全球半导体产业日趋成熟，尤其是日、美、西欧等先进国家和地区已经进入稳定的半导体增长时期，较之以前人们把目光更多的集中在产品技术的更新换代上，如何不断缩短半导体产品的设计周期，实现更多个性化功能，并将产品快速投入市场以满足客户需求已成为各大半导体制造商竞相追逐的目标。因此产能规划在整个半导体营运过程中起着极为重要的作用。产能规划问题长期以来一直是半导体制造业中最重要和最困难的问题之一。因为其要求在复杂的制造流程中准确预测在制品的走势，同时还必须考虑各设备的实时制造能力等约束条件。合理的产能规划能够避免千万美金的资本支出，降低运营成本、提高设备记忆人员的利用率，从而提高车间的生产效率，满足终端客户的需求。本文重点解决的是半导体制造测试单元的产能规划问题。建立设备静态产能模型，通过优化设备维护周期，提高了SORT设备探针移动速度，从而提高了设备的生产能力9%；通过增加设备运行中的平行作业的重叠时间来改善设备利用率；在不影响质量的前提下，兼顾工程试验，质量，设备能力和设备产能，合理的安排设备的停机进行预防性维护和工程实验的时间。通过上述综合措施，对设备产能进行最大化的改善，实施结果表明SORT设备产能在生产线满负荷运行状态下从159.4片/周，提高到228.2片/周，产能提升了43.1%。基于离散型仿真技术理论，建立生产系统在制品预测仿真系统WFS（Work-In-Process Forecast System）。该系统根据设备实时状态而进行动态预测在制品走势，较之最传统的按照前段投片量预测流入SORT的在制品数量，以及静态STCM（短期产能模型），动态在制品预测在准确性上得到了大大的提高。通过对比我们可以发现，WFS对于在制品走势预测的动态预测偏差一般能够控制在15%以内，准确性相比其他方法得到了大大的提升，通过更准确地在制品走势预测建立动态模拟，计算测试单元的产能需求，最后通过产能改善，找出各种产能需求下的最佳解决方案。论文研究与实践为半导体制造公司的生产线产能规划提供了有效地理论支持和实践样本。企业已经开始应用本文基本思想，开始着手研发更高级的供应链管理系统。