MLCC、晶片電阻3月漲定了?國巨陳泰銘:我們產出多少大家分配
MLCC、晶片電阻3月漲定了?國巨陳泰銘:我們產出多少大家分配

被動元件供給去年下半就稍緊,在武漢肺炎疫情衝擊下,兩大廠國巨跟華新科傳出醞釀漲價消息,對此國巨董事長陳泰銘26日受訪透露,雖然疫情衝擊需求衰退2成,供給面的挑戰卻更大,國巨2月稼動率降至35~38%,反應成本勢在必行。

法人指出,國巨通路商子公司國益已於1月初,對部分中國客戶調漲晶片電阻(R Chip)售價10~15%,並選擇性優先交貨利潤較佳的訂單,利潤較差的訂單則拖延交期,甚至智慧型手機用的0201與0402晶片電阻已供不應求,0603晶片電阻也吃緊,由於MLCC也吃緊,3月1日將全面用新報價交貨。

「我們產出多少,大家分配多少。」陳泰銘26日主持股東臨時會回應供貨吃緊問題。

市場高度關心肺炎疫情干擾下,70%產能座落於中國境內造成的衝擊,以及是否後續將對客戶調漲報價?因為市場盛傳近期國巨對客戶喊漲,除通路商已經漲價,大型EMS(電子專業製造服務)如鴻海或仁寶也在議價中。

被動元件 MLCC
被動元件2018年漲價後,今年又再傳漲價。
圖/ shutterstock

對此陳泰銘以稼動率低於規劃,人工與運費成本上漲兩因素間接回應「漲價說」。

他表示,中國目前為止肺炎情勢很嚴峻,中國產能占比7成是受影響部分,2成多的台灣及占比5~7%的歐美不受影響。

但中國招工面臨挑戰,雖政府允許復工,但人員訓練需要時間,由於跨省人員流動管制多,因此2月產能稼動率僅3538%,期待3月稼動率回升,全體稼動率朝50%邁進。但相較於去年規劃,今年3月底稼動率6065%相比仍低得多。

被動元件喊漲,陳泰銘歸咎兩警訊

陳泰銘釋出兩大警訊:首先是晶片電阻(R Chip)跟MLCC(陶瓷電容)庫存雙雙低於30天,創10年來最低水位,比華新科的5~6週庫存要更低,因此必須「 我們產出多少,大家分配多少。

其次:市場需求預估因肺炎疫情衰退20%,但MLCC跟晶片電阻產能衰退更大。他補充,2月過年雖有給三倍薪水,讓員工留廠生產,保持25~30%稼動率,但現在空運費也上漲,成本將適度反應,列入製造費用中,言下之意就是會漲價。

「我們訂單供貨比(B/B Ratio)現在超過2。」陳泰銘說,這也意味,客戶訂單是供給的2倍。

國巨陳泰銘
國巨董事長陳泰銘(左)與營運長王淡如(右)
圖/ 王郁倫攝影

日韓兩大巨頭身陷疫區,國巨去年EPS賺16.35元

市場擔心MLCC兩大霸主:村田跟三星各位於日本跟韓國,現在剛好是疫情重災區,若未來疫情擴散,是否會造成更大供需挑戰?他直言,若真如此,將從現在「挑戰」,變成「更挑戰」。

陳泰銘表示,現在各國是期望4月疫情緩和,但仍需要高度觀察,如今中國稍有受到控制,但日本、韓國跟歐洲沒想到疫情卻變緊張。

相對於國巨說法,華新科顯得老神在在,甚至直言供需吃緊但不缺貨,所以尚未考慮漲價,仍在觀察中。華新科表示目前庫存水位5~6週,工廠復工相當順利,晶片電阻、MLCC的稼動率各約70%(中國稼動率50~60%,高雄跟馬來西亞全產能生產),原因是工廠位於深圳跟東莞,疫情沒有像昆山、蘇州嚴重,因此復工率優於同業。

對於同業漲價「慢動作」,陳泰銘仍泰然自若,他表示各家服務都有所不同,國巨本身會在有限產能下,盡全力服務客戶,現在確實供需不平衡一點,相信「客戶能理解,相互體諒」。

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國巨在併購後,晶片電阻成為第一大(左圖),MLCC成為第三大
圖/ 國巨

國巨股東臨時會中通過發行8000萬股增資股,參與海外存託憑證發行,讓美商基美(KEMET)股東參與認購,「我們希望給基美股東參與成為新國巨股東的機會」他說。基美合併案預計第三季將完成。

國巨為此將發行8億元股本,陳泰銘說,合併後將認列基美400億元營收,以及EPS 8~9元,股本增15%,但獲利增加50~60%,是很划算的生意。

延伸閱讀:國巨籌謀10年終併美國百年被動元件廠KEMET,陳泰銘為何說成功關鍵是「離職的CEO」?

國巨26日也宣佈2019年度財報,全年度合併營收413.07億元,較去年同期減少46.5 %,稅後合併淨利69.45 億元,每股稅後盈餘16.35元,略低於市場預估的17.5元以上水準,董事會決議配息15元。

去年獲利低於法人預估,主要是第四季任列併購基美的一次性費用3.3億元及匯兌損失9.2億元,這些業外支出約影響EPS 3元。

責任編輯:陳映璇

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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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