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∆V的實際使用
表 2、2017 年全廠電池放電狀況
透過 2016 以及 2017 年的電池資
項目 電池狀態 料找出了電池即早 PM 判斷手法，
接下來我們將這樣的手法正式套用
在線時間(年) 0~1 1~2 2~3 3~4 4~5 5~6 6~7 7~8 Total 到 2018 年 ( 即 為 2017 年 先 預 測
明年度可能異常的電池，並完成新
電池顆數 240 887 6,254 6,577 5,274 1,840 9,360 80 30512 品更換 )。

電池占比 1% 4% 20% 23% 10% 2% 40% 0% 100% 以竹科A廠為例， 表3所示2016年
異常率為0.5%；2017年異常率為
Spec.10.8V - 4 27 20 8 4 230 - 293 ×5%=15顆 1.0%，異常率逐年倍增是由於廠
異常數(2017)
內的十年期電池有四成以上皆運
Spec.10.8V 4 7 11 11 10 105 3 151 轉了7年，電池大批次逐漸老化，
異常數(2016)
我們由此推斷若不使用∆V手法即
早更換PM，至2018年異常率將會
Spec.10.8V 0.0% 0.5% 0.4% 0.3% 0.2% 0.2% 2.5% 0.0% 1.0%→ 0.05%
異常率(2017) 達到2.0%。但透過本文提出的手
法，有效的將異常率控管在1.0%
Spec.10.8V 1.7% 0.8% 0.2% 0.2% 0.2% 5.7% 0.0% 0.0% 0.5%
異常率(2016) 以下。

表 3、2018 年全廠電池放電狀況
結論
項目 電池狀態

在線時間(年) 0~1 1~2 2~3 3~4 4~5 5~6 6~7 7~8 8~9 Total 透過統計手法加上原廠測試驗證，
等於11.2V加∆V(2.3V)，確實有效
2018電池顆數 1,306 2,601 1,349 7,107 6,546 4,480 920 6,805 78 31,192 的降低電池異常率，並將其控管在
1%以內。最後再將2018年的異常
電池占比 4% 8% 4% 23% 21% 14% 3% 22% 0% 100%
品驗證2017年的分布狀況，觀察
圖13可以發現，第 I、III、IV象限的
2017電池顆數 1 480 1,350 7,135 6,576 4,491 1,760 8,641 78 30,512
異常電池已於2017年預知更換，
由 圖14觀察得知，原本可能會發生
電池占比 0% 2% 4% 23% 22% 15% 6% 28% 0% 1
的2%異常率下降至0.7%。
2016電池顆數 - - 1,110 7,135 6,577 4,491 1,880 8,641 78 29,912
雖然我們使用本文手法大幅改善
電池的異常率，但並未如預期的
電池占比 0% 0% 4% 24% 22% 15% 6% 29% 0% 1
準確。參照 表4 ，原先我們選擇模
Spec.10.8V 1 3 3 44 38 20 1 112 - 222 型11.2V+∆V(2.3V)預測可以撈到
異常數(2018) 95%的異常電池，理當可以將異常
率降低為0.1%，但透過2018年實
Spec.10.8V 1 - 1 32 20 8 4 233 - 299
異常數(2017) 際驗證僅撈到65%的異常電池，原
因在於電壓的取樣。
Spec.10.8V - - 4 7 11 11 10 105 3 151 由於∆V是初始電壓與截止電壓的壓
異常數(2016)
差，因此初始電壓與截止電壓的正
Spec.10.8V 0.10% 0.10% 0.20% 0.60% 0.60% 0.40% 0.10% 1.60% 0.00% 0.70% 確性就佔了很大的因素，說明目前
異常率(2018) ↑1.0×2=2.0% UPS電池放電手法並不固定，有兩
項差異左右了這個∆V的值，也決定
Spec.10.8V 100% 0.00% 0.10% 0.40% 0.30% 0.20% 0.20% 2.70% 0.00% 1.00%
異常率(2017) ↑0.5×2=1.0% 了這個手法的準確性。
– 電池充電狀況：電池在放電保養
Spec.10.8V 0.00% 0.00% 0.40% 0.10% 0.20% 0.20% 0.50% 1.20% 3.80% 0.50%
異常率(2016) 前，飽電與否會影響初始電壓與
截止電壓的量測值。

FACILITY JOURNAL JUNE 2019 95