First, it is difficult to determine

First, it is difficult to determine the right level of abstraction to be used in a proposed model. This is largely an art now that is best done by our most experienced modeling engineers. Large DES models (due to detailed abstractions) take many hours of CPU time to run, require very large data sets, and may be complex to write. One would like to only use them when necessary and instead use fast analytic models, or models with less detail, whenever possible. We have studied
this problem and for the time being have opted to model all the detail we can afford. We set priorities as to where detail is needed and we do all that the budget or time frame allows. Our experience when improving already highly effective wafer-fabs, running at full volume, has been that everything matters and interacts with everything else, thus requiring high-quality DES models. Linear flow assembly processes are not so sensitive.

Kết quả (Việt) 2:

Đầu tiên, nó là khó khăn để xác định đúng mức trừu tượng được sử dụng trong một mô hình đề xuất. Điều này phần lớn là một nghệ thuật bây giờ là tốt nhất thực hiện bởi các kỹ sư giàu kinh nghiệm nhất mô hình của chúng tôi. Mô hình DES lớn (do trừu tượng chi tiết) mất nhiều giờ thời gian CPU để chạy, đòi hỏi phải tập dữ liệu rất lớn, và có thể phức tạp để viết. Người ta muốn chỉ sử dụng chúng khi cần thiết và thay vào đó sử dụng mô hình phân tích nhanh, hoặc các mô hình với ít chi tiết hơn, bất cứ khi nào có thể. Chúng tôi đã nghiên cứu
vấn đề này và cho thời gian được chọn tham gia mô hình tất cả các chi tiết chúng ta có thể mua được. Chúng tôi thiết lập các ưu tiên như là nơi chi tiết là cần thiết và chúng tôi làm tất cả những khung ngân sách hoặc thời gian cho phép. Kinh nghiệm của chúng tôi khi cải tiến đã có hiệu quả cao wafer-fabs, chạy ở khối lượng đầy đủ, đã được rằng vấn đề tất cả mọi thứ và tương tác với mọi thứ khác, do đó đòi hỏi chất lượng cao mô hình DES. Quy trình lắp ráp dòng tuyến tính không quá nhạy cảm.