Layout 與 Hookup 知識手冊

為什麼需要 Layout 規劃

建廠的核心目標是擴充產能，Layout 決定了空間利用率的上限

對 TSMC 而言，建廠的核心目標是擴充產能，而實現產能最大化的關鍵之一，在於有效規劃機台配置，也就是 Layout。在有限空間中，工程團隊致力於擺放最多的生產機台；由於半導體機台結構多樣（單層、雙層、三層式皆有），如何最佳化空間利用率、同時滿足產能需求，是設計 Layout 時最重要的課題。

困難與挑戰

半導體製程高度精密，為確保良率與產能，廠內設有上百條 Layout 設計規範，涵蓋機台相容性、冷卻水／化學品等廠務供應需求、安全法規遵循，以及跨樓層機台配置與附屬設備設計。一座新廠的 Layout 規劃通常需要 6–12 個月，仰賴工程人員人工設計，並須跨部門密切協調、反覆驗證與審查，流程複雜且耗時。

Macro Layout：廠房怎麼分區

Macro Layout 定義的是 Cleanroom 內各製程區的相對位置。常見的區域配置：

Cleanroom 樓下還有 Subfab 與 Dirty Fab，機台的附屬設備（如 Chiller、VMB、DP 盤）往往落在這些樓層，因此 Layout 規劃必須跨樓層評估空間可行性。

AI Layout Engine 怎麼擺機台

用強化學習學出 TSMC 的擺放邏輯，讓機台自己「長」出最佳配置

AI Layout Engine 可將人工設計的 6–12 個月縮短至 72 小時，並允許使用者調整走道寬度等 config，測試不同的最佳化策略。只要建廠時間能縮短一個月，對 TSMC 就是多一個月的產能。

整體流程

設計邏輯：Rule 定義「不可以」，AI 決定「怎麼做最好」

強化學習中，Rule 是界定「不可以」做的事，而不是「可以」做的事。以好鄰居壞鄰居表為例，機台由大到小依序擺放，AI 在可擺放區域內自由尋找最佳位置，而下列規則作為硬性遮罩（mask）：

Reward 機制：機台擺越多分數越高、剩餘空間越多分數越高——AI 在不違反硬規則的前提下，持續朝這兩個方向最佳化。

Training（訓練）與 Inference（推論）

每次輸入後會執行一連串策略最佳化：訓練階段模型會隨機探索各種擺法的可能性，直到收斂出一個最佳擺放策略（Best Policy）；推論階段模型不再探索，只選擇當下機率最高的動作，重複執行直到產生完整佈局。每次訓練結束會做一次評估（Evaluation），作為判斷策略好壞的依據。

目前面臨的挑戰

• 規則是人類口語撰寫，轉譯為程式碼時存在模糊空間與極端案例，需理解設計精神才能正確實作。
• 不同樓層（Fab Layout / Subfab Layout）、不同製程區域有各自的特例限制，泛化性有限。
• 人為設計 Layout 時不會 100% 遵守規則，追求產能最大化時常有妥協，理想規則與實際設計存在落差。
• 機台可跨樓層擺放，使模型的限制式學習環境不固定，是尋求最佳解的一大挑戰。

Hookup 到底在解什麼

Problem Ontology：三個維度拆解「怎麼把兩個接點接起來」這件事

Hookup 求解的順序是：先透過接口分群把接點需求組成一條條「實體對實體連線」，再把每條連線經節點與 N:M 拆解變成多組一對一的選點問題，最後在解題範圍與有狀態路徑策略下產生實際走線。

3.1　維度一：基本題型

拓樸在這裡有兩層意思：一是整體連線的形狀（一對一、一對多）；二是選點上的自由度（N 個候選起點對 M 個候選終點）。

Node：拆解過程中「必須經過」的中介點

Node 不是預先存在的實體類別，而是在拆解一對一連線時，因為需要選點、分匯流或必經通過而產生的位置。常見三種型態：

• 多接點單一物件：如集管（Header）、環狀管（O-ring），本身有多個可選接點位置。
• 單接點單一物件：如門型架這類必經之路。
• 群組物件：如一組 4 個 RC 孔，就形成 4 個可選點位置的 Node。

接口分群：連線從哪裡來

在確認實體對實體連線之前，要先決定哪些接點屬於同一條連線，分幾群就有幾條連線，需考量三件事：

• 相容性——群內接口兩兩相容才能同管
• 容量——群內流量總和不得超過共用管容量
• 目標——群數越少、管線越省

3.2　維度二：解題範圍（耦合關係）

多條線段之間常存在耦合，導致不能各自獨立求解：

跨系統耦合

不同廠務系統之間，設計上有固定的求解先後順序（邏輯來自空間需求度由大到小）：

此外，多系統共用同一空間時也有上下分層偏好，例如電纜架（Tray）上方不可有並行水路——這種上下關係只有相對於別的系統才成立，後解系統的空間偏好取決於先解系統實際走在哪裡。

