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研究生: 郭晉源
論文名稱: 晶圓測試廠維護策略對生產績效影響之研究
The Impact of the Maintenance Policy to Production Performance in Semiconductor Testing Houses
指導教授: 吳鑄陶博士
許棟樑博士
口試委員:
學位類別: 博士
Doctor
系所名稱: 工學院 - 工業工程與工程管理學系
Department of Industrial Engineering and Engineering Management
論文出版年: 2007
畢業學年度: 95
語文別: 中文
論文頁數: 117
中文關鍵詞: 時間基準維護狀態基準維護晶圓測試廠生產與維護系統
外文關鍵詞: Time Based Maintenance, Condition Based Maintenance, Testing Houses, production and Maintenance System
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  • 半導體晶圓測試廠設備機台非常昂貴,每台費用大致從數千萬到數億元之間不等。設備充份之利用對測試產業將是一非常重要的課題。每當晶圓測試廠發生機台當機、預防保養與更換事件時,將會造成維修費用的增加,設備的閒置使用率降低,機台壽命減短及產品不良損失等情況,進而造成對客戶交貨設定時間延遲之商譽影響。

    整個晶圓測試廠,針對預防維護作業中較無探討分別運用TBM ( Time Based Maintenance) 與CBM(Condition Based Maintenance)策略下對整合生產與維護系統之效益之影響為何。TBM與CBM兩種維護策略下所造成每次維護的時間點皆不同,將對測試產品製造過程的時間點也將會不同,進而影響到各產品的生產週期時間及訂單的達交率。同時在整合生產與維護中也未探討到TBM、CBM方式、機台維護優先順序及維護人力配置情況下之維護組合策略下對系統績效影響,也是先前研究者較無探討的部份。因此本研究將考量TBM與CBM維護方式、維護派工及維護人員配置等三種組合變數下來建構晶圓測試廠生產與維護績效評估系統,可使公司生產與維護目標盡量強化,並增加該企業之競爭優勢。

    研究結果顯示,本研究運用TBM與 CBM方法於生產與維護管理績效系統的模式,可有效模擬企業生產與維護安排之情況,預先瞭解各種維護組合策略下之較佳生產與維護之績效值,並可提供管理者事先安排生產與維護工作之參考依據。
    例如針對維護人員平均使用效率中以目前該公司之狀況應選擇第四組組合策略(灰色系統,SMT,全能工)為68.56%為最佳。而本研究運用系統模擬的方法將可得知設備機台維護之標準人力應為6人與案例公司目前之人力為8人將有2人之差距,因此若運用本研究之方法將可節省該公司每年人力為2人之費用為100.8萬元(3.6萬*14(月)*2人=100.8萬元)。


    Testing tools used by semiconductor foundries are very expensive, the cost in each ranges from tens of millions to hundreds of millions. Optimal use of the equipment for the test industry will be a very important topic. When testing tools used for testing in semiconductor foundries crash, or when preventive maintenance and parts replacements are required, the maintenance cost redundant, lowering of the machine usage rates, reduced lifespan, and losses due to product defects may occur as a result. This may further delay shipment of the product to the customer and have productive effects on the business reputation.

    There has not been much in-depth discussion of preventive maintenance in Ic Testing house , especially the performance of Time Based Maintenance (TBM) and Condition Based Maintenance (CBM) strategies on the production and maintenance systems. The difference between TBM and CBM strategies causes different maintenance times, resulting in different product manufacturing overall cycle times; further affecting the product production lifecycles and order fulfillment rates. Also, TBM and CBM methods, order in which machine tools are maintained, human resource distribution, and other maintenance strategy issues are not investigated during integrated product manufacturing and maintenance for effects in system performance; it is also a topic not fully investigated.

    Therefore, this research evaluated the TBM and CBM methods, maintenance work displacement, and assignment of maintenance personnel. With these three factors, a semiconductor foundry production and maintenance effectiveness performance system is established to enable strengthening of a company’s production and maintenance goals while increasing the competitiveness of the business.

    For example, based on the average usage rates by maintenance personnel, the company should select the fourth strategic combination (grey system, SMT, fully rounded personnel) with 68.56% as the must optimal selection.

    This research applies the system simulation method to learn that the standard human resource for machine tools should be 6 personnel, 2 personnel less than the 8 personnel used by the company used by this case study. So by apply this case study method, 2 personnel can be reduced, resulting in a savings of 1.008 million dollars (36 thousand * 14 (months) * 2 personnel = 1.008 million dollars).

