蘋果iPhone代工廠獲利翻一倍,和碩Q3財報透露的2個現象
蘋果iPhone代工廠獲利翻一倍,和碩Q3財報透露的2個現象
2019.11.08 | 蘋果

蘋果供應鏈2018年吃盡苦頭,不過一切都在2019年iPhone 11降價、三眼鏡頭款(Pro Max)熱賣下,出現曙光。

iPhone主力組裝廠和碩公佈2019年第三季財報,數字亮眼到讓法人嚇一大跳,單季營收奔上3547.95億元今年高點,季增18.5%,財報獲利數據更是突出。

第三季和碩毛利率衝上3.8%,營業利益率1.8%,創9季度新高,稅前盈餘86.37億元,年增率140%,稅後純益62.97億元,年增率120.5%,單季EPS2.41元,是15季以來新高。

累計和碩前三季營收9482.75億元,年增8.5%,稅後純益110.93億元,年增率41.5%,EPS4.25元。這些數字都比預期要好,原因除了轉投資金屬機殼廠鎧勝-KY轉虧為盈,不再是拖油瓶之外,還有哪些背後因素?

鎧勝 程建中
鎧勝-KY今年Q3轉虧為盈
圖/ 王郁倫攝影

和碩專注單一機種,利用率求穩不求噴

首先是和碩通訊業務今年專注代工單一機種,傳言是入門款iPhone 11。

由於今年蘋果將新機基本款iPhone 11的起賣價降到699美元,比去年同樣定位的iPhone XR還下降了50美元(約新台幣1,500元),讓市場接受度提升,代工廠機種單純化,也有助於提高經濟規模,人力產線調度。

其次,則是關鍵字:產能利用率。

執行長廖賜政在法說會指出,「毛利率提升,關鍵是產品調配讓產能利用率提高。 寧願營收不要高,要平穩 。」這句話背後大有學問,過去營收能衝多高,是法人關心重點,但如今也顯示蘋果供應鏈策略已經有所調整。

據了解,和碩過去中國旺季招工動輒塞入10萬人,但淡季時工廠人力僅3~4萬,落差如此多倍,一旦錯估旺季人力需求,提早一兩個月備足人力,但旺季沒來,怕的就是人力閒置又不能馬上遣散,而2018年iPhone X賣得不好,讓去年旺季僅短短在第四季發生瞬間,讓供應鏈一片哀嚎。

「我們希望每季波動不要太大,讓產能利用率平穩,且是高的利用率。」廖賜政說。

市場傳言,蘋果2020年上半將推出低價版iPhone SE 2,下半年再推5G版本,新品發佈分散,不再重押9月,其次業務人員開始懂得下單策略微調,過去預測市場需求準度不夠,現在不僅掌握提升,且分散數月先製造備貨,不再集中幾個月大拉貨,都讓供應鏈痛點抒解,不至於訂單冷熱差異太大,容易生病感冒。

「很感謝客戶支持!」廖賜政雖避談單一客戶,但他直言生產最怕訂單量高低起伏,這對生產不利,因此透過業務與客戶溝通達成共識,讓今年產能平均利用率提高。

廖賜政:2020年新品連連,代工廠機會很大

而2020年,和碩也預告新品連連,會是很大的機會年。廖賜政說,2020年客戶產品變化會非常大,5G讓智慧家庭、遊戲機、手機都有很大變化,由於客戶都將推新機,裝置非常多元,看好2020年消費電子業務持續成長。反而是資訊類產品,因為市場成熟,預估將與今年持平或小幅下滑。(延伸閱讀:幫人拿顆草莓、倒杯熱咖啡,和碩發表台灣第一隻仿真手AI機器人Aria

時間走到年末,廖賜政坦言明年產業變化仍在收集情報,所以資本支出還說不準,但台灣今年擴張投資百億後,印尼巴淡島也順利投產,目前也跟客戶討論越南或印度市場,不排除有投資計畫,所以是否將再度大增仍待稍晚公佈。

和碩
和碩董事長童子賢(右)與執行長廖賜政(左)
圖/ 王郁倫攝影

和碩2019年資本支出下滑,投資金額預估2億美元,是2018年近4億美元的一半。若2020年有大手筆資本支出計畫,可以想見不是將新增海外據點(越南或印度),就是將在5G或IoT裝置上投注更多資源。

責任編輯:蕭閔云

往下滑看下一篇文章
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
AI全球100+台灣20
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