to-promise[J].Production & Operations Manage，2002，11(4)：424-440.
[4] ZHAO Zhenying，BALL M O，KOTAKE Masahiro. Optimization-based available to promise with multi-stage resource availability[J]. Annals of Operations Res，2005，135(1)：65-85.
[5] 江道琪，何建坤，陈松华.实用线性规划方法及其支持系统[M]. 北京：清华大学出版社，2006.
(编辑 于 杰)
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