半导体工艺周期的静态仿真方法、系统和计算机设备

技术领域

本申请涉及半导体仿真技术领域，特别是涉及一种半导体工艺周期的静态仿真方法、系统、计算机设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

随着半导体技术的发展，出现了半导体仿真技术，用于对半导体生产过程进行模拟预估。半导体仿真方法包括静态仿真方法与动态仿真方法。动态仿真方法在做生产模拟的时候，在系统中建立生产资源(比如设备名单)、产品加工流程顺序和标准的加工时间(Process Time)，让材料在虚拟的生产环境中发生类似现实世界的加工方式、进出设备，而较多的材料会自动发生在设备前面排队待加工。动态仿真方式可以实现高准确度的仿真预估，但是其难度大、成本高。

静态仿真方法创建难度较低，因此可以有效节省仿真成本。传统的静态仿真方法，在做生产模拟的时候，按照一个固定的生产流程和给定的每个步骤的标准周期时间，按照时间进行预测的方式。但是，在实际生产过程中，经过一个工艺步骤进行加工后，通常会有一些不合格的产品，此时，需要对这些产品进行重新再加工(即重工)。重工会导致该工艺步骤的实际周期时间并不是标准周期时间。

因此，由于和实践不同，导致传统的静态仿真方法具有较低的准确度。

发明内容

基于此，本申请实施例提供一种能够提高准确度的静态仿真方法、系统、计算机设备以及计算机可读存储介质。

一种半导体工艺周期的静态仿真方法，包括：

获取目标工艺步骤的标准周期时间、重工概率阈值以及重工参考时间；

通过随机函数，获取目标批次经过所述目标工艺步骤而需要重工的随机概率，所述随机概率大于等于0且小于等于1；

判断所述随机概率是否小于所述重工概率阈值；

如果所述随机概率小于所述重工概率阈值，则根据所述重工参考时间获取所述目标批次的经过所述目标工艺步骤的预估重工时间；

根据所述标准周期时间和所述预估重工时间之和，得到所述目标批次在所述目标工艺步骤的预估周期时间。

在其中一个实施例中，所述判断所述随机概率是否小于所述重工概率阈值之后，还包括：

如果所述随机概率不小于所述重工概率阈值，则获取所述目标批次的预估重工时间为零。

在其中一个实施例中，所述随机函数的取值范围为0至1，所述随机概率为所述随机函数的值。

在其中一个实施例中，

所述根据所述重工参考时间获取所述目标批次的经过所述目标工艺步骤的预估重工时间之前，还包括：

获取所述目标批次的重工波动时间；

所述根据所述重工参考时间获取所述目标批次的经过所述目标工艺步骤的预估重工时间，包括：

根据所述重工参考时间以及重工波动时间，获取所述目标批次的预估重工时间。

在其中一个实施例中，

所述获取所述目标批次的重工波动时间，包括：

获取所述目标工艺步骤的波动系数；

根据所述波动系数与所述随机概率，获取所述目标批次的重工波动时间。

在其中一个实施例中，获取所述目标工艺步骤的波动系数的同时，还获取时间修正常数，所述时间修正常数用于对所述重工参考时间进行调整。

在其中一个实施例中，所述波动系数与所述时间常数的获取方法，包括：

根据经过所述目标工艺步骤的多个历史重工批次的实际重工时间，获取所述目标工艺步骤的历史重工时间范围；

获取初始的波动系数以及初始的时间修正常数，且对所述波动系数以及所述时间修正常数进行调整，直至所述预估重工时间范围与所述历史重工时间范围之差控制在预设范围内。

在其中一个实施例中，对所述波动系数以及所述时间修正常数同时进行调整。

在其中一个实施例中，获取所述目标工艺步骤的重工概率阈值包括：

根据多组历史批次经过所述目标工艺步骤的重工比率，获取所述重工概率阈值。

在其中一个实施例中，获取所述目标工艺步骤的重工参考时间包括：

根据经过所述目标工艺步骤的多个历史重工批次的实际重工时间，获取所述重工参考时间。

在其中一个实施例中，所述重工参考时间为经过所述目标工艺步骤的各个历史返工批次的重工时间的中值或均值。

一种半导体静态仿真系统，包括：

获取模块，用于获取目标工艺步骤的标准周期时间、重工概率阈值以及重工参考时间；

计算模块，用于通过随机函数，获取目标批次经过所述目标工艺步骤而需要重工的随机概率，所述随机概率大于等于0且小于等于1；

判断模块，用于判断所述随机概率是否小于所述重工概率阈值；

控制模块，用于在所述随机概率小于所述重工概率阈值时，根据所述重工参考时间获取所述目标批次的预估重工时间，且根据所述标准周期时间和所述预估重工时间之和，得到所述目标批次在所述目标工艺步骤的预估周期时间。

