汎銓坐擁半導體材料分析5成市占!靠年薪計算法激勵工程師,還有哪些留才秘訣?
汎銓坐擁半導體材料分析5成市占!靠年薪計算法激勵工程師,還有哪些留才秘訣?

受到新冠肺炎衝擊,國際面臨晶片荒,占2020年全球晶片代工業者總營收60%的台灣晶圓代工廠,因此受到關注,台積電更被譽為「護國神山」。研究機構Gavekal指出,台積電的重要不單是占有全球晶片過半產出,還在於沒人能趕上的製程研發能力。其中,關鍵的製程研發能力,部分仰賴專精半導體材料分析(MA,materials analysis)的汎銓科技。

汎銓科技董事長柳紀綸表示,「地球人一起跺腳,不一定會發生地震。汎銓進度延後,半導體研發時程起碼會晚一年。」在半導體材料分析市場,汎銓不是先進者,現在卻吃下台灣55~60%市占。它是如何做到的?

研發專利「盔甲」技術,年利潤成長95%

所謂的材料分析,指的是檢查晶片的材料和結構是否會降低成品的功效,確保晶片製造商的研發方向正確,縮短產品上市時間。柳紀綸指出,會選擇MA,是因為技術門檻最高、含金量也最高。

半導體產業以工程來講,分為研發、產品、品管3大塊。研發的主軸是材料分析,產品需要故障分析(failure analysis),品質工程是可靠度分析(reliability analysis)。浮誇一點形容,MA一個案子的收入,單位是萬,故障分析算千,可靠度則是100~200元新台幣。

汎銓2005年初創時研發40奈米,對手則獨占28奈米的檢驗,兩者市占率差4~5倍。轉折是在2018年,汎銓憑藉5~3奈米不可或缺的極紫外線(EUV,extreme ultraviolet)分析技術,市占率過半。

柳紀綸指出,早在2013年,汎銓就開始布局EUV分析技術,但要等到龍頭採用EUV光阻、低介電係數材料(Low-k dielectric)等材料,業績才逐漸起來。

一般來說,半導體材料和結構是透過電子顯微鏡觀察,但隨著晶片愈小,材料變薄、變軟,顯微鏡打出的電子束,容易讓樣品塌陷,分析照片會出現疊影,難以分析產品效能。而汎銓2016年應用、2020年拿到專利的「低溫原子層鍍膜技術(LT-ALD)」,等同幫樣品穿上一層盔甲,讓材質不容易塌軟,提升分析的正確性和精準度。

柳紀綸表示,「EUV、Low-k材質的分析,只有我們做得出來。」也是這個原因,汎銓的技術能夠「絕對領先」(這項領域只有他們能做)市場,2020年利潤成長95%。

汎銓從落後對手變成市占過半,吃下55%市場
圖/ 經理人

延伸閱讀:全球晶片荒!半導體短缺來自「長鞭效應」?一文用「紙尿布」白話詳解

每月公布產出,薪水全憑實力

為什麼有能力提早布局5奈米、3奈米的材料分析?柳紀綸指出,關鍵在留人。

唯有人留得久,經驗才得以累計,進而提升分析的正確性。由於分析機台操作不是自動而是手動,因此不同人做,會有細微差異,一點差異就會延誤開發時程。

他進一步解釋,晶片代工龍頭要領先對手推出新製程,兩年內的研發手續多達上千道,只要誤判,就可能會落後於對手。兩年要有千道手續,每天等於要實驗一道以上的手續,每嘗試一道手續,就會把樣品送來汎銓,確認方向是否正確。

過程中,時程十分緊湊,舉例來說,客戶今天送樣,說加一點能量讓蝕刻深一點,汎銓的工程師今天調整,明早就要送件,讓對方有資料討論下一道工序。問題來了,客戶看分析結果,會跟昨天、前天、一個星期前的報告比對。如果昨天負責的工程師和今天不一樣,在操作上有一點出入,就會不夠精準。柳紀綸表示, 為了確保正確性和一致性,讓經驗傳承,最好的方法就是不要放走人才

柳紀綸從前老闆、聯詠董事長何泰舜的經驗基礎上,推出一套年薪計算準則。汎銓的每一位工程師都知道公式,可以算出今年年薪。比如說,今天5月19日10點38分,我做了多少顆晶片,平均月產出多少,年薪就出來了。每個月的工程會議,主管會列出所有人的月產出。你生產160顆,別人做230個,產能一清二楚。

「我們不是純實驗室做法(憑資歷晉升),什麼都憑實力。」相對其他對手看重資歷,汎銓更注重能力,做多少算多少。柳紀綸認為,適度透明,大家心裡才不會有芥蒂,願意努力並持續深耕,這套方法已運行8~9年,大家相信這很公平。研發部門2013年成立至今60多人,無人離職。即使把主管(副理以上)算在內,也只有一名因個人因素離開。

「不事生產」的工程師,負責和客戶聊天找研發方向

汎銓超前的關鍵,還在於了解客戶的需求。柳紀綸解釋,在其他業界,通常是客戶來了一個案子,工程師只會分析和討論這個案例,不會跟客戶有太多接觸。但在汎銓,最高學歷、最菁英的工程師(約占5%員工)不負責生產,專門跟客戶聊天。當客戶問A,工程師就花時間想A+1、A+2方案。

這些解決方案不一定會變成業績,討論也不收費,所以工程師等同沒有產出。工程會議上,要怎麼評估他們的成績?柳紀綸指出,另一方面,「讓員工相信,我沒有任何產出,年薪依舊有保證」,也很重要。因為透過這些討論,汎銓能提早掌握未來1~2年可能遇到的分析問題,從聊天中掌握分析技術的發展方向,並提早布局。等到客戶有需求了,就會回頭找汎銓,因此客戶黏著度很高。

最後,面對晶圓廠開始自建分析廠的趨勢,柳紀綸毫不擔心,「我們是依存關係。」因為,「汎銓不是做客戶內部產能消化不完的東西,而是他們實驗室沒有的東西。」EUV分析技術就是最直接的例子,「我的領先不只超前同業,也超前客戶。」

柳紀綸

淡江大學應用物理系學士。曾任聯詠科技資材部部經理。現為汎銓科技董事長兼總經理。

項目 內容
創立時間 2005年
2020年營收 11億
員工人數 300餘人
營運項目 材料分析、故障分析等半導體檢測服務

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本文授權轉載自:經理人

責任編輯:郭昱彣、錢玉紘

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關鍵字: #半導體
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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