在日常的工业生产中,设备不可避免地会发生故障。故障的频繁发生会大大降低设备的可靠性和生产效率,降低产品质量,对工厂生产计划的按期完成也会造成不同程度的影响。为降低设备故障率,延长使用寿命,保证实际生产正常进行,就需要对设备进行及时、恰当的检测与维护。设备的维护管理是一个与实际紧密结合的研究领域,其发展主要经历了事后维修、预防维修、生产维修和各种设备管理模式并行发展的四个阶段。以状态为基础的预防性维修体制现已成为设备维护管理的发展趋势。基于时间序列的故障预测技术是其中的一个重要方向,国内外学者在这方面也取得了不少研究成果。围绕对半导体封装设备维护体系的优化研究,本文主要完成如下几方面工作:1.概述设备维护管理的发展过程、理论体系和未来的发展趋势。2.简要介绍某半导体封装测试厂、某站点设备的基本结构、工作原理、在生产线上的位置及所完成功能等背景知识,同时介绍该站点现行的设备维护体系,指出现行制度的不足和需改进的方面。3.介绍基于时间序列的设备故障预报的理论方法,从中选择适合于该设备的的理论模型,即基于经典时间序列分析的理论方法。4.收集设备在实际生产中的相关信息,计算得到该设备生产率的数据样本,利用之前介绍的相关知识,建立设备生产率时间序列ARIMA(n, d, m)模型,与实际生产的数据进行比较,取得较为理想的预测结果。5.在对设备一个阶段里故障发生的有效分析基础上,收集、提取该设备在实际生产中针对某类型故障的维修日志和批次日志,并进行分析计算,得到设备实际故障间运行时间的数据样本,建立故障间运行时间ARIMA(n, d, m)模型,实现了对设备原有维护体系的优化。本文研究基于时间序列ARIMA(n, d, m)模型的理论方法,实现对设备生产率和故障间运行时间的建模与预测,完成对原有设备维护体系的优化,为工程技术人员及时、准确地维护生产设备提供相关依据。同时,该方法对工业生产其它领域的设备管理与维护也有借鉴意义。