在其中一个实施例中，

所述获取模块还用于获取所述目标工艺步骤的波动系数，且根据所述波动系数与所述随机概率，获取所述目标批次的重工波动时间；

所述控制模块用于根据所述重工参考时间以及重工波动时间，获取所述目标批次的预估重工时间。

在其中一个实施例中，

所述获取模块获取所述目标工艺步骤的波动系数的同时，还获取时间修正常数，所述时间修正常数用于对所述重工参考时间进行调整；

所述获取模块还用于根据经过所述目标工艺步骤的多个历史重工批次的实际重工时间，获取所述目标工艺步骤的历史重工时间范围；

所述系统还包括参数调节模块，所述参数调节模块用于获取初始的波动系数以及初始的时间修正常数，且对所述波动系数以及所述时间修正常数进行调整，直至所述预估重工时间范围与所述历史重工时间范围之差控制在预设范围内。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的方法的步骤。

上述半导体工艺周期的静态仿真方法、系统、计算机设备以及计算机可读存储介质，在对目标批次在目标工艺步骤的预估周期时间的获取过程中，通过随机函数获取随机概率，从而可以模拟目标批次是否进行重工。当目标批次需要进行重工时，根据标准周期时间和预估重工时间之和来获取预估周期时间。因此，本申请实施例方法在静态仿真中可以将重工时间考虑在内，并且通过随机概率将预估周期时间的结果与是否需要重工联系，从而可以有效仿真实际情况，进而提高仿真准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或传统技术中的技术方案，下面将对实施例或传统技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为一个实施例中半导体工艺周期的静态仿真方法的流程示意图；

图2为又一个实施例中半导体工艺周期的静态仿真方法的流程示意图；

图3为再一个实施例中半导体工艺周期的静态仿真方法的流程示意图；

图4a为一个实施例中历史重工时间范围，图4b为该实施例中进行参数调节之前，预估重工时间范围，图4c为该实施例中进行参数调节之后，预估重工时间范围；

图5为一个实施例中半导体工艺周期的静态仿真系统的结构框图；

图6为一个实施例中半导体工艺周期的静态仿真系统的结构框图。

附图标记说明：100-获取模块，200-计算模块，300-判断模块，400-控制模块，500-参数调节模块。

具体实施方式

为了便于理解本申请，下面将参照相关附图对本申请进行更全面的描述。附图中给出了本申请的实施例。但是，本申请可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使本申请的公开内容更加透彻全面。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。

在此使用时，单数形式的“一”、“一个”和“所述/该”也可以包括复数形式，除非上下文清楚指出另外的方式。还应当理解的是，术语“包括/包含”或“具有”等指定所陈述的特征、整体、步骤、操作、组件、部分或它们的组合的存在，但是不排除存在或添加一个或更多个其他特征、整体、步骤、操作、组件、部分或它们的组合的可能性。

在一个实施例中，请参阅图1，提供了一种半导体工艺周期的静态仿真方法，包括：

步骤S100，获取目标工艺步骤的标准周期时间、重工概率阈值以及重工参考时间；

步骤S200，通过随机函数，获取目标批次经过目标工艺步骤而需要重工的随机概率，随机概率大于等于0且小于等于1；随机函数可以是EXCEL中random函数或者C语言中的rand()、srand()等随机函数，但不限于此。

步骤S300，判断随机概率是否小于重工概率阈值；

步骤S500，如果随机概率小于重工概率阈值，则根据重工参考时间获取目标批次的经过目标工艺步骤的预估重工时间；

步骤S700，根据标准周期时间和预估重工时间之和，得到目标批次在目标工艺步骤的预估周期时间。

在步骤S100中，目标工艺步骤的标准周期时间可以通过新建而获取，也可以在已经建立好的已有标准周期时间中的进行选取。目标工艺步骤的重工概率阈值可以通过计算而获取，也可以在已经计算好的已有重工概率阈值中的进行选取。目标工艺步骤的重工参考时间可以通过计算而获取，也可以在已经计算好的已有重工参考时间中的进行选取。这里对此均没有限制。

