在MicroLED 与光电半导体制程快速演进、资料量倍增的环境下，光电整合解决方案供应商富采今（4）日宣布携手SAS打造端到端AI研发平台，将共同整合跨站制程资料，以AutoML 与可解释AI，协助研发团队快速建模、预测与回??制程，大幅缩短研发周期并提升良率。

图一_SAS台湾区总经理龚律安（左）、富采投资控股资讯长赵??厌

长期深耕MicroLED与光电半导体制程的富采，面对制程快速演进、产线资料量与制程叁数同步倍增，近年积极推动研发流程的数位升级，但由於资料分散於不同设备与格式，跨站追溯与关键因子分析始终耗时。

以MOCVD（有机金属化学气相沉积）为例，其反应炉叁数几??决定晶片效率，但工程师往往要等到晶圆走完整个流程後才能确认问题，不仅制程周期被迫拉长，前段、中段到封装资料难以串接，也使良率下降的根因常延後才浮现。

在制程复杂度与市场反应要求同步升高的背景下，富采需要不只是更快的建模工具，而是一套能整合完整制程资料链、协助研发团队快速建立模型，并将研发知识以系统化方式延续下去的 AI 研发平台。

因此，富采选择与 SAS 共同建构一套从资料整合、模型建立到制程部署的完整 AI 研发平台。合作成果使富采能以跨站视角进行分析、导入虚拟量测、提升设备稳定性，并让研发决策真正迈向数据驱动。此模式逐步成为半导体 AI 应用的重要叁考架构。

富采资讯长赵??厌表示，富采寻求的不仅是单一 AI 工具，而是能「与团队一起解决问题」的策略夥伴。SAS 在技术完整度、资料科学方法论以及顾问团队的陪伴深度，都能在真实场景中产生可验证的价值。SAS Viya 提供从资料整理、模型训练到部署的统一平台，搭配AutoML降低建模门槛、可视化介面提高模型可解释性，以及可与即时制程调整控制（Run-to-Run Control）、制造执行系统（MES）弹性整合的容器化部署能力，让研发流程可以真正串接起来

SAS 台湾总经理龚律安指出，这次合作的核心目的，是让富采累积多年的制程 know-how 能被系统化保存并复制到不同制程与场域。他强调，导入 AI 的目的并不是要让工程师成为资料科学家，而是让既有制程 know-how 能被更有效地量化、传承与复制。SAS 透过跨产业的分析经验与标准化平台能力，协助企业将研发与制造经验量化、模型化并得以被持续验证，使资料驱动的决策模式更稳定也更可扩展。

此合作将协助富采在研发到制造的各阶段建立资料血缘、提升制程可预测性与效率，使其成为半导体业导入AI的先行者与技术典范，也为後进企业提供可实践的智慧制造示范路径。