[发明专利]一种基于超启发式多维分布估计的半导体最终测试调度方法

说明书

本发明提供基于超启发式多维分布估计的半导体最终测试调度方法，对芯片制造业中存在的SFTSP，考虑半导体最终测试设备资源约束以最小化最大完工时间为优化目标，提出超启发式多维分布估计算法进行求解。设计活动化编解码规则提高半导体最终测试设备的利用率。设计5种有效的低层启发式方法，将其构成的启发式序列作为种群个体，在高层采用多维分布估计算法建立基于矩阵立方体的概率模型，用以学习和积累种群优质个体中LLH类型及其位置信息，使用采样方法对概率模型采样生成新的种群个体，按顺序依次执行种群个体中的LLH，以实现对SFTSP解空间较为深入且细致的搜索，最后获得最优的调度方案，进而提高半导体最终测试的效率和质量。

技术领域

本发明涉及一种半导体最终测试过程的优化调度方法，具体涉及一种基于超启发式多维分布估计的半导体最终测试调度方法，属于半导体技术领域。

背景技术

半导体芯片产业是我国最重要的高新技术产业之一，也是信息技术产业群的核心和基础，其发展水平决定了国家智能化、信息化、数字化的速度和高度。半导体元件的制造过程分为晶圆处理制程、晶圆针测制程、封装制程和最终测试制程，其中最终测试制程是在将集成电路产品交付之前对已封装的芯片进行出厂测试，以保证产品的优质率。由于其测试产品类型多样、测试流程工艺复杂、测试资源价格昂贵等特点已成为半导体元件的制造过程的瓶颈环节。通常情况下，半导体测试工厂内的测试资源和机器都是非常昂贵且数量极为有限，高效调度方案对于提高测试过程的资源利用率至关重要。因此，针对半导体最终测试调度问题(Semiconductor Final Testing Scheduling Problem，SFTSP)的研究有着十分重要的工程意义和理论价值。半导体最终测试问题主要包括10个连续的过程：进货检验、一次测试(FT-1)、烘烤测试(Cycling)、二次测试(FT-2)、老化(Burn-in)测试、扫描(Scanning)、人工或机器三次测试(FT-3)、烘干(Baking)、打包、出货前测试。其中，FT-1、FT-2和FT-3需要在测试机上顺序进行测试，步骤Cycling、Burn-in和Baking需要在预烧炉中进行处理，整个测试过程存在明显多中心和多重入特性。一般而言，半导体前端的晶圆制造生产线复杂程度要高于后端的封装测试线，但是对于测试站的具体工作而言，测试调度的复杂程度往往不亚于前端晶圆制造过程。

SFTSP是一种特殊的多资源协同调度问题，具有典型作业车间调度问题(Job ShopScheduling Problem，JSP)的显著特征，已被证明为NP-hard组合优化问题。因此，精确方法并不合适用于求解大规模、强耦合、强约束的SFTSP。20世纪90年代初，Uzsoy等通过考虑半导体最终测试生产过程中多设备、多资源、多约束等调度要素，将SFTSP建模为经典单机调度问题，并提出了一种将复杂测试工厂进行多中心划分的分解方法尝试解决SFTSP。随后，研究者们将各类启发式算法用以解决SFTSP。目前有关SFTSP求解方法的研究主要分为两类：启发式算法和元启发式算法，具体阐述为：

(1)启发式算法：常见的启发式算法有NEH、VND、Johnson算法等。Pearn等以最小化机器总工作负载为优化目标，提出一种包含工件排序、机器分配和平行插入的三层启发式网络算法求解SFTSP。Wang等以最小化最大完工时间与设备的设置时间之和为目标，设计了一种容量约束调度算法求解SFTSP。Wu等建立了以最小化最大完工时间为优化目标的SFTSP数学规划模型，同时设计了基于工件分配和机器资源配置的启发式方法对其求解。启发式算法由于步骤简单，因而易于实现同时耗时较短，但是该类方法得到的调度解的质量和最优解往往存在着较大的差距。