下面对目标工艺步骤的标准周期时间、重工概率阈值以及重工参考时间进行详细说明。

首先，目标工艺步骤的标准周期时间即目标工艺步骤的标准CT，其具体可以为一批芯片材料进入目标工艺步骤进行加工时，从上一站出站，到加工完成离开目标工艺步骤所在站点的标准时间。

这里，芯片材料成批进行加工时，可以将芯片材料装在标准密封盒子(SMIF POD)中，每个盒子可以装25片，从而形成一批芯片材料。

具体地，目标工艺步骤的标准周期时间可以包括其标准加工时间与标准等待时间。其中，目标工艺步骤的标准加工时间可以为：一批芯片材料在进行目标工艺步骤时，从进入设备开始加工，到离开设备结束加工(即加工完成离开目标工艺步骤所在站点)的标准时间。目标工艺步骤的标准等待时间可以为：一批芯片材料从目标工艺步骤的上一工艺步骤结束(即从上一站结束)，到目标工艺步骤的开始加工的标准时间。

当目标工艺步骤为工艺过程中的第一个步骤时，标准加工时间为零。

同时，重工概率阈值为进行仿真时用于判断是否会发生重工的概率值。

具体地，芯片材料可以成批进行加工时，在实际生产过程中，会有多个批次的芯片材料在各个工艺步骤中进行加工。对于一个工艺步骤而言，有的批次需要进行重工，而有的批次不需要进行重工。而需要进行重工的批次占比通常不会超过一个预定占比。这里可以以重工概率阈值模拟目标工艺步骤中的该预定占比，从而使得仿真行为特征和实践一致。

作为示例，可以根据多组历史批次经过目标工艺步骤的重工比率，获取目标工艺步骤中的重工概率阈值。

具体地，一组历史批次中可以具有多个批次。例如，一组历史批次可以属于一个历史母批，不同历史批次可以隶属于不同的历史母批。每组历史批次中，需要进行重工的批次在该组历史批次中的占比，为该组历史批次经过目标工艺步骤的重工比率。各组历史批次的重工比率可能不同，但是其会有一个最大值。可以根据该最大值获取目标工艺步骤中的重工概率阈值。具体地，可以将该最大值作为重工概率阈值，也可以将大于该最大值的某一值作为重工概率阈值，这里对比并没有限制。

当然，重工概率阈值的获取方式也并不限于此，例如也可以是相关技术人员根据历史经验设置的。

同时，重工参考时间为用于进行仿真计算的重工的参考时间。

在实际生产过程中，一批芯片材料经过一个工艺步骤进行加工后，通常会有一些不合格的产品，此时，需要对这些产品进行重工，而重工需要一定时间。这里以重工参考时间模拟目标工艺步骤中的该时间，从而使得仿真行为特征和实践一致。

在步骤S200中，随机函数就是产生随机数字的函数。随机概率在0与1之间取值，可以根据随机函数产生的数值获取。

作为示例，随机函数的取值范围可以为0至1。此时，随机概率为随机函数的值，从而使得获取随机概率的处理方式更加简便。

当然，随机函数的取值范围并不限于此。例如，随机函数的取值范围可以为-1至0。此时，可以对随机函数的值再进行取绝对值，从而获取随机概率。

随机概率在0与1之间取值，从而可以模拟目标批次经过目标工艺步骤而需要重工的概率。

在步骤S300中，如上述说明，一个工艺步骤中进行加工的多个批次中，需要进行重工的批次占比通常不会超过一个预定占比。重工概率阈值模拟目标工艺步骤中的该预定占比。

同时，目标工艺步骤中进行加工的多个批次中需要进行重工的批次占比，也可以视作多个批次中的每个批次可能发生重工的概率。因此，目标工艺步骤中进行加工的各个批次可能发生重工的概率，应该不超过重工概率阈值。

