機台的妥善率，up_time 是機台的可運作時間，down_time 是機台的當機時間，
當機時間包含機台的定期保養維護時間。機台的妥善率越高，機台可用的產能就 越高，因此工廠都希望能縮短當機時間，以提高機台的妥善率。
機台當機時間的長短受到維護作業的影響。維護作業包含兩個因素，第一、
維修能力的高低（機台維修人員的人數、技術），第二、備用零件（spare parts，
以下簡稱備份件）的庫存量，此兩者為構成補給體系維護營運成本的重要因素。
妥善率（A）
在上述的補給體系下，上下游間的支援關係，可分成兩種商業模式：第一，
使用者主導模式（buyer-managed inventory; BMI），其最下游端的晶圓廠，必須 自行管理其備份件庫存，在適當的時機，向上游的供應商購買適當的庫存量，並 自行負責維修。在此狀況下，晶圓廠的同業間，彼此無法共用其資源（人力、物 料 ）， 因 而 造 成 較 高 的 妥 善 率 維 護 營 運 成 本 。 第 二 ， 供 應 商 主 導 模 式
（vendor-managed inventory; VMI），此時晶圓廠是以購買各機台所需妥善率的方 式，來維護其生產線的產能，由供應商來管理備份件庫存與維修人員調動，因此 晶圓廠同業間的資源（人力、物料）是互相共用的，對整個補給體系來說，妥善 率維護營運成本可大為降低。
關於備份件補給體系的運作，過去已有頗多文獻研究如何決定各單位的庫存 量，以提升補給體系的營運績效[1]-[7]。這些研究已有相當重要的成果，也已發 展出商用軟體如OPUS-10 [8]。此等軟體可以在一給定的機台妥善率目標下（例 如90%），快速計算出補給體系中，各單位每種備份件的最適庫存量，使補給體 系的總維護營運成本最低。
然而過去有關備份件的文獻，其補給體系的終端系統通常是單一類型的機 台，譬如飛機、武器系統等。然而，備份件補給體系的最終系統也可能是一個工 廠，譬如晶圓廠是由許多種類型的貴重機台所構成。在晶圓廠，一個機台類型通 常簡稱為機台群（tool group)，晶圓的生產作業要多次（reentry）經過不同的機 台群加工完成，晶圓廠的最終績效是由這許多機台群組合而成。一機台群的妥善 率越高，其成本也越高；因此在預算有限的前提下，如何有效配置各機台群的妥 善率，實在很重要；但是過去卻少有文獻探討此議題。
1.2 研究目的
根據上述的研究動機，本論文擬探討晶圓廠機台群的「妥善率方案組合決策 問題」（tool availability portfolio decision）。亦即在供應商主導（VMI）的商業模 式下，一個給定產品組合和機台組合的晶圓廠（機台組合是指該晶圓廠各機台群 所配置的機台數目），如何決定各機台群的妥善率，使該晶圓廠的獲利最大。
此決策問題的解空間相當龐大，假設該晶圓廠有G 個機台群，每一個機台 群有N種妥善率方案可以選擇，則此晶圓廠有NG 個妥善率方案組合。一實際的晶 圓廠通常有60個以上的機台群，假設 N = 2，則有260≈ 1018妥善率方案組合。
由於解空間非常大，本研究參考Wu等人 [9]的研究，利用等候線網路模型
（queueing network model）[10]來快速評估一組妥善率方案組合的績效，然後發 展一基因演算法（genetic algorithm; GA）[11]與一邊際配置法（marginal allocation;
MA）[12]，以快速找出近似最佳解（near optimal solution），並比較此兩種演算 法（GA/ MA）的績效何者為佳。
1.3 論文章節安排
本論文其他章節安排如下：第二章討論備份件管理與維修作業的相關文獻。
第三章將先詳述本研究問題的決策情境，其次介紹等候線網路模型的功能，最後 敘述本研究所使用的基因演算法和邊際配置法。第四章則提出案例驗證，並比較 各求解方法的績效差異。第五章是研究結論與建議。