3.3　維度三：有狀態路徑策略

實際走線時，動態規則（元件本身的規則）、環境規則（空間本身的規則）與目標需求三者共同決定每一步的路徑選擇。

(1) 動態規則：元件生成

元件擺放本身帶有規則，也會影響走線：

這些規則會在線上留下「之後走線要記得的事」，這就是狀態。規則對狀態有讀有寫：流量計上游 10D 是「讀」（檢查已累積的直管長度），下游 5D 是「寫」（留給後段的欠條）。

(2) 環境規則：空間標注

空間本身帶規則，先於走線存在、與元件無關。走線時會把空間離散化（Voxel），每個切塊的可走性由兩層決定：

1. 物理層：這格有沒有被柱、牆、既有管線占用——占用即不可走。
2. 規則層：對未占用的格子標注偏好等級，決定走線成本：

(3) 目標需求

硬限制篩完後通常仍有多個可行解，目標負責排序。同一個量常有兩種身分：「最多 3 個彎頭」是硬限制，「彎頭越少越好」是目標；長度、壓損同理。常見目標包含路徑長度、彎頭數、壓損／真空性能、同行一致性、共享資源使用量、施工複雜度、維修可達性、空間成本，優先序與權重依系統與客戶設定。

走線規則怎麼分類

同樣叫「規則」，管的對象完全不同——分類速查表

實際規則範例

實際配管：以幾個系統為例

把前面的抽象概念對回真實系統的配管流程

Power（Sky Tray）

1. Step 1：取得 AC Box 位置（Rack 視為 AC Box 延伸）；取得需要電力的附屬設備位置並群組統計需求總量；依附屬設備上方間距判斷 tray 高度。
2. Step 2：在附屬設備群集地區尋找 tray 可能空間，依附屬設備長寬決定 tray 方向。
3. Step 3：將 AC Box 的 bbox 視為起點、tray 群組視為終點進行連接。

DP Panel（Distribution Panel，分配盤）

DP 盤的功能是把中央供應的製程氣體或化學品，在終端分配到不同製程或機台。已知的設計假設：

• DP 盤永遠依循前 > 後 > 左右的方式擺放，以機台 load port 做為前方。
• 每台機台的 DP 盤需求固定（例如一組 1v4 的需求不可拆解成兩組 1v2），可從 3D 圖塊中取得。

Chemical / Drain（化學品排液）

Drain 系統的管線依 Utility Matrix 標註分為 general 與 chemical 兩種：

• Chemical 型：POU 方向預設朝下，只需向下固定長出 n 單位長度的管線，不須複雜避障。
• General 型：每個 POU 依 remark 標籤找到對應的 Submain 作為連接目標；同一類 remark 的 POU 會先收到合併管，再以向下 45° 方式接進 Submain（同一類可能產生多根合併管以收完所有 POU，取決於合併管的流量限制）。

合併管只沿 X / Y 軸方向產生，不會有斜的、垂直的、階梯狀的合併管；高程原則：POU 高度 > 合併管高度 > Submain 高度。

從 3D 模型到 2D 圖面

Layout Engine 產出的 OpenUSD，如何變成工程師能用的 CAD 交付物

Step 1 — 讀取資料

系統讀取 Layout 輸出的 CSV（記錄每台機台的配置資訊）。機台的原點座標計算方式特別：不是取 2D 圖塊左下角，而是抓出機台所有「維修區域」的四角，計算出整體中心點作為原點。3D 圖塊由客戶提供，包含機台本體、維修空間、Load Port、參考樓層、附屬設備等。

Step 2 — 映射與定位

系統將機台中心點放置到 CSV 指定的 XY 座標，並依角度旋轉。過程中常需處理 3D 圖塊瑕疵（如缺件、命名錯誤），系統需具備通用方法自動尋找並補正。

Step 3 — 3D 轉 2D 投影

將視角拉到最高、以俯視圖模擬「打光」效果，把物件投射邊緣描繪出來，達到壓扁成 2D 平面的效果。分層描繪：先主機台邊緣，再附屬機台，最後維修空間——前提是這些結構在原始 3D USD 中已是獨立物件。

Step 4 — 圖面規格化

投影完成後轉為 2D CAD（.DXF），依廠商需求把機台上色為藍色設備面，加上巨大 Main 邊框；依 CAD 規範在特定位置打叉或標框；附屬機台若需獨立標示，會畫上專屬藍色方框確保能被獨立識別。

MetAI 產品架構與開發原則

Auto Hookup 與 Auto Layout 是兩套模組化流程，共用同一種「規則數位化」哲學

Auto Hookup

Auto Layout

PoC 的建議切法

兩者是獨立的 PoC 項目：Hookup 選定單一系統、一組指定機台、一對一拓樸且人工設計最耗時者，先把該系統走線規則數位化並驗證；Layout 則以該機台所在區域為範圍，用 Hookup 視角驗證機台配置圖面。規則數位化是一次性投入，成功後可直接擴展到同類拓樸的其他系統或區域。

開發原則

關鍵術語

名詞對照表

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