因此，可以通过判断目标批次经过目标工艺步骤而需要重工的随机概率是否小于重工概率阈值，来模拟判断目标批次是否发生重工。

在步骤S500中，目标批次经过目标工艺步骤而需要重工的随机概率小于重工概率阈值，则可以模拟目标批次发生重工时的状况。

此时，根据重工参考时间获取目标批次的经过目标工艺步骤的预估重工时间。具体地，预估重工时间可以等于重工参考时间，也可以基于重工参考时间而具有一定波动，这里对此并没有限制。

在步骤S700中，目标批次在目标工艺步骤的预估周期时间可以表示为：

CT

其中，CT

这里，可以理解的是，以上目标批次为在目标工艺步骤中进行加工的多个批次中的一个批次。当要模拟在目标工艺步骤中进行多个批次的芯片材料的加工时，可以分别以各个批次作为目标批次，从而进行仿真模拟。且在生产过程中可以涉及多个工艺步骤。对于各个工艺步骤均可以作为目标工艺步骤，从而可以对整个生产过程的生产周期进行准确预估。

在本实施例静态仿真方法，在对目标批次在目标工艺步骤的预估周期时间的获取过程中，通过随机函数获取随机概率，从而可以模拟目标批次是否进行重工。当目标批次需要进行重工时，根据标准周期时间和预估重工时间之和来获取预估周期时间。因此，本实施例方法在静态仿真中可以将重工时间考虑在内，并且通过随机概率将预估周期时间的结果与是否需要重工联系，从而可以有效仿真实际情况，进而提高仿真准确性。

同时，在目标工艺步骤中进行多个批次的芯片材料的加工时，分别以各个批次作为目标批次而获取的重工概率由随机函数产生，其并不一定相同。因此，针对不同的批次，可以进行不同重工概率的仿真，从而提高整体仿真的准确度。

在一个实施例中，请参阅图2，步骤S300之后，还包括：

步骤S600，如果随机概率不小于重工概率阈值，则获取目标批次的预估重工时间为零。

如上说明，目标工艺步骤中进行加工的各个批次可能发生重工的概率，应该不超过重工概率阈值。因此，这里如果目标批次经过目标工艺步骤而需要重工的随机概率不小于重工概率阈值，则表示其是不合理而不会发生的。因此，此时可以模拟目标批次不发生重工时的状况。

此时，步骤S700获取的目标批次在目标工艺步骤的预估周期时间CT

这里需要说明的是，本实施例中目标批次经过目标工艺步骤而需要重工的随机概率等于重工概率阈值时，视作目标批次不发生重工。而在其他实施例中，目标批次经过目标工艺步骤而需要重工的随机概率等于重工概率阈值时，也可以视作目标批次发生重工。这可以取决于重工概率阈值的取值方式。例如，设定经过目标工艺步骤进行加工的多个批次中需要进行重工的批次占比为P。当重工概率阈值取值为P的最大值时，可以视作目标批次发生重工。当重工概率阈值取值为大于P的最大值的一个值时，可以视作目标批次不发生重工。

在一个实施例中，请参阅图3，步骤S500之前，还包括：

步骤S400，获取目标批次的重工波动时间。

重工波动时间为将重工参考时间进行上下波动的时间。

此时步骤S500中，根据重工参考时间以及重工波动时间，获取目标批次的预估重工时间。

目标批次的预估重工时间可以表示为：

T

其中，T

在本实施例中，目标批次的预估重工时间考虑了重工波动时间，从而使得仿真更加贴近实际，从而提高仿真准确度。

在一个实施例中，步骤S400包括：

步骤S410，获取目标工艺步骤的波动系数；

步骤S420，根据波动系数与随机概率，获取目标批次的重工波动时间。

在步骤S410中，波动系数是用于将随机概率进行缩放，以获取经过目标工艺步骤的目标批次重工波动时间的系数。

在步骤S420中，目标批次的重工波动时间的获取表达式可以为：

T

其中，T

在本实施例中，通过波动系数将随机概率进行有效缩放，从而可以在一定范围内，获取随机的重工波动时间，从而使得仿真更加贴近实际。同时，此时不同的批次作为目标批次，可以获取不同的重工波动时间。不同批次重工波动时间围绕某一时间(重工参考时间)进行不同波动，从而提高仿真准确度。

