嚴格控制材料費用  才能有效掌握利潤
嚴格控制材料費用 才能有效掌握利潤
2004.06.01 |

從去年全球經濟景氣復甦,蟄伏多時的國內企業莫不摩拳擦掌,準備趁機大展身手。然而在景氣翻揚過程中,資本支出自然也會同步增加,如何才能在國際原物料價格急速上漲,與零組件價格飆升的不利情勢,掌握這一波景氣,為公司賺到豐厚利潤,這是一門大學問。尤其台灣資訊產業多數以下游組裝為主,唯有在短時間內研擬出最佳的因應策略,才是真正「面子跟裡子」都賺到的贏家。

**如何有效控制材料成本?

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今年多家資訊廠商頻傳捷報,然而在衝刺業績之際,原物料、零組件價格飛漲,卻是利潤縮水的一大致命傷。以今年大漲30%、部份甚至飆漲50%的DRAM為例,對某些電子產品的成本即提高了20%,相當於整體製造成本上漲了7%至10%,嚴重侵蝕掉毛利,結果卻陷入營收大增,但利潤卻停滯不前、甚至不賺錢的窘境。如何才能夠扭轉劣勢,這正是考驗財務長及採購主管的地方,不再只是傳統的財會單位,必須化被動為主動。
如何才能夠有效控制材料成本,可以歸類成幾種做法。首先,可以跟主要大客戶合作,客戶全球所需數量規模相當可觀,藉由客戶的力量去跟零組件供應商要求調降價格,所獲得的價差再由雙方共同分享。例如TFT-LCD面板、CPU等主要零組件,不僅占生產成本的比重偏高,而且價格波動激烈,這些成本跟組裝作業並沒有直接關係,透過客戶直接跟供應商溝通,自然更具說服力。

**「財務操作」不可忽視!

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從企業內部著手,透過各個單位通力合作,亦可以達到相當的成效。可分幾種方式:一、從採購管理直接著手,包括採用充分了解產業景氣、掌握物料漲跌與整體經濟情勢的最佳採購人才;除此之外,必須具備品質控制、備料服務效能等總和成本的觀念,不再只是單純看報價高低的傳統採購模式。亦即,從採購的「源頭」做有效的管理,也可以創造出相當的效能。
二、全公司甚至是整個集團均採行標準化規格,降低SKU,藉由標準化實施,同時降低零組件數目以及供應商的數量。
除了前述跟客戶通力合作,與致力從企業本身著手之外,「財務操作」也是不可忽視的一環。
由於占資訊產品最大宗的銅、鋼鐵以及塑膠等原物料,均可以透過期貨市場操作進行部分避險,數量愈能夠精確掌握,愈有利於作好完整的避險操作策略。此外,經由應收帳款的買斷,也能從中進行利差的運作;或採用應收帳款證券化的模式,尤其在利率看漲的前提下,更能夠提前鎖住3至5年期較低的利率。
最後,跟客戶與供應商同時簽署「價格中立」(Pricing Neutral)的合約,亦即企業本身跟客戶之間、客戶跟供應商之間,均簽署價格中立之雙邊合約,且必須一致性。相對而言可以避免企業體同時被兩邊價格擠壓的情況發生。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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