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國立交通大學 工學院半導體材料與製程設備學程 柯富祥所指導 陳彥傑的 統計法應用於機械手臂故障預測及維護研究 （2020），提出Tucson 故障率關鍵因素是什麼，來自於機械手臂、標準差、預測故障。

而第二篇論文東海大學 工業工程與經營資訊學系 邱創鈞所指導 宋宏遠的 預防保養與生產計畫之結合研究 以IC產業為例 （2019），提出因為有 預防保養、生產計畫、機器學習的重點而找出了 Tucson 故障率的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了Tucson 故障率，大家也想知道這些：

統計法應用於機械手臂故障預測及維護研究

為了解決Tucson 故障率的問題，作者陳彥傑 這樣論述：

隨著工業製造進入工業4.0，工業設備監控從傳統紙本記錄進入到電腦化即時性監控、甚至預測性的監控，讓設備管理防患於未然，能夠預防勝於治療，事先預測故障，降低機台備品庫存，提高機台稼動率，提高產能來增加生產廠商的獲利。設備二十四小時生產即使規律性的定期保養設備，仍可能會發生非預期性的故障停機狀況，或是當大量報廢損失了才發現到品質異常，調查後才知道機台發生異常，除了原物料的成本損失，也無法如期達到客戶的交期需求，影響客戶的信賴，而失去訂單。機台維修是必需，最壞的情況是臨時發生故障而緊急搶修，因此難以預估停機維修的時間，也無法掌握損失成本。因此故障預測，有助工廠能更有效率掌握機台的健康情況，大幅減少

生產線因機台突然故障而必須停機的風險。本研究使用機械手臂模擬生產時取放片動作，以雷射讀取重複精度值，建立數據資料庫後，將數據用六標準差分析管制圖來預測故障分析的機率。

預防保養與生產計畫之結合研究 以IC產業為例

為了解決Tucson 故障率的問題，作者宋宏遠 這樣論述：

一般而言，生產作業與保養被視為兩相獨立之活動，與此同時，兩者也存在衝突對立的關係。生產過程中會盡量避免停機，以增加產能及生產平穩；然而，若不進行機台預防保養作業，會使機台故障率提高，後續恢復生產狀態需花費更多時間、金錢成本。基於此條件之下，應如何規劃機台的保養排程遂成為一項重要課題，要同時兼顧生產平穩性且考量機台運作狀態，乃為生產計畫與預防保養保養間的權衡取捨。本研究主分為兩階段進行，第一階段主針對機台運作之相關參數進行分析，檢視參數於生產中的異動情形，透過機器學習的分析，以數據支撐假說論點，建立一個機台健康狀況的預測檢知模型，分析參數的衰退趨勢。基於此去檢視現行保養機制之規劃，透過參數與故

障的關聯，以推斷哪一區段應進行機台保養，於故障發生前提早對機台進行保養，以期提高機台稼動率、降低不必要的浪費。第二階段的生產與保養之結合模型則延續了第一階段所建立之預測檢知模型，將得出之保養區段進行排程調度的優化，此階段所建構的數學模型中考量了該保養區段下的生產限制，將生產計劃(在製品數量、產能需求......)與保養作業相互結合，降低生產與保養兩者間的衝突性，達成更權衡性之排程調度。

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