    目 錄 頁次 中文摘要…………………………………………………………….………….I Abstract…………………………………………………………………………II 目錄…………………………………………………………………………….IV 圖目錄…………………………………………………………………………..V 表目錄…………………………………………………………………….......VII 第一章 緒論…………………………………………………………………..1 1.1 研究背景與動機..…………………………………………………….1 1.2 研究目的………………...……………………………………………2 1.3 研究架構與流程..………………………………………………….. 2 1.4 研究對象與範圍…………………………………………………….. 3 第二章 文獻探討………..…………………………………………………. 6 2.1 設備維護管理……..…………………………………………… 6 2.1.1測試廠維護方式架構………………………………………… 9 2.2 維護系統模型之相關理論………..…………………………….…. 13 2.3 整合性維護系統模型之相關理論……………………………….. 20 2.4 馬可夫理論…………….………………………………………… 21 2.5 貝氏可靠性理論…………..…………………………………….. 24 2.6 灰色系統理論…………..……………………………………….. 26 2.7 系統模擬理論…………..……………………………………….. 29 2.8 總結…………..………………………………………………….. 30 第三章 研究方法………………………………………………………… 31 3.1 設備機台預防維護(Preventive Maintenance, PM)之模式……… .37 3.1.1 TBM方法模式-設備機台PM之灰色預測模式…………37 3.1.2 TBM方法模式-設備機台PM之貝氏可靠性模式………44 3.1.3 CBM方法模式-設備機台PM之統計方法模式…………47 3.2 機台維護派工模式…………..…………………………………….. 50 3.3 維護人力配置模式…………..…………………………………….. 53 3.4 案例公司配合之情境說明……………………………………….. 54 第四章 晶圓測試廠生產與維護績效系統之實例驗證…..……………….. 60 4.1 晶圓測試廠設備機台PM模式之驗證.……………….. …………..60 4.2 晶圓測試廠生產與維護評估系統模擬模式之構建……………...89 4.3 模擬模式分析結果之討論…..…………………..………………..111 第五章 結論與建議……………..………………………………………….113 5.1結論…..……………………………………………..……………….113 5.2未來研究方向 ...……………………………..…………………….114 參考文獻...…………………………………………………………….……..115 圖目錄 頁次 圖1.1 測試廠整合生產與維護系統之架構 ........................................... ………. 4 圖1.2 研究架構圖 …………………………..........................................…………5 圖2.1 維護策略分類圖..……………..…………...…………………………………7 圖2.2 維護拱橋架構圖……..……………..............................................................8 圖2.3 半導體測試廠預防維護之架構.........................................……………….10 圖2.4 測試廠維護模型狀態圖………..................………………………………..12 圖2.5 貝氏可靠性理論過程………………….…………………………………….26 圖3.1 晶圓測試廠模擬情境狀態圖……………………………………... ………33 圖3.2 各種變數之定義….…………………………………………………………34 圖3.3 生產及維護績效指標受到維護變數影響之關係..…………………………..35 圖3.4 晶圓測試廠模擬情境狀態圖..………………………………………………36 圖3.5 設備機台PM預測之灰色模式架構圖.....................................................37 圖3.6 設備機台評估診斷流程..…………….......................................................43 圖3.7 設備機台預防維護之統計方法之評估診斷圖……………………………49 圖3.8 晶圓測試廠生產與維護系統之模擬架構圖………………………………60 圖4.1 本研究模式之模擬架構…………….……………………………................89 圖4.2 模擬動態畫面…………….………………………………………................90 圖4.3 作業時間設定畫面…………….…………………………………………….90 圖4.4 績效指標紀錄表…………….……………………………………………….91 圖4.5 本研究模式之維護模擬架構圖..…….