订单交货期的预测对于半导体制造厂与其客户而言，均有着多方面的重要性。由于半导体制造系统的复杂性，准确预测订单的交货期非常困难。此外，交货期预测还需考虑客户满意度和可实现性两项指标。其中，可实现性指一批订单可以在其预计交货期之前完成的可能性，是确保客户满意度的重要指标。本文即在研究提高交货期预测准确度的方法和建立评估可实现性的机制。 本文首先提出了三种建立订单仿真模块的方式，通过生产仿真模拟实际的半导体制造厂，仿真得到的数据作为其他建模方法的基础，仿真得到的订单交货期作为其他预测结果的衡量标准。利用仿真的数据，建立了线性回归预测模型和人工神经网络预测模型。对于以往研究中被忽视的订单投产时间预测问题，本文提出了两种预测方法。通过比较分析，人工神经网络模型的预测结果的准确度明显优于线性回归模型。最后，根据交货期预测的结果，分析影响订单可实现性的因素，建立了一套基于模糊逻辑的评估订单预计交货期可实现性的机制。