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技術專文

的保養維護方式多為簡單的清潔、
圖3、Levitt最佳維護保養成本理論模擬圖 圖5、韋伯機率分佈之失效率函數模擬曲線 圖6、F14P1 ATRS生命曲線
上油、目視檢查，很少會主動將
未損壞但已到老化期的元件更換
Weibull Failure Rate with 0<β<1, β=1, β>1 4.00
總維護成本 掉，這樣的保養維護雖可延緩設
0.0200
0.5年預測 備老化的速度，但其效果卻會隨
成本 預防保養 3.20 1年預測
成本, C pm 0.0180 2年預測 著設備的老化程度加劇而越來越
5年預測
故障維護 2.40 F14P1ATRS生命曲線 不明顯，最終造成失效率h(t p )與故
成本, C cm 0.0160 失效率 (%) 障維修成本C f 呈倍數上升，維護總
維護次數 1.60 成本居高不下。為了實現廠務設備
0.0140 最佳保養維護策略就是以最小的維
0.80 護總成本維持設備可靠度，倘若能
0.0120
圖4、設備失效機率密度函數f(t)與 F(t), β=3 設備異常發生前發出提醒並指出可
R(t)關係圖 0.00 能造成異常的原因，提早備料進行
0 2 4 6 8 10 12 14 16
h(t) 0.0100
β=0.5 運轉年限 (Y) 維修更換維持系統可靠度(
失效機率密度函數 0.0080 圖7、利用韋伯可靠度理論來實現廠務最佳保養策略流程示意圖 庫存成本 降低運轉風險，達到
常數)，既可節省緊急應變人力與
，亦可做到Zero
CM
0.0060
t 時間 0.0040 β=1 紀錄 預測 歸納 最小保養維護期望總成本之目的。
因此能準確預測設備異常與未來生
命曲線是對設備進行「預知保養」
失效機率密度函數 0 可靠度預測 對 演算法比 、分析 錄並利用韋伯機率理論來預測出設
韋伯理論
歸納法
0.0020
最為關鍵的一步，藉由設備失效紀
保養項目、做法，病歷
紀錄
表
備未來生命曲線，依此生命曲線，
生命曲線
紀錄 (FAM)
週期性
a 0 100.00 200.00 300.00 Time (t) 400.00 500.00 600.00 700.00 設備 PM/CM 設備未來 設備失效 深入歸納分析出設備失效率之規律
時間 性，再比對設備各保養元件、保養
預知保養 專家 關鍵元件 週期與其病歷損壞紀錄，運用演
失效機率密度函數 機率積分面積為F(t)，反之t以後至 合可靠度浴缸理論。 算法推算出設備PM精進的關鍵元
件，並與廠務、廠商等專家聚焦關
鍵元件(key component)，詳細探
時間∞的積分面積為可靠度R(t)。
設備最佳 廠務、廠商、學者 設備預知保養 討各元件最佳保養維護策略，於設
b 時間 當 f(a)=f(b)但b>a，此時b時期累積 預知保養策略 聚焦式深入討論 關鍵元件 備失效前執行保養維護，防止整體
失效機率F(t)遠大於a時期，換句話 (十四A廠) SDS ATRS（雙氧水 設備失效造成晶圓巨大成本損失，
說，a時期可靠度高於b時期。 分析儀）生命曲線預測與驗證
達到「預知保養」之目的，亦即
因此韋伯可靠度機率分佈函數即 近年來，(十四A廠) SDS ATRS (雙 做到Zero CM，如同 圖7流程圖所
函數，其物理意義為系統在時間t 為： 氧水分析儀)面臨零組件及電控元 的資料來進行ATRS可靠度模擬預 與時間的關係，即設備未來的生命 示。
件紛紛老化，備品也已phase out 測，預測結果如 圖6虛線所示，預 曲線，其中運轉紀錄越多越完整，
以前發生失效的機率，代表設備操
且無法修復，顯示其壽命不只步入 測結果顯示，以ATRS在除錯期之 與實際生命曲線越高度相符，其準
作使用時間累積到t時，失效數目
失效率(Failure rate)，也稱故障 老化期，甚至已經到了設備壽命的 資料(運轉0.5、1年)所進行的預測 確度就越高，也就越具分析之價
相對於全體總數的比率，因此稱為
率，是一個系統設備運轉至t時間為 終點，而需全面換新。由於F14P1 曲線(粉紅色&藍色)，偏離實際生 值。
不可靠度函數(unreliability function) 結果與分析
止的失效可能性，如 圖5所示，其 ATRS建置已久，且維修保養、零 命曲線較遠，提早於10年即進入老
或失效機率函數(failure probability
定義如下： 件損壞更換紀錄完整，加上ATRS 化期，此與除錯期失效率仍大幅波
function) [14] 。 利用韋伯可靠度機率理論實現
逐漸到了運轉壽命的終點，因此特 動尚未穩定有關；然而以平穩期之 對F14P1 ATRS運轉5年資料所預
別以F14P1 ATRS為例，來驗證上 資料(運轉2、5年)所進行的預測曲 廠務設備最佳保養維護策略
測的未來生命曲線做深入歸納分
而韋伯分佈之失效率函數 述可靠度預測理論是否可以適用於 線(紫色、綠色)，則與實際生命曲 依據Levitt & Jardine所提出的維護
然而，可靠度函數(reliability func- 析，發現其失效率凸起點呈有規
廠務設備。 線高度相符，由 圖6可知，不論是 成本理論 [2,3] ：
tion)為系統在某一個時間t之內達成 為： 律的週期性，如 圖8所示，以圖中
預定功能的機率(沒有故障發生的 我們統計F14P1 ATRS過去失效的 以2或5年的資料進行預測，其準確 保養維護期望總成本 基本失效率約為0.8%來看，平均
度皆已高達90%以上，極具參考價
機率)，可表示成： 圖中可發現，當韋伯分佈之形狀參 紀錄，將其生命曲線(失效率曲線) 約每半年將有0.15~0.2%失效率上
值。
數 時， 即為浴缸曲線之除錯 繪出如 圖6紅色曲線所示，從圖中 升、約每年有0.05~0.1%失效率增
期；當 時， 即為浴缸曲線之 可看出，ATRS除錯期約為1年，而 由上述模擬結果可得知，以設備平 現行廠務設備維護方式大多為依 加，而每五年失效率有提升0.25%
例如 圖4為某一設備失效機率密度 平穩期；當 時， 即為浴缸曲 於13年前後逐漸步入老化期，我們 穩期之運轉資料應用於韋伯可靠度 據過去運轉經驗所定義固定保養 以上的小高峰，最終於13年前後開
函數f(t)圖，時間t以前發生失效的 線之老化期，代表此預測模式亦符 分別以ATRS運轉0.5、1、2、5年 機率理論，可準確預測設備失效率 的時間與保養項目(固定C p )，目前 始步入老化期，其失效率隨時間增

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