臺灣博碩士論文加值系統

目前半導體廠之化學品供應系統的故障診斷方式通常係，工程師依據設備之警報訊息及利用本身之維修經驗進行診斷。然而人員流動率高，有經驗者培養不易，經常發生故障排除失誤或延誤的情況。本研究針對常用之化學品供應系統，透過工廠內實際案例分析及專家維修經驗，運用專家系統的方法建立故障診斷指標及故障因子關聯度權重值，再以灰關聯分析作故障因子之推論，提出一個故障診斷輔助系統。提供維修人員三個優先檢查項目與順序作為故障診斷參考，增加排除故障的速度。本研究以工廠內五個實際案例為研究對象，並比較診斷輔助系統與傳統人工診斷之差異；研究結果推估本化學品供應診斷輔助系統對於壓力容器之故障診斷，可減少65.9%的平均故障檢查項目及縮短66%的平均故障診斷時間，驗證本方法可有效提高故障診斷效率。

Recently, the typical fault diagnosis of a semiconductor factory’s chemical dispensing system is that an engineer makes fault diagnosis according to alarm status and his own maintenance experience. However, it is difficult for training an experienced engineer, so the diagnosis mistakes or time delays are often happened. This study employs an expert-based system including fault related index factors and relational weighting values through the actual case analysis and expert’s maintenance experience in the factory. And the grey relational analysis inference is also used to establish a fault diagnosis assistance system for a chemical dispensing system which can generate the first three priorities of check items to be diagnosed for a maintenance engineer. This study selects five real cases as the investigation tasks and compares the performance between the proposed diagnosis system and the traditional human work. The implemented results show that the proposed fault diagnosis assistance system can reduce 65.9% check items, and shorten 66% of diagnosis time in average. It is a useful method to improve the fault diagnosis efficiency.

摘要 I
ABSTRACT II
誌謝 III
目錄 IV
圖目錄 VII
表目錄 IX
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機與目的 1
1.3 研究方法與步驟 2
1.4 本文架構 4
第二章 相關技術與文獻探討 5
2.1 故障診斷 5
2.2 人工智慧與專家系統 8
2.2.1 人工智慧 8
2.2.2 專家系統 8
2.2.3 專家系統與人類專家之差異 9
2.3 專家系統特性 12
2.4 專家系統組成 12
2.4.1 知識工程 14
2.4.2 推論引擎 14
2.5 灰關聯分析 18
2.5.1 灰色理論簡介 19
2.5.2 灰色系統理論的研究內容 19
2.5.3 灰關聯空間 21
2.5.4 灰關聯生成 23
2.5.5 灰關聯測度的四項公理 24
2.5.6 灰關聯度 25
2.5.7 灰關聯分析之應用 27
2.6 化學品供應系統故障診斷 27
第三章 化學品供應系統故障分析與診斷 30
3.1 化學品供系統介紹 30
3.2 化學品供應單元介紹說明 32
3.3 化學品供應流程分析 35
3.4 故障元件分類 39
3.5 壓力容器系統故障分析 40
3.5.1 故障樹分析 41
3.5.2 規則式推論故障診斷 46
3.6 灰關聯分析式故障診斷 49
3.6.1 外顯故障指標及關聯度權重值建立 49
3.6.2 灰關聯分析 59
第四章 系統建構與驗證 68
4.1 系統建構環境與工具 68
4.2 系統設計與規劃 68
4.3 系統操作流程與功能說明 69
4.4 功能驗證 73
第五章 結論與未來研究方向 82
5.1 結論 82
5.2 未來研究方向 82
參考文獻 84
作者簡介 90

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