機台堆貨成因分析子系統

便是將機台堆貨成因分析子系統與工廠的資料庫結合。

（2） 分析及轉換資料模組

工廠的資料庫是原始未經過處理的資料，所以必須先轉換成可以與模 糊規則相互媒合比對的資料。由於工廠資料庫屬遠端資料庫伺服器（Remote DataBase Server） ，所以必須先利用預存程序（Store Procedure） ，每過 10 分鐘判斷遠端資料庫伺服器（Remote DataBase Server）中分析哪些機台 屬於堆貨的狀態，繼而將符合條件的資料轉移至本地端資料庫伺服器（Local DataBase Server），最後一個步驟將它們轉換成可以與模糊規則相互媒合的 資料。

以下為列舉轉換資料的範例：

工廠資料庫中機台屬於堆貨狀態的第一筆資料中，如表 4.1 所示：

表 4. 1 工廠資料庫機台屬於堆貨狀態的第一筆資料

機台 名稱

堆貨 片數

每批 材料 加工 時數

一天 運作 時間

維修 保養 時間

維修 保養 週期

當機 修復 時間

當機 週期

測機 時間

測機 週期

待人 時間

HI 300 0~1 18.4 0.6 1 2 12 1 6 2

表 4.1 資料經過分析及轉換模組轉換成可以與模糊規則媒合比對後的資 料，如表 4.2 所示：

表 4. 2 工廠資料庫機台屬於堆貨狀態的第一筆資料

機台 名稱

堆貨 片數

每批 材料 加工 時數

一天 運作 時間

維修 保養 時間

維修 保養 週期

當機 修復 時間

當機 週期

測機 時間

測機 週期

待人 時間

HI 300 0~1 3 1 1 3 2 1 1 2

得到分析轉換後的資料系統將它儲存於媒合資料庫，以便與專家知識擷取 整合子系統的模糊規則媒合比對。

（3） 媒合資料庫

工廠資料庫分析及轉換後的資料，將它們存入媒合資料庫中，以便未 來與規則庫媒合比對。

（4） 規則媒合模組

機台堆貨成因分析子系統中的媒合資料庫的資料是經由工廠資料庫分 析及轉換後所存入。系統首先判斷每一批材料在機台上處理加工的時數，

再依據與專家知識擷取整合子系統中訂定相同時間的模糊規則比對。例如：

媒合資料庫的第一筆資料中，如表 4.3 所示。

表 4. 3 媒合資料庫的第一筆資料

機台 名稱

堆貨 片數

每批 材料 加工 時數

一天 運作 時間

維修 保養 時間

維修 保養 週期

當機 修復 時間

當機 週期

測機 時間

測機 週期

待人 時間

HI 300 0~1 3 1 1 3 2 1 1 2

堆貨機台的名稱為 HI，HI 機台處理加工每一批材料都在 1 個小時內，系統 則自動在規則庫中找出所有屬於 1 個小時內的模糊規則如表 4.4 所示：

表 4. 4 每批材料加工時數為 0~1 小時的模糊規則

目標 平衡指數不佳 週轉率過低

模糊規則

一天運作時間指數>=2 and 維修保養時間指數>=2 and 維修保養週期指數>=2 and 當機修復時間指數>=1 and 當機週期指數>=1 and 測機時間指數>=1 and 測機週期指數>=1 and

待人時間指數>=2

一天運作時間指數>=2 and 維修保養時間指數>=1 and 維修保養週期指數>=1 and 當機修復時間指數>=2 and 當機週期指數>=2 and 測機時間指數>=1 and 測機週期指數>=1 and

待人時間指數>=2

經過系統的比對後，週轉率過低的模糊規則符合了 HI 機台堆貨的成因，系 統將模糊規則的數值改為文字再存入歷史資料庫中，如下所示：

IF 一天運作時間不足 and 維修保養時間有點久 and 維修保養週期有

點不正常 and 當機修復時間很久 and 當機週期不良 and 測機時 間有點久 and 測機週期有點不良 and 待人時間很久

THEN 系統狀態 = ‘週轉率過低’

以上的例子便是規則媒合所負責的工作。

（5） 歷史紀錄資料庫

歷史紀錄資料庫除了負責將規則媒合模組分析的結果儲存之外，最主 要的則是提供使用者查詢所發生過的歷史紀錄。

經由以上的說明，可以清楚瞭解每個成員所負責的工作，以下 4.2.2.2 中將介紹 機台堆貨成因分析子系統的操作介面。

4.2.2.2 機台堆貨成因分析子系統之操作介面

圖 4.11 為機台堆貨成因分析子系統的主畫面，畫面中三個功能說明如下：

z 規則設定：按此連結便可操作專家知識擷取整合子系統。

z 查詢規則：按此連結可以查詢專家知識擷取整合子系統所產生出來的模 糊規則。

z 查詢機台堆貨成因：按此連結可以查詢規則媒合模組所分析機台堆貨成 因的結果。

圖 4. 21 機台堆貨成因分析子系統之主畫面

圖 4.12 為查詢規則的介面，子系統利用資料庫查詢，將專家知識擷取整合 子系統中規則庫的規則顯示於畫面中，以提供使用者查詢所有的規則。

圖 4. 22 查詢所有模糊規則之畫面

查詢機台堆貨原因：此畫面讓分析機台堆貨原因的專家們能夠容易的查詢到 機台已發生過的事件，它的查詢條件為利用下拉式選單選定事件發生的日期並按 下『執行』按鈕系統自動自歷史紀錄資料庫當中找尋符合條件資料。如圖 4.13 所示：

先選擇想查詢的日期，按下執行按鈕後左下角會出現當日所堆貨的機台，接 著左下方選擇要查詢堆貨機台的名稱，右下方的發生事件就會出現此機台的發生 事件。

圖 4. 23 歷史紀錄查詢畫面

專家利用 PICAS 統可以更容易將本身的經驗，轉化為電腦可儲存應用的格 式，並且快速的產生出機台堆貨成因的模糊規則，以便於未來的堆貨原因分析，

而 PICAS 所提供的查詢介面，可以查詢出有哪些機台有堆貨狀況，並且找出其

防堆貨的發生。下一章我們將評估本 PICAS 置於半導體製造廠內運作可否比工 廠既有的系統達到更好的成效。

在文檔中 中 華 大 學 (頁 74-82)