之前提過臺積電的GigaFab工廠，嘆為觀止的自動化流水線控制，AMHS自動傳輸系統，50公里長的軌道，連接著機臺和機臺，區域和區域間的物料搬運，超過5000個的交叉路口，2000臺以上的晶圓傳輸盒子穿梭運輸，每天超過60萬車次的運輸量……要實現忙碌而精確的現代化流水線，就需要派工運籌這個環節，讓系統決定什么時候將晶圓送到機臺，以及下一站，送往哪一個機臺。只有經過合理的規劃，才能夠讓整條產線協同工作，讓設備效率最大化。
但晶圓制造流程，復雜度是超出想象的，是非線性的，而是往復式的，晶圓要經過幾百道重復工序，才能最終完成芯片制造。一般來說，派工運籌的復雜性，隨著工藝流程的復雜性增加，呈指數增長。如果說一條普通產線，工序線性化、流程化，派工相對來說很簡單，但Fab廠的工序，就要復雜的多了。
臺積電派工運籌的復雜性，大概是10的390次方，而對比一下人工智能頂級案例，Alphago，每盤棋有10的124次方的下法，對比之下就可以看出，晶圓廠單單派工環節，工序復雜度有多驚人。
對晶圓廠的派工，進行智能化規劃，需要用到AI、大數據、云計算等技術支撐，任何一個環節出現低效的瓶頸，整個系統就會產生擁堵效應，最終目的就是為了實現生產效率最大化，畢竟晶圓廠買了那么貴的光刻機，必須物盡其用，時間就是金錢。
作者簡介：步日欣
創道硬科技創始人，北京郵電大學經管學院特聘導師、中國生產力促進中心協會專家、天津市集成電路行業協會顧問、浙商證券研究院專家。電子工程本科、計算機碩士學位，具有證券從業資格、基金從業資格，先后就職于亞信咨詢、中科院賽新資本、東旭金控集團等，擁有IT研發、咨詢、投融資十五年以上經驗，關注投資領域為半導體、智能制造、新能源等。
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