散熱股后健策認購金利3,000萬私募股,一位績優生如何幫連虧5年放牛班轉虧為盈?
散熱股后健策認購金利3,000萬私募股,一位績優生如何幫連虧5年放牛班轉虧為盈?
2020.01.02 | 併購

2020年零組件大整合潮未歇,健策精密趕在2019年最後一天,宣佈認購同業金利私募股,取得37.78%股權,成為最大單一股東,2020年首季將合併財報,而整合動作早已比股權投資更早展開,健策預估2020年首季金利就會先損平。

健策主力產品包括均熱片、水冷散熱模組及EMC導線架(環氧模壓樹脂Epoxy Molding Compounds),主要客戶包括伺服器、CPU大廠、遊戲機及電動車等客戶,散熱業務佔比例超過5成。

受到客戶對散熱需求供不應求,健策2019年10~11月營收跳上5億元以上歷史新高,就開始面臨產能不足的壓力。

為此健策除擴廠外,總經理趙永昌2019年6月先兼任同業金利董事長,協助改整,也伺機參與私募,期望取得金利台灣閒置廠房加以運用。

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雙方先前對私募價格談不攏,終於雙方歧見拉近,12月31日,健策董事會宣佈以每股10.47元認購3000萬股私募股,取得金利37.78%股權,投資金額3.14億元,抒解未來產能不足的問題。

健策 趙永昌
健策12月31日宣佈董事會通過認購金利私募
圖/ 王郁倫攝影

車用IGBT散熱模組出貨今年看2~3倍增加

趙永昌在重大訊息記者會上說,雙方合作聯盟後,將擴大市場規模,提高客戶需求產能,深化雙方合作關係,創造雙贏。而由於金利虧損5年,趙永昌也透露,2020年首季就有機會先協助損平,健策股東不必擔心。

但事實上,由於產能不夠,健策已經先行在大園跟無錫蓋新廠,大園是台灣第三座工廠,第二季將拿到使用執照量產,主要生產車用產品,無錫廠第二座工廠剛蓋好,將生產伺服器及水冷散熱模組,南通新廠預計2020年開始蓋,透過金利取得電鍍執照。

IGBT散熱模組將是車用關鍵零件新星,IGBT中文名是絕緣柵雙極電晶體(Insulated Gate Bipolar Transistor, IGBT),是車用逆變器元件,主要用於電動車輛、鐵路機車及動車組的交流電輸出控制,健策則供應散熱模組。

健策從2014年就入車用散熱產品,最早是跟歐司朗合作車用儀表板及前後車燈等量見,後來跨入EMC導線架打入中高階車用零件,開發鋰電池基板、IGBT模組、ECU(電子控制元件)散熱模組、陶瓷散熱基板等,看好2020年電動車全球銷量突破600萬台,2021年朝800萬台衝刺,對IGBT需求在2020年將達50.11億美元,公司預估2020年IGBT相關業績也將有2~3倍成長。

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2019年受惠於電動車市場加溫,對水冷散熱模組及IGBT(絕緣柵雙極電晶體;電流控制半導體元件)需求提高,健策2019年車用
水冷模組業績大增166%,2020年更預估有倍數成長。

健策.jpg
健策積極投入電動車相關散熱零件業務,去年業績成長166%
圖/ 健策

健策2020年跨入伺服器熱板

健策是AMD重要的處理器合作夥伴,除CPU均熱片,今年也因應客戶需要,未來將投入超薄均熱板(VC)開發,2019年伺服器業績已經成長43%,今年預估還將有20%成長。

金利產品線主要以均熱片、散熱板、連接器等,其中均熱片營收約佔4~5成,客戶包括日月光、飛利浦等等,環氧模壓樹脂(Epoxy Molding Compounds, EMC)導線架以LED客戶為主,在中國跟日本科寶合資電源開關零件,是少數獲利的業務。

趙永昌說,金利其實8~9成業績都跟健策相似,但客戶不同,主要是低階產品,過去健策專注高階產品,未來投資金利後,也能做到中低階產品,一次提供客戶高中低階需求,但初期,金利會先以外包協力廠商角色參與製造,過去產品太多不夠專心,未來將逐漸收斂並做資源重新分配整合,健策也會協助金利做技術調整,至於集團未來接單分拆如何安排,趙永昌說這是今年將開始討論的議題。

EPYC.jpg
AMD第二代伺服器處理器EPYC業績大好,也帶動健策成長
圖/ AMD

健策是散熱產業績優生,受到伺服器及車用市場亮眼帶動,股價已經登上9年新高,挑戰240元居散熱股后,僅次於超眾,市值高達283億元,這次認購私募能否幫金利灌頂成功?成為散熱產業關注焦點。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #電動車
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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