本技術整合大數據分析技術、元模型與可解釋性人工智慧演算法，分析蒐集供應鏈資訊、產能組態、生產資訊和未來投片的計劃，自動挖掘供應鏈與半導體製造過程的關鍵因子，並透過提供更精準的產品需求預測與投片產品的製造週期時間，以提升半導體供應鏈與製程網路系統穩健性，為供應鏈、製造規劃部進行穩健規劃、降低製造成本。


本技術「先進可解釋性人工智慧預測技術」透過整合大數據分析技術元模型與可解釋性人工智慧演算法來強化元模型，包含對未來新製程平台導入與新機台產能提升之先進製造週期預測模型。該架構的基本目標如下：（1）實現彈性的決策，模型可以在不同的生產場景下進行自我調整學習（2）在生產環境中面對離散事件時，通過行動選擇、監控波動通知和調整實現系統韌性（3）動態系統的即時規劃和控制。



本技術整合 (1)自動化特徵萃取技術、(2)產能、產品組態分類器；(3)結合元模型與可解釋性人工智慧解構先進預測模型並(4)混合策略，以適應半導體產業中不同規劃期、不同資料組態之適用線性模型。透過蒐集供應鏈資訊、產能組態、生產資訊和未來投片的計劃，該技術會自動挖掘供應鏈與半導體製造過程的關鍵因子，從而進行更精準的產品需求預測(提升30%準確率)與投片產品的製造週期時間推估(提升23%準確率)，以提升半導體供應鏈與製程網路系統穩健性，降低製造成本(將低約30%庫存成本；20%製造成本)。