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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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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