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【智慧專欄】分解 OEE KPI ,並運用機器學習改善生產力
作者:郭仲仁 博士 宇清數位智慧股份有限公司公司董事長暨首席技術長 OEE (Overall Equipment Effectiveness) OEE = Availability × Performance × Quality。三大構面分別代表可用率、性能與品質,能全面評估設備效能。透過細分指標分析,可精準識別效率損失來源。 以某半導體晶圓廠的關鍵生產機台為例,在總時間 24 小時當中,有 5 個小時是停機時間 (Down) 。在剩下的 20 個小時中,有4個小時是閒置 (Idle) 。當機器運行時,還會有效率損失 (Efficiency loss) 。此外,生產過程中也可能產生報廢 (Scrap) 。 最終 只有約 60% 的設備資本支出 (CapEx) 真正有效地用於生產良品 (Good wafers)。因此,值得我們探討該如何減少停機時間、閒置時間和效率損失。特別是「效率」這塊,它就像一個黑盒子,需要我們去探索和拆解 KPI。 Downtime 分析與改善 宇清數位 (YouThought) 的資料庫包含了 16 座晶圓廠的個別
10月31日
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