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Capacity planning under demand uncertainty for semiconductor manufacturing

机译：需求不确定性下的半导体制造产能计划

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In the semiconductor industry, capacity planning, the calculation of number of tools needed to manufacture forecasted product demands, is difficult because of sensitivity to product mix and uncertainty in future demand. Planning for a single demand profile can result in a large gap between planned capacity and actual capability when the realized product mix turns out differently from the one planned. This paper presents a method which accepts this uncertainty and uses stochastic integer programming to find a tool set robust to changes in demand. It considers a set of possible, discrete demand scenarios with associated probabilities, and determines the tools to purchase, under a budget constraint, to minimize weighted average unmet demand. The resulting robust tool set deals well with all the scenarios at no or minimal additional cost compared to that for a single demand profile. We also discuss the modifications of conventional business processes, needed to implement this method for dealing explicitly with uncertainty in demand.
机译：在半导体行业中，由于对产品组合的敏感性和未来需求的不确定性，容量规划（制造预测的产品需求所需的工具数量）很困难。当已实现的产品组合与计划的产品组合不同时，为单个需求配置文件进行计划可能会导致计划的产能与实际能力之间存在较大差距。本文提出了一种接受这种不确定性的方法，并使用随机整数编程来找到对需求变化具有鲁棒性的工具集。它考虑了一组可能的，具有相关概率的离散需求场景，并在预算约束下确定了购买工具以最小化加权平均未满足需求。与单一需求概况相比，所生成的功能强大的工具集可以在所有场景下很好地解决问题，而无需花费额外成本或只需花费最少的额外费用。我们还讨论了常规业务流程的修改，这些修改是实现此方法以明确处理需求不确定性所需的。

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