半導體製造目前的主流是以矽晶圓為基礎材料，透過複雜的積體電路製造程序於其表面建構所需要的電子元件，主要製造程序包括微影技術、蝕刻技術、擴散與離子植入技術、薄膜與氧化層沉積以及機械研磨等技術。其中，離子植入技術是透過燈絲加熱氣體，經過一連串的篩選與加速程序，將離子植入矽晶圓表面，藉以改變材料的表面和本體的電性，是控制積體電路導電性的重要關鍵。離子植入機器在生成離子束的過程中，需要經過多項硬體設備的篩選與調整，以期用最穩定的離子束將離子植入於矽晶圓。然而在調整離子束的過程中，因為機台間彼此的差異，抑或人為調機技巧上的差異，容易發生調整出來的離子束能量不足，而造成機台產出效率不佳；抑或起始的電流電壓過多，造成機台過度損耗並影響可產出時間，也造成了人力與機台產出上的浪費。
本研究以調機效率最大化為目標，依照紫式決策分析模型建構影響離子植入機台調機效能可能因子的層級架構，藉由資料包絡分析法進行各決策單位的效率分析，分別就單一機台與多機台進行總效率分析、差額變數分析、技術效率分析、規模變動分析，以及敏感度分析，使決策者可就單一機台部分調整調機參數權重設定，並透過多機台的相互比較找出派工與機器設備校正準則。本研究可以有效提升離子植入機調機效率並降低人力浪費的成本，進而提升生產力與競爭力。本研究並以某半導體製造公司爲實證對象，為保護研究個案公司之營業機密與資訊，本研究中的數據資料在不影響研究效度下，已做必要之修正，研究結果已證明本研究之效度。

The current mainstream of semiconductor manufacturing uses silicon wafer as a fundamental material with the needed electronic components build on the surface by several hundred steps of integrated circuits manufacturing process include wafer oxide layer growth, lithography, etching, cleaning, impurity diffusion, ion implantation, thin film deposition and mechanical polishing, etc.
Ion implantation is a process that implants ion beam into wafer surface by accelerating high-voltage. The electron beam conditions are very widely depending on machines and operators. Shortage of energy of the electron beam will impact on overall equipment effectiveness and productivity.
This study aims to maximize efficiency of tune beam conditions by constructing hierarchical structure factors according to UNISON decision framework, and clarify the improvement opportunities through DEA(Data Envelopment Analysis) approach. An empirical study was conducted in a semiconductor manufacturing company for validation. The results have shown the validity of the proposed framework that can assist decision makers to fine-tune the tune beam parameters and modify the dispatching rules, and calibrate the difference of beam path for each tool to improve the tune beam efficiency and enhance the productivity.

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