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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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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