………………………………………92 圖4.6 第一組(灰色/FCFM/全能工)之模擬結果畫面………………………………92 圖4.7 第二組(貝氏/ FCFM /全能工)之模擬結果畫面……………………………..93 圖4.8 第三組(統計/ FCFM /全能工)之模擬結果畫面……………………………..93 圖4.9 第四組(灰色/SMT/全能工)之模擬結果畫面………………………………...94 圖4.10第五組(貝氏/SMT/全能工)之模擬結果畫面定………………………………94 圖4.11第六組(統計/SMT/全能工)之模擬結果畫面…………………………………95 圖4.12第七組(灰色/ FCFM /群組機台)之模擬結果畫面……………………………95 圖4.13第八組(貝氏/ FCFM /群組機台)之模擬結果畫面……………………………96 圖4.14第九組(統計/ FCFM /群組機台)之模擬結果畫面……………………………96 頁次 圖4.15第十組(灰色/SMT/群組機台)之模擬結果畫面………………………………97 圖4.16第十一組(貝氏/SMT/群組機台)之模擬結果畫面……………………………97 圖4.17第十二組(統計/SMT/群組機台)之模擬結果畫面……………………………98 圖4.18第十三組(灰色/ FCFM /維護類型)之模擬結果畫面…………………………98 圖4.19第十四組(貝氏/ FCFM /維護類型)之模擬結果畫面……………… ………..99 圖4.20第十五組(統計/ FCFM /維護類型)之模擬結果畫面………………………...99 圖4.21第十六組(灰色/SMT/維護類型)之模擬結果畫面…………………………..100 圖4.22第十七組(貝氏/SMT/維護類型)之模擬結果畫面…………………………..100 圖4.23第十八組(統計/SMT/維護類型)之模擬結果畫面…………………………..101 圖4.24 維護人員數為8之模擬結果畫面…………………………………………..108 圖4.25維護人員數為7之模擬結果畫面…………………………………………...108 圖4.26 維護人員數為6之模擬結果畫面…………………………………………..109 圖4.27維護人員數為5之模擬結果畫面…………………………………………...109 圖4.28維護人員數為4之模擬結果畫面…………………………………………...110 表目錄 頁次 表2.1 測試廠設備機台類型與維護項目……………....…..................…………………12 表2.2 維護系統模型之國內外相關研究彙整....................................………………….17 表2.3 馬可夫理論之國內外相關研究彙整………………….....………………………..22 表2.4 傳統上預測的方法及期限制 ………….27 表2.5 灰色系統理論之國內外相關研究彙整................................................................28 表3.1 設備維護派工法則與生產派工法則之異同點……………………………………...50 表3.2 適用於設備維護派工法則之生產作業之派工法則………………………………...51 表3.3 A公司各項產品來源分配表………………………………………………………54 表3.4 CP製程部分之各項產品至各類型機台之設置與流程時間…………………….54 表3.5 FT製程部分之各項產品至各類型機台之設置與流程時間…………………….55 表3.6 CP製程機台之各類型維護工單之平均來到時間及機台維謢流程時間……….56 表3.7 FT製程機台之各類型維護工單之平均來到時間及機台維謢流程時間…….....57 表4.1 Pxx1機台維護基本資料…………………………………………………………...61 表4.2 運用灰色預測GM(1,1)alpha模式所預測出Pxx1之機台未來各期預測值……62 表4.3 運用灰色預測GM(1,1)alpha模式所預測出Pxx1下一次PM日期之結果……62 表4.4 Pxx2機台維護基本資料…………………………………………………………...62 表4.5 運用灰色預測GM(1,1)alpha模式所預測出Pxx2之機台未來各期預測值……63 表4.6 運用灰色預測GM(1,1)alpha模式所預測出Pxx2下一次PM日期之結果……63 表4.7 Pxx3機台維護基本資料…………………………………………………………...64 表4.8 運用灰色預測GM(1,1)alpha模式所預測出之Pxx3機台未來各期預測值……64 表4.9 運用灰色預測GM(1,1)alpha模式所預測出Pxx3下一次PM日期之結果……64 表4.10 Pxx4機台維護基本資料………………………………………………………….65 表4.11 運用灰色預測GM(1,1)alpha模式所預測出之Pxx4機台未來各期預測值……65 表4.12 運用灰色預測GM(1,1)alpha模式所預測出Pxx4下一次PM日期之結果…..65 表4.13 Pxx5機台維護基本資料………………………………………………………….66 表4.14 運用灰色預測GM(1,1)alpha模式所預測出之Pxx5機台未來各期預測值…..66 表4.15 運用灰色預測GM(1,1)alpha模式所預測出Pxx5下一次PM日期之結果…..66 表4.16 Pxx6機台維護基本資料………………………………………………………….67 表4.17 運用灰色預測GM(1,1)alpha模式所預測出之Pxx6機台未來各期預測值…..67 頁次 表4.18 運用灰色預測GM(1,1)alpha模式所預測出Pxx6下一次PM日期之結果….67 表4.19 Pxx7機台維護基本資料…………………………………………………………68 表4.20 運用灰色預測GM(1,1)alpha模式所預測出之Pxx7機台未來各期預測值….68 表4.21 運用灰色預測GM(1,1)alpha模式所預測出Pxx7下一次PM日期之結果….68 表4.22 灰色預測模式運用於晶圓針測機整體結果………………………………….....68 