u-Optimizer
最佳生产排程
u-Optimizer 是一套结合 AI 技术与 基因演算法的最优化生产排程解决方案。传统的“规则式排程”（rule-based）难以同时兼顾复杂限制与最佳生产效率，容易造成瓶颈闲置、在制品堆积或交期延误。u-Optimizer 能同时考量静态与动态生产限制、Q-time、产品优先级及上下游站点目标等多重条件，并通过全域与区域排程机制，依据产线实时状况自动生成最优化排程结果。目前已成功导入多家晶圆厂与面板厂，显著提升瓶颈机台生产力与产能利用率。相较于传统模拟与规则式排程方法，u-Optimizer 更能在多目标条件下满足复杂制程要求，是先进制程下工厂优化排程的最佳选择。
优异特性
快速优化排程
依据瓶颈机台站点的 loading 状况，综合考量上下游，在避免超过 Q-time 的前提下，自动生成该生产段内各站点的优化排程结果，提升整体生产力。
最小化系统维护人力
整合 MES 数据，利用生产历史数据自动学习建模，仅需根据目标切换权重组合，无需人工维护产能信息或编写复杂派工规则。
兼顾多目标且可落地执行
通过权重设定平衡多项产线目标，包括生产力、交期、良率、机台换线成本、搬送人力等，不会为单一目标牺牲整体效益。
多层级排程系统
业界唯一的多层级排程系统，全域排程针对非瓶颈站点提供拉货清单，以支持瓶颈站点的区域排程，实现整体效能最大化。
导入效益
-
提升整体生产力与交期达成率
-
提高良率，减少 Over Q-time 情况
-
降低机台换线、搬送人力等成本
-
确保产线稳定高效，减少波动与异常
产线派工规则复杂难执行
传统 rule-based 排程成效有限
产能利用率不足
工厂具有动态性与多目标冲突特征，传统逻辑或人工派工难以有效应对。
无法满足复杂、多目标生产需求，需频繁修改规则且人力成本高。
缺乏优化机制导致瓶颈闲置或非瓶颈堆积，造成资源浪费。
Q-time 控货复杂影响效率
难以掌控排程优劣
上下游目标冲突
Q-time 管控不当会导致超时影响良率，或过度控制降低产能与交期。
人工或 rule-based 排程结果差异大，增加生产风险与不确定性。
单站点最佳化不代表全域最优，易造成产能分配不 均与调度失衡。
─ 解决方案 ─
1
完整功能模块
涵盖所有派工需求
通过基因演算法取代人 工操作，整合半导体与面板厂复杂生产限制与派工规则，满足动态多目标需求。
2
智能制造技术
突破传统限制
不再依赖繁琐规则设定与维护，借助优化引擎实现智能制造，动态优化瓶颈站点，大幅提升产线利用率与交期达成率。
3
强化制程条件管控
提升良率
整合机台良率信息，使重要产品集中在高良率机台生产，并落实 Q-time、Pi-run 等良率管控机制，提升良率并确保交期稳定。
4
协调上下游目标
兼顾全域与局部优化，平衡跨机群排程需求，确保上下游一致，实现整体产能最优。
5
对标先进智能 工厂解决方案
已于多家半导体与面板标杆工厂上线并验证成效，有效解决复杂派工问题。
6
高度客制化弹性
专业团队兼具 AI 技术与制造知识，提供针对特定产线的客制化派工规则与生产限制，满足各产业需求。