半導體供應鏈的全球化佈局正面臨著來自美國、德國及日本等地緣政治環境的挑戰與機遇。台灣作為全球半導體產業的核心，供應鏈的擴展與深化不僅攸關台灣自身的經濟發展，更直接影響全球科技產業的未來走向。隨著 AI 應用的蓬勃發展，全球各國愈加重視先進製程對半導體產業的關鍵影響。為了應對這些挑戰，台灣的半導體企業正積極拓展在美、德、日等地的布局，目標是強化供應鏈韌性，並提升其在全球市場中的競爭力。

在這一全球化生產佈局的加速下，台灣企業的高階主管們正面臨愈來愈多的複雜風險，從財務投資與負債預測到市場需求變化的快速應對，再到製造現場品質良率的精確追蹤分析，都極需 AI 數據應用解決方案的支援。SAS 提供的進階AI分析，正是企業提升營運效率、實現數據驅動決策的關鍵工具，助力台灣企業在全球供應鏈中的穩健發展。

SAS在半導體供應鏈中的應用場景

• 供應鏈財務稽核與風險決策：利用SAS結合外部資料對客戶與供應商的財務狀況、生產能力、產業變動等可能的資訊因素進行綜合變動因子評估，篩選出適合供應商，並針對高風險供應商制定相應的風險緩解措施。
• 業務市場商情與產品報價預測：基於產業總體面市場趨勢資訊與個體面客戶數據，利用SAS建立精準的需求預測與報價模型，並利於公司進行產品生產規劃。
• 製程品質良率分析改善自動化：利用SAS 分析模型結合Defect、 SPC、 Yield、 FDC資料數據運用，進行品質良率的根因分析，並快速整理製程產線定期KPI報表與流程作業，降低產線人員工作複雜度
• AIoT物聯網服務與設備AI模型管理：利用SAS Edge收集並監控設備數據，結合SAS  AI Model manager自動化集中控管模型 ，降低產線設備風險並提高產能利用率，降低生產成本。
• 企業決策型AI與生成式AI的相互運用：透過 SAS Viya 將 LLM 整合至您的業務和產業流程中、解釋其結果並加速分析生命週期，同時健全資料保護措施保護企業敏感資料，並透過內建流程改善LLM的問責機制，藉此締造實質的價值。

半導體供應鏈如何利用SAS打造AI-driven(AI驅動)的企業體質

• 建立企業數據中台： 企業主管必須建立跨職能的整合式IT數據中台，將企業內外的數據進行整合，為AI應用提供數據基礎。
• 培養數據人才： 加強對數據科學家、數據工程師等人才的培養，提升企業的數據分析能力。
• 與SAS合作推動數據文化： 充分利用SAS的技術和服務，在企業內部營造數據驅動的文化，鼓勵員工利用數據進行AI應用發想與決策。