機械手臂在工業自動化中廣泛應用，常用來取代人力，特別是執行高精度和重複性的工作。在彩色濾光片的自動化生產線上機械手臂也扮演著重要角色，小世代廠機械手臂約有50 台，5 代以上每個廠約有100 台機械手臂。若每台機械手臂維持90% 稼動率，10 台機械手臂的生產線稼動率僅為35% 。為確保生產線運作順暢，須維持機器設備高稼動，這需要對設備零件的失效模式及其效益進行深入了解，特別是高風險的零件。
本研究針對機械手臂進行設備失效模式與效用分析 MFME A) 並使用三種風險評估方式共同比較評估。( 使用Machin e ry FMEA 手冊之嚴重度、發生度、偵測度評分來計算風險優先指數 RPN ))，( 參考2019 年A IA G VD A 發布FMEA 手冊中的措施優先級 A P) 方式，( 本研究針對嚴重度及發生度展開之風險評估量化方式：將「嚴重度 量化」與「發生度 量化」相乘，也就是總失效成本乘以總發生頻度，以年單位即為一年的失效總成本。
透過分析過去失效狀況及機械手臂主體零件結構的個案研究，交叉驗證風險量化評估方法之合理性。研究發現對於失效風險評估建議改善項目風險量化方法與RPN 及AP 方法相似度很高，甚至更貼近需求；運用上將失效影響性直接量化為金額，可以完整呈現失效嚴重度、無須額外制定評分表並評分，且差異化較為明顯，便利性及準確性都更貼近工廠運作上的需求。

Robotic arms are crucial in industrial automation, especially in color filter manufacturing. This study, using Machinery Failure Mode and Effects Analysis (MFMEA), compares three risk assessment methods for robotic arm failures: (1) Risk Priority Numbers (RPN) calculation based on severity, occurrence, and detection ratings, (2) referencing the Action Priority (AP) method from the 2019 AIAG VDA FMEA handbook, and (3) employing the study's quantification approach for severity and occurrence. Through a case study and analysis of past failures, the research validates the rationality of risk quantification methods, showing high similarity with RPN and AP methods. Notably, the study directly quantifies the monetary impact of failures, enhancing clarity and accuracy for efficient meeting of factory operational demands.

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