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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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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