表4.23 Sxx1機台維護基本資料…………………………………………………………69 表4.24 運用灰色預測GM(1,1)alpha模式所預測出之Sxx1機台未來各期預測值……..69 表4.25 運用灰色預測GM(1,1)alpha模式所預測出Sxx1下一次PM日期之結果……..70 表4.26 Sxx2機台維護基本資料………………………………………………………….71 表4.27 運用灰色預測GM(1,1)alpha模式所預測出之機台未來各期預測值…………71 表4.28 運用灰色預測GM(1,1)alpha模式所預測出Sxx2下一次PM日期之結果…..71 表4.29 Sxx3機台維護基本資料………………………………………………………….72 表4.30 運用灰色預測GM(1,1)alpha模式所預測出之Sxx3機台未來各期預測值…..72 表4.31 運用灰色預測GM(1,1)alpha模式所預測出Sxx3下一次PM日期之結果…..72 表4.32 Sxx4機台維護基本資料………………………………………………………….73 表4.33 運用灰色預測GM(1,1)alpha模式所預測出之Sxx4機台未來各期預測值…..73 表4.34 運用灰色預測GM(1,1)alpha模式所預測出Sxx4下一次PM日期之結果…...73 表4.35 Sxx5機台維護基本資料…………………………………………………………..74 表4.36 運用灰色預測GM(1,1)alpha模式所預測出之Sxx5機台未來各期預測值…...74 表4.37 運用灰色預測GM(1,1)alpha模式所預測出Sxx5下一次PM日期之結果…..,74 表4.38 Sxx6機台維護基本資料…………………………………………………………..75 表4.39 運用灰色預測GM(1,1)alpha模式所預測出之Sxx6機台未來各期預測值…...75 表4.40 運用灰色預測GM(1,1)alpha模式所預測出Sxx6下一次PM日期之結果…...75 表4.41 Sxx7機台維護基本資料…………………………………………………………..76 表4.42 運用灰色預測GM(1,1)alpha模式所預測出之Sxx7機台未來各期預測值…...76 表4.43 運用灰色預測GM(1,1)alpha模式所預測出Sxx7下一次PM日期之結果……77 表4.44 灰色預測模式運用於handle機台整體結果.…………………………………….77 表4.45 Pxx類型機台維護基本資料………………………………………………………78 表4.46 Sxx類型機台維護基本資料………………………………………………………78 表4.47 為產品各類顧客測試良率之基本資料…………………………………………...79 表4.48 Pxx8機台生產日報表資料………………………………………………………..80 頁次 表4.49 Pxx9機台生產日報表資料………………………………………………………80 表4.50 Px10機台生產日報表資料………………………………………………………81 表4.51 Px11機台生產日報表資料……………………………………………………….81 表4.52 Px12機台生產日報表資料……………………………………..………………..82 表4.53 Px13機台生產日報表資料………………………………………………………82 表4.54 Px14機台生產日報表資料………………………………………………………83 表4.55 應用統計方法於測試廠晶圓針測機台下一次PM日期之結果……………….83 表4.56 Sxx8機台生產日報表資料………………………………………………………84 表4.57 Sxx9機台生產日報表資料………………………………………………………84 表4.58 Sx10機台生產日報表資料………………………………………………………85 表4.59 Sx11機台生產日報表資料………………………………………………………85 表4.60 Sx12機台生產日報表資料………………………………………………………86 表4.61 Sx13機台生產日報表資料………………………………………………………86 表4.62 Sx14機台生產日報表資料…………………………………………………………87 表4.63應用統計製程能力方法於晶圓測試廠分類機台下一次PM日期之結果………87 表4.64 TBM及CBM方法於推估針測機及分類機預防維護之間隔時間………………88 表4.65績效指標表為紀錄各種不同組合策略下之各項績效指標值(1/10)……………101 表4.66績效指標表為紀錄各種不同組合策略下之各項績效指標值(2/10)……………102 表4.67績效指標表為紀錄各種不同組合策略下之各項績效指標值(3/10)……………102 表4.68績效指標表為紀錄各種不同組合策略下之各項績效指標值(4/10)……………103 表4.69績效指標表為紀錄各種不同組合策略下之各項績效指標值(5/10)……………104 表4.70績效指標表為紀錄各種不同組合策略下之各項績效指標值(6/10)……………104 表4.71績效指標表為紀錄各種不同組合策略下之各項績效指標值(7/10)……………105 表4.72績效指標表為紀錄各種不同組合策略下之各項績效指標值(8/10)……………105 表4.73績效指標表為紀錄各種不同組合策略下之各項績效指標值(9/10)……………106 表4.74績效指標表為紀錄各種不同組合策略下之各項績效指標值(10/10)…………..107 表4.75績效指標表為紀錄各種不同維護人力下之績效指標值………………………..110 表4.76維護策略組合對生產與維護系統實驗績效整理表……………………………..111

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