在一个实施例中，步骤S410在获取目标工艺步骤的波动系数的同时，还获取时间修正常数，时间修正常数用于对重工参考时间进行调整。

此时，步骤S500具体根据调整后的重工参考时间与重工波动时间之和，得到目标批次的经过目标工艺步骤的预估重工时间。

本实施例中，通过时间常数的引用，可以对初始获取的重工参考时间进行进一步调整，从而使得仿真更加准确。

作为示例，此时步骤S410可以包括：

步骤S411，根据经过目标工艺步骤的多个历史重工批次的实际重工时间，获取目标工艺步骤的历史重工时间范围；

步骤S412，获取初始的波动系数以及初始的时间修正常数，且对波动系数以及时间修正常数进行调整，直至预估重工时间范围与历史重工时间范围之差控制在预设范围内。

在步骤S411中，目标工艺步骤的多个历史重工批次例如可以包括n个历史重工批次。每个批次具有一个实际重工时间。n个批次具有n个实际重工时间。n个实际重工时间所在的范围可以作为目标工艺步骤的历史重工时间范围。

在步骤S412中，初始的波动系数可以新建，也可以系统默认值，或者在系统内存储的已有系数中进行选取，等等。同样，初始的时间修正常数可以新建，也可以系统默认值，或者在系统内存储的已有常数中进行选取，等等。

设定预估重工时间范围的最大值为t11，最小值为dt12。历史重工时间范围的最大值为dt21，最小值为dt22，则预估重工时间范围与历史重工时间范围之差为dt1与dt2之差控制在预设范围内，即dt11与dt21之差以及dt12与dt22之差均控制在预设范围之内。

本实施例中，步骤S412为参数调节的步骤，其利用初始的波动系数以及初始的时间修正常数进行第1次调节，之后可以调整波动系数以及时间修正常数以进行多次参数调节。可以理解的是，若第1次调节即满足条件，则后续可以不再进行参数调节，即不再调整波动系数以及时间修正常数。

这里，波动系数与时间修正常数可以同时调整，也可以分布调整，这里对比并没有限制。以下以二者同时调节为例，进行说明。

在进行参数调节之前，随机概率的范围为0至1，重工波动时间范围为0至1；重工参考时间为T

对基础系数进行调节第i次调节后，随机概率的范围扩大或缩小至0至k

具体地，请参阅图4a至图4c，例如，历史重工时间范围如图4a所示，在进行参数调节之前，预估重工时间范围如图4b所示，进行参数调节后，预估重工时间范围如图4c所示，其与图4a范围基本一致。

在一个实施例中，步骤S100中，获取目标工艺步骤的重工参考时间包括：根据经过目标工艺步骤的多个历史重工批次的实际重工时间，获取重工参考时间。

此时，重工参考时间通过计算而获取，从而更加客观有效。

作为示例，重工参考时间可以为经过目标工艺步骤的各个历史返工批次的重工时间的中值。此时，可以滤除偶发干扰因素影响。

当然，重工参考时间可以通过其他方式计算获取，例如，重工参考时间也可以为经过目标工艺步骤的各个历史返工批次的重工时间的均值。

应该理解的是，虽然图1-图3的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1-图3中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，请参阅图5，提供了一种半导体静态仿真系统，包括：获取模块100、计算模块200、判断模块300、控制模块400。

获取模块100用于获取目标工艺步骤的标准周期时间、重工概率阈值以及重工参考时间。

计算模块200用于通过随机函数，获取目标批次经过目标工艺步骤而需要重工的随机概率，随机概率大于等于0且小于等于1。

判断模块300用于判断随机概率是否小于重工概率阈值。

控制模块400用于在随机概率小于重工概率阈值时，根据重工参考时间获取目标批次的预估重工时间，且根据标准周期时间和预估重工时间之和，得到目标批次在目标工艺步骤的预估周期时间。

在一个实施例中，控制模块400还用于在随机概率不小于重工概率阈值时，获取目标批次的预估重工时间为零。

在一个实施例中，获取模块100还用于获取目标批次的重工波动时间。控制模块400用于根据重工参考时间以及重工波动时间，获取目标批次的预估重工时间。

在一个实施例中，获取模块100用于获取目标工艺步骤的波动系数，且根据波动系数与随机概率，获取目标批次的重工波动时间。控制模块400用于根据重工参考时间以及重工波动时间，获取目标批次的预估重工时间。

