半导体封装测试产业具有精密的制程技术，且机台种类繁多，属於不确定性的接单式(Make to Order, MTO)生产环境，因此订单的投入来自於顾客的需求。也就是说，产能规划会直接地受到需求波动所带来的影响，大幅提高管理人员从事产能配置...
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半导体封装测试产业具有精密的制程技术，且机台种类繁多，属於不确定性的接单式(Make to Order, MTO)生产环境，因此订单的投入来自於顾客的需求。也就是说，产能规划会直接地受到需求波动所带来的影响，大幅提高管理人员从事产能配置的难度。本研究探讨在资源有限的情况之下，寻求最佳的产能资源分配决策，以达到净利润极大化的经济目标，主要是针对半导体封装测试厂制程中的三项瓶颈机台站别，分别为黏晶(Die Bond, DB)站、焊线(Wire Bond, WB)站以及模压(Molding, MD)站。本研究考虑顾客需求为不确定性参数，建构以情境为基础的两阶段随机规划(Two-Stage Stochastic Programming)数学模式，其目的是为了因应需求波动剧烈的情况发生，纵使未来的需求具有不确定性，其机台及模具搬移决策对於各种需求情境而言都会是较佳的结果。接着，利用两项评估指标完全资讯期望价值(Expected Value of Perfect Information, EVPI)和随机解价值(The Value of the Stochastic Solution, VSS)，以比较需求确定性模型与随机规划模型求解结果之差异，并进行敏感度分析来探讨不同参数变动对净利润目标所造成的影响。最後，结合蒙地卡罗模拟法(Monte Carlo Simulation)加以验证本研究所提出之随机规划模式的有效性。
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