目前半導體廠之化學品供應系統的故障診斷方式通常係，工程師依據設備之警報訊息及利用本身之維修經驗進行診斷。然而人員流動率高，有經驗者培養不易，經常發生故障排除失誤或延誤的情況。本研究針對常用之化學品供應系統，透過工廠內實際案例分析及專家維修經驗，運用專家系統的方法建立故障診斷指標及故障因子關聯度權重值，再以灰關聯分析作故障因子之推論，提出一個故障診斷輔助系統。提供維修人員三個優先檢查項目與順序作為故障診斷參考，增加排除故障的速度。本研究以工廠內五個實際案例為研究對象，並比較診斷輔助系統與傳統人工診斷之差異；研究結果推估本化學品供應診斷輔助系統對於壓力容器之故障診斷，可減少65.9%的平均故障檢查項目及縮短66%的平均故障診斷時間，驗證本方法可有效提高故障診斷效率。

Recently, the typical fault diagnosis of a semiconductor factory’s chemical dispensing system is that an engineer makes fault diagnosis according to alarm status and his own maintenance experience. However, it is difficult for training an experienced engineer, so the diagnosis mistakes or time delays are often happened. This study employs an expert-based system including fault related index factors and relational weighting values through the actual case analysis and expert’s maintenance experience in the factory. And the grey relational analysis inference is also used to establish a fault diagnosis assistance system for a chemical dispensing system which can generate the first three priorities of check items to be diagnosed for a maintenance engineer. This study selects five real cases as the investigation tasks and compares the performance between the proposed diagnosis system and the traditional human work. The implemented results show that the proposed fault diagnosis assistance system can reduce 65.9% check items, and shorten 66% of diagnosis time in average. It is a useful method to improve the fault diagnosis efficiency.

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