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2023電工機械(含實習)[歷年試題+模擬考]：根據108課綱編寫(含111年統測試題解析)(升科大/四技二專)

為了解決晶圓切割的問題，作者程昊 這樣論述：

　　◎收錄111年統測電工機械(含實習)試題與解析  　　◎整合相關考題，熟悉各種出題情境  　　◎二十回模擬試題‧增加實戰經驗  　　◎收錄近年試題‧名師重點解析    　　根據108課綱（教育部107年4月16日發布的「十二年國民基本教育課程綱要」）以及技專校院招生策略委員會107年12月公告的「四技二專統一入學測驗命題範圍調整論述說明」，本書改版調整，以期學生們能「結合探究思考、實務操作及運用」，培養核心能力。    　　日常生活中隨處可見發電機、電動機（馬達）、及變壓器的應用，例如電扇、冷氣、抽風機等等。此外，日常生活中常見的交通工具如火車、汽車，以及高科技公司的設備如晶圓切割機等

，都有電工機械的蹤影，因此電工機械是現代科技中極為重要的一門科目。    　　本書特別為參加統測的同學設計一系列的題目，包含主題式實力加強題庫、全範圍綜合模擬考及近年統測試題。如能仔細練習這些題目，必能確實掌握電工機械題目的重心，迅速解題獲得高分。 此外，因為在108課綱之中，電工機械實習應用了電工機械的諸多概念，且考試內容亦以這些概念居多。因此，需要準備電工機械實習考試的同學，亦可參考本書題目。希望藉由本書的題目，能讓同學在升學考試方面得到助益，也能更加深電工機械的基礎概念。    　　110年命題分析與未來考試趨勢  　　 　　110年統測是舊課綱的最後一年考試，明年開始的出題方向將依據1

08課綱。以舊課綱的出題方向來說，今年考題的題型分布還算平均，幾乎各章節都有考到，且今年的考題相較以往均難上許多，不僅計算繁雜，而且觀念及公式都很複雜。即使是概論裡的題型，都跟以往考題不一樣，難度更高，有需要可以查閱電磁學的書本，會較有助益。    　　電樞反應、磁動勢、安匝數的計算在過去一直都是學生容易混淆且公式易忘的單元，也一直都是考試重點，建議要掌握其要訣。 整體而言，考生準備方向仍以教科書內範圍為主，在平常做好整理並將常用的公式作好標注，考前再做好總復習，尤其是考古題及模擬試題，增強應變能力，應該是不難準備的科目。    　　此外，再提醒考生變壓器、三相感應電動機、同步發電機所佔的題數

一定都會是最高的，務必要花比較多的時間好好鑽研。    　　往後的統測考試將依據108課綱範圍出題，新舊課綱的內容差異不大。要注意的依然是基本觀念，熟記每項公式，基本的觀念題及計算題一定要把握，通常高難度題型不會太多，像今年如此多中高難度的題型屬於異常，故考生不必因110年的考試而感到挫折。考試範圍如有包括實習部分，各種電機的曲線圖及各種效應應特別注意，因考試經常以各電機的曲線圖及效應反考基本概念。    　　＊＊＊＊    　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動，更能時時

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晶圓切割進入發燒排行的影片

應用FMEA於晶圓切割機維修之研究

為了解決晶圓切割的問題，作者孫榮甫 這樣論述：

失效模式與效應分析（Failure Mode and Effects Analysis, FMEA）是一種防止失效的結構系統分析方法，著重於錯誤還未發生之前就加以預防及修正。本研究以晶圓切割機（Wafer Dicing Machine）為例，應用FMEA法，針對晶圓切割機的切割機構進行探討，找出可能會發生的失效模式與可能發生之原因，評估嚴重度、發生度及難檢度，依照風險優先指數去決定解決問題的優先順序，建立預防機制來延長晶圓切割機的使用年限、縮短維修時間及停機時間。藉由失效模式與效應分析，從晶圓切割機16種可能失效模式中，找出5項風險優先指數最高的失效模式進行小組討論，提出改善措施，其中風險優

先指數最高達144，經過改善後降低至30，其餘項目的風險優先指數皆有下降。

智慧製造轉型指引手冊

為了解決晶圓切割的問題，作者財團法人中國生產力中心 這樣論述：

　　本中心所推動的智慧製造發展方案，首重在企業現有問題的解決，以經營管理為主軸，找出企業現有的痛點，以精實管理（Lean Production）為基礎，使產線流程穩定與順暢，再運用IoT、SCADA、BI、Big Data、AOI、AI等ICT技術於製造活動端，逐步優化產線，達成智慧製造的最終目標，創造出企業最大的營運效益。   　　一、自我檢視數位轉型與智慧製造程度 　　二、確實掌握實現智慧製造的方法 　　三、漸進式推動導入重點與關鍵步驟   各界專家強力推薦   　　臺灣機械工業同業公會常務理事、中國砂輪企業股份有限公司副董事長 白文亮 　　流亞科技股份有限公司董事長 陳暐仁 　　國立

臺北科技大學工業工程與管理系教授 陳凱瀛

植基於支援向量機模型之良品預測—以石英振盪器銲線製程為例

為了解決晶圓切割的問題，作者黃俊傑 這樣論述：

銲線製程於石英振盪器的封裝流程屬於前段製程，銲線品質的優劣會直接對電子產品電子訊號的傳輸、阻抗干擾等造成影響，且銲線製程所造成的報廢無法再次重工，故該製程對石英振盪器十分重要。而在銲線製程中的金球球厚、金球球徑、金線弧高則是銲線品質判定的其中幾個重要關鍵因子，目前業界普遍使用放大倍數較高的電子顯微鏡由品管人員人工量測再進行判斷，但因人員量測手法有些微差異或是測量過多而使人員產生視覺疲勞、或注意力分散等因素而產生誤判。本研究使用支援向量機(Support Vector Machine, SVM)進行品管的分類預測，分類模型的應變數為品管分類(即良品與不良品)，自變數為金球球厚、金球球徑與金線弧

高。本研究實驗的結果顯示，以支援向量機模型為基礎的石英振盪器品管分類模型，透過 70/30訓練資料與測試資料進行模型的訓練與測試後，其Recall、F1-Score、Precision評估本研究所提出之分類模型之精準度，可提供準確的石英振盪器品管分類預測。