在一个实施例中，获取模块100获取目标工艺步骤的波动系数的同时，还获取时间修正常数，时间修正常数用于对重工参考时间进行调整。

在一个实施例中，获取模块100还用于根据经过目标工艺步骤的多个历史重工批次的实际重工时间，获取目标工艺步骤的历史重工时间范围。

请参阅图6，系统还包括参数调节模块500。参数调节模块500用于获取初始的波动系数以及初始的时间修正常数，且对波动系数以及时间修正常数进行调整，直至预估重工时间范围与历史重工时间范围之差控制在预设范围内。

在一个实施例中，参数调节模块500对波动系数以及时间修正常数同时进行调整。

在一个实施例中，获取模块100用于根据多组历史批次经过目标工艺步骤的重工比率，获取重工概率阈值。

在一个实施例中，获取模块100用于根据经过目标工艺步骤的多个历史重工批次的实际重工时间，获取重工参考时间。

关于半导体静态仿真系统的具体限定可以参见上文中对于半导体静态仿真方法的限定，在此不再赘述。上述半导体静态仿真系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。需要说明的是，本申请实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

在一个实施例中，还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

步骤S100，获取目标工艺步骤的标准周期时间、重工概率阈值以及重工参考时间；

步骤S200，通过随机函数，获取目标批次经过目标工艺步骤而需要重工的随机概率，随机概率大于等于0且小于等于1；

步骤S300，判断随机概率是否小于重工概率阈值；

步骤S500，如果随机概率小于重工概率阈值，则根据重工参考时间获取目标批次的经过目标工艺步骤的预估重工时间；

步骤S700，根据标准周期时间和预估重工时间之和，得到目标批次在目标工艺步骤的预估周期时间。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

步骤S600，如果随机概率不小于重工概率阈值，则获取目标批次的预估重工时间为零。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

步骤S400，获取目标批次的重工波动时间。

此时步骤S500中，根据重工参考时间以及重工波动时间，获取目标批次的预估重工时间。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

获取目标工艺步骤的波动系数；根据波动系数与随机概率，获取目标批次的重工波动时间。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

获取目标工艺步骤的波动系数的同时，还获取时间修正常数，时间修正常数用于对重工参考时间进行调整。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

根据经过目标工艺步骤的多个历史重工批次的实际重工时间，获取目标工艺步骤的历史重工时间范围；获取初始的波动系数以及初始的时间修正常数，且对波动系数以及时间修正常数进行调整，直至预估重工时间范围与历史重工时间范围之差控制在预设范围内。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

对波动系数以及时间修正常数同时进行调整。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

根据多组历史批次经过目标工艺步骤的重工比率，获取重工概率阈值。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据经过目标工艺步骤的多个历史重工批次的实际重工时间，获取重工参考时间。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

步骤S100，获取目标工艺步骤的标准周期时间、重工概率阈值以及重工参考时间；

步骤S200，通过随机函数，获取目标批次经过目标工艺步骤而需要重工的随机概率，随机概率大于等于0且小于等于1；

步骤S300，判断随机概率是否小于重工概率阈值；

步骤S500，如果随机概率小于重工概率阈值，则根据重工参考时间获取目标批次的经过目标工艺步骤的预估重工时间；

步骤S700，根据标准周期时间和预估重工时间之和，得到目标批次在目标工艺步骤的预估周期时间。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

步骤S600，如果随机概率不小于重工概率阈值，则获取目标批次的预估重工时间为零。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

步骤S400，获取目标批次的重工波动时间。

此时步骤S500中，根据重工参考时间以及重工波动时间，获取目标批次的预估重工时间。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取目标工艺步骤的波动系数；根据波动系数与随机概率，获取目标批次的重工波动时间。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取目标工艺步骤的波动系数的同时，还获取时间修正常数，时间修正常数用于对重工参考时间进行调整。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

根据经过目标工艺步骤的多个历史重工批次的实际重工时间，获取目标工艺步骤的历史重工时间范围；获取初始的波动系数以及初始的时间修正常数，且对波动系数以及时间修正常数进行调整，直至预估重工时间范围与历史重工时间范围之差控制在预设范围内。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

对波动系数以及时间修正常数同时进行调整。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

根据多组历史批次经过目标工艺步骤的重工比率，获取重工概率阈值。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据经过目标工艺步骤的多个历史重工批次的实际重工时间，获取重工参考时间。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特征包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性描述不一定指的是相同的实施例或示例。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。