擴大投入第三代半導體!汎銓材料訂單暢旺,連台積電也是它客戶
擴大投入第三代半導體!汎銓材料訂單暢旺,連台積電也是它客戶

高效能運算(HPC)、5G、AI、IoT、雲端與車用概念晶片需求大增,刺激先進製程升級,並擴大第三代半導體研發技術投入,帶動汎銓材料分析(MA)訂單與業績的成長,整體故障分析(FA)的市占率不斷提升。

由於中國先進製程設備進口受美國阻礙,第三代半導體反成為可以發揮的優勢。汎銓談到,目前中國廠商已具備第三代半導體所需要的製程、設備和磊晶技術能力,加上內需市場對於相關應用(如電動車)的需求強勁,後續僅待良率、成本優勢逐一克服,想必將創造新的成長高峰。

也因此,第三代半導體已成為中國積極推動的發展重點,SiC、GaN與MOSFET等技術都是其投入重點。據了解,汎銓早於2018年就已在南京設廠,協助廠商進行第三代半導體與先進製程的材料分析業務。

汎銓副總經理暨財務長蘇靖棋表示,目前中國地區總體營收占比約10%,相比於去年增加5%,其中第三代半導體營收比重約15~20%。

汎銓今年前7月合併營收7.95億元,年增32.82%,今年上半年整體毛利率達35.47%、EPS 2.07元,看好材料分析服務訂單仍呈現供不應求,挹注下半年營運可望呈跳躍式成長。

汎銓營運團隊。
圖/ 盧佳柔

汎銓的主要業務為半導體材料分析與故障分析,為全球各知名半導體大廠的重要研發夥伴,月服務超過200家以上半導體產業鏈從上游IC設計公司設計、晶圓製造、封測至下游的設備廠之客戶,目前材料分析市占率已超過50%,已為名符其實材料分析業界之隱形冠軍。

汎銓客戶遍及上游封測、晶圓代工、IC設計和IDM廠商。
圖/ 盧佳柔

柳紀綸表示,目前汎銓主要營收來源在於材料分析,占整體營收8成,而故障分析則為2成。他比喻材料分析就像是晶圓廠先進製程開發的領航人,每個先進製程節點設計的狀況、是否達到預期,皆需要藉由專業的分析公司提供它們相關正確資訊,使其繼續往下個步驟前行,而這也是檢測分析領域中,含金量最高的地方。

材料分析技術量能就緒,跟隨台積先進製程腳步

汎銓先進製程主要客戶為台積電,搭配台積5奈米以下的先進製程發展,提供相對應的材料分析服務。

柳紀綸提到,先進封裝裡面會有很多不一樣,包含InFo、CoWoS、3D堆疊技術等,這不外乎在研發過程中,會需要大量新的材料、新的微縮線寬增加半導體內單位體積電晶體數,對於大量材料分析支援的要求將更多,以提高其研發與產品開發速度。

半導體產業高階製程研發必要的 Pilot 角色。
圖/ 汎銓科技

汎銓從成立至今,就積極投入半導體材料分析與故障分析兩大領域的研發,特別是獨有的低溫原子層鍍膜技術(LT-ALD),讓汎銓在全球材料分析先進製程的研發中脫穎而出,受到台積電、日月光與中國封測三雄江蘇長電(JCET)、通富微電(TFME)及天水華天(Hua Tian)的關注。

汎銓透過LT-ALD技術在樣品外形成保護,避免樣品因電子束照射產生變形,進而提升材料分析的精準度,並於2020年取得專利。柳紀綸強調,該公司最大的優勢就是可以「保持樣品原貌」,讓用戶能精準地開出分析條件,並且能往前追溯之前的問題。

汎銓自主開發分析技術。
圖/ 盧佳柔

汎銓公司研發團隊擁有碩博士學歷人數達6成以上,每年研發費用以占營收比例約在5%左右持續高穩定度投入技術升級的各個環節,突顯公司投入相當多資源並專精於分析技術工法開發、撰寫專利、掌握材料特性與量測應用技術,成為領先市場且市占率逾5成的重要關鍵。

關鍵字: #半導體產業
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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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