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chiller半導體的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦日本空氣調節,衛生工程學會寫的 空氣線圖與空調系統應用 可以從中找到所需的評價。
國立清華大學 工業工程與工程管理學系 桑慧敏所指導 蘇品融的 晶圓製造廠空調元件之最佳化節能策略與變頻邏輯分析 （2021），提出chiller半導體關鍵因素是什麼，來自於空調水側系統、基因演算法、元件運轉頻率最佳化、預測模型、PID控制邏輯。
而第二篇論文國立清華大學 工業工程與工程管理學系 簡禎富所指導 周汶蔚的 紫式決策架構建立最佳化廢水幫浦作業與半導體綠色生產之實證研究 （2021），提出因為有 智慧製造、綠色生產、過氧化氫酶、深度學習、多步過氧化氫濃度的預測、幫浦作業、永續、循環經濟的重點而找出了 chiller半導體的解答。
空氣線圖與空調系統應用
為了解決chiller半導體 的問題，作者日本空氣調節,衛生工程學會 這樣論述：
台灣地處亞熱帶，整年氣溫都偏高，因此傳統上都只應用到冷凍空調領域，但隨著社會的日益富裕對空氣環境品質的要求日益提高，因此對冬季暖氣空調的需求也遂步增加。而日本由於秋冬季嚴寒，通常戶戶都會應用到暖氣空調系統，因此設置的系統通常都是冷－暖氣空調系統整年交替應用，本書所論述的即是以冷－暖氣空調系統為主，將可提供國內以冷氣空調為主的觀念更全面的冷－暖氣空調的知識與技術。本書詳細論述冷－暖氣空調系統的原理、應用、與設計，並舉實例解說，且由單元設備（空調系統構成的各個裝置）詳細的論述到整體空調系統的構成、規劃、與設計，並應用空氣線圖作為規劃設計的工具。空調系統的規劃與設計除了應用理論公式計算之
外，應用空氣線圖更是必備的工具，且更為方便而有效，因此本書在冷－暖氣空調系統的規劃與設計上是極實用的參考書。
晶圓製造廠空調元件之最佳化節能策略與變頻邏輯分析
為了解決chiller半導體 的問題，作者蘇品融 這樣論述：
空調系統的耗電佔各產業的電力成本中相當大的比例, 以電機電子業為例, 空調系統歷年來佔總耗電25%以上。因此如何減少在空調設備上的耗電為重要議題。空調水側系統共有四大元件: 冰機、冰水泵、冷卻水泵與冷卻水塔。而過往研究中, 同時針對完整水側系統所有元件來建立數學關係式甚至最佳化整體耗電的研究相當稀少。本研究以完整水測系統進行研究, 提出一套新的元件控制方式, 該方式不僅有 PID 控制還同時有最佳化節能決策。PID 控制的部分為根據產學方歷史資料, 提出包含冰水泵、冷卻水泵與冷卻水塔的 PID 邏輯, 其績效指標 E(MAPE)皆在3%以下。最佳化節能決策的部分, 為根據當前系統的元件運轉狀
態來判斷是否啟用。績效表現以現存的產學方資料進行驗證, 最終使用最佳化決策模型估計可在2020年節省152425元。
紫式決策架構建立最佳化廢水幫浦作業與半導體綠色生產之實證研究
為了解決chiller半導體 的問題，作者周汶蔚 這樣論述：
半導體製造是用水密集型產業，晶圓製造中含有多道晶圓清洗步驟，其中會產生大量之廢水。大多數晶圓清洗之用的溶液含過氧化氫 (H2O2)，因此從製程排放出廢水含有高濃度的過氧化氫。高濃度的過氧化氫會降低廢水處理系統之整體效率並增加環境污染的風險。目前半導體廠普遍在廢水處理廠預處理步驟以多個幫浦決定過氧化氫酶的投放量，作為過氧化氫去除策略。由於預處理桶槽所含的廢水過於複雜。因此，過氧化氫濃度監測傳感器只能安裝於預處理的後端出口的管路，使得過氧化氫酶劑量的準確和優化設置變得困難。若過氧化氫酶的投放量過量或不足，會導致不穩定的過氧化氫去除過程和環境問題。因此本研究建構紫式決策分析架構，整合深度學習模型與
最佳化數學模型，以節省過氧化氫酶的用量並提升系統的穩定性。本研究架構分爲兩個階段：（1） 建構多步過氧化氫濃度的預測（direct multi-step ahead LSTM-NN），以結合長短期記憶(Long Short-Term Memory, LSTM) 及深度神經網絡（Deep Neural Network）模型預測未來20分鐘後的過氧化氫的濃度；（2）建構最佳化過氧化氫酶幫浦調度之優化模型。本研究以台灣某半導體製程廢水處理廠進行實證並檢驗模型效度。 結果顯示，本研究架構可以節省68.89%之過氧化氫酶消耗，同時增進半導體綠色生產與永續資源利用。