在工业生产管理中,市场需求、产品本身的需求以及设备运行效率等都是影响工厂生产能力的关键变量。这些变量在实际中的不确定性,导致了工厂生产能力计划的变动性。由于半导体产品生命周期日益缩短,生产设备造价昂贵等原因,工厂长期生产能力需求的不确定性在半导体制造业表现得更为突出。本文首先对半导体长期生产能力计划过程中的不确定性进行了研究:定义生产能力计划过程中的关键不确定性因素;量化这些关键不确定因素对生产能力的影响;在此基础上,提出一种新的决策方法,保证工厂运营管理者正确做出是否改变以及改变多少生产能力的决策,从而达到有效地控制半导体长期生产能力计划过程中不确定因素的目的。本文从半导体工厂长期生产能力计划的顶层即厂房生产面积的计划展开,对一跨国半导体封装测试公司提供的厂房生产面积的长期历史预测数据以及对应的真实数据进行分析,采用线性回归,灰预测,神经网络BP算法,基于数理统计的置信区间的求解等方法分别定义厂房生产面积预测的不确定度,经多种方法的比较得出,基于数理统计方法求解出的生产面积历史预测误差置信区间能直观清楚地标定不确定度。基于生产面积预测不确定性的定义,本文应用风险价值(Value at Risk,简称VaR)方法对这一不确定性带来的风险进行识别并决策。VaR模型求解的关键问题是对预测误差样本数据概率分布的定义,结合已有的历史数据样本和专家经验,最终采纳了正态分布假设条件下求解出的VaR临界值进行验证,验证结果表明,与现有方法比较,基于VaR模型得出正确决策的概率有了明显提高。在识别厂房生产面积存在不够的风险的基础上,应用经典报童模型求解需要扩建厂房生产面积的最优值,保证投资的风险最小。该模型主要考虑了生产面积需求的不确定性,单位生产面积的投资成本c0以及生产面积的边际收益cs三个因素。经过分析得出,当生产面积需求函数确定时,单位生产面积的投资成本c0以及边际收益cs相差越大,厂房生产面积需求的不确定性对决策变量的影响程度就越大。这些结论为生产管理者进行改变生产能力决策时提供理论依据,从而有效地改善半导体企业的运营管理。