航太業產業訂單因多樣少量常以專案的形式接單和管控進度，通常於專案接洽初期進行粗略報價，受限於料價資料庫還不完整，要耗費時間訪價或由經驗決定，決策品質不佳。本技術發展160個模型供成本預測，整合金屬市場價格資訊、過去歷史採購紀錄與材質對照表資料，在擠型件多考慮國際規範後，經實證能有效降低預測誤差。

航太產業物料成本的歷史資料收集周期超過一年，增加資料量跨越的年度太多未必具代表性，再加上國際原物料波動很大，若以簡單的分組，以組中心當預測值的預測準確度很難提高，故本技術之科學突破性是針對物料分組、分類以及能根據尺寸推估成本的能力需求，發展集成式模型，希望透過多數決的方式來降低模型可能產生的偏差。

本技術所發展之成本預測模型具備分類與回歸兩大功能，由人工智慧演算法配適模型，適用於金屬加工製程，亦可應用於印刷電路板產業雷射/機械鑽孔工時預估，具有很廣的產業應用性，同時所預測的成本垂直整合於採購、工時系統或產能規劃系統。