Apple Watch 7關鍵面板將在9月出貨!郭明錤:立訊精密成蘋果健康管理硬體最大受益者
Apple Watch 7關鍵面板將在9月出貨!郭明錤:立訊精密成蘋果健康管理硬體最大受益者

市場擔憂Apple Watch 7因面臨生產議題故無法如期在9月發表與量產,且因出貨不足導致組裝廠商立訊的Apple Watch事業營收低於預期。然而,最新的調查指出,Apple已解決面板模組品質議題,立訊目前正在增加與複製產線,並預計在9月中下旬開始大量出貨。

天風國際郭明錤預估Apple Watch 7與總體Apple Watch出貨量在2021年將分別顯著成長至1,400–1,600萬支與4,000–4,500萬支。受益於Apple Watch 7大量出貨,立訊的Apple Watch事業在4Q21的利潤將顯著超過1–3Q21的利潤總合,並擊敗市場預期。

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天風國際預估立訊的Apple Watch事業在4Q21的利潤將顯著超過1–3Q21的利潤總合。
圖/ 立訊官網

Apple Watch 7的生產議題主要跟面板端有關。目前已解決且預計在9月中旬開始大量生產面板模組。

Apple Watch 7的關鍵賣點為外觀設計顯著改變。 Apple Watch 7為Apple Watch有史以來最大的外觀設計改變之機型,首次採用平邊與窄邊框設計。更時尚的外觀設計與更高的螢幕佔比設計,讓使用者一看就知這是與過往不同的新機型。

此外,為了新設計,Apple首次採用許多新的生產程序,與面板相關的主要包括:

  1. OLED G6產線 (過去Apple Watch為G4.5)
  2. 面板模組捨棄過去的排線設計並改採觸點設計,以及首次採用低壓包覆注塑成型 (Low injection pressure overmolding;LIPO)製程。

其中,G6產線可提高生產效率與降低面板成本。觸點設計與LIPO製程可強化耐用度。

而在上述新的生產程序中,關鍵廠商包括:LGD(獨家面板供應商)、Young Poong(獨家面板軟板供應商) 與Jabil(獨家面板模組供應商)。

且因首次採用許多新的面板相關生產程序,導致Apple Watch 7的面板模組在Jabil開始大量生產的前一個階段 (即風險爬坡「risk-ramp」) 遭遇信賴度的問題,主要包括面板閃爍、觸控不靈敏等問題。此複雜生產議題可能與LGD、Jabil或Young Poong有關。

蘋果在面板模組端經過不同實驗設計(Design of experiments;DOE) ,找到最佳生產配置 (Production configuration),並透過調整面板端與組裝端的驗證標準,目前已解決面板模組的信賴度議題。

天風國際預期Jabil將在將在9月中旬開始大量生產Apple Watch 7的面板模組,若以此時程推估,終端產品將在9月下旬開始大量出貨。

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圖/ Shutterstock

天風國際認為立訊精密先前的股價修正已過度反應此負面事件,而此修正提供了好的買點。

市場擔憂Apple Watch 7的生產議題與立訊精密的生產能力有關,但天風國際最新的調查指出此生產議題為上游零件端造成,而非組裝端。故此事件不影響Apple與立訊精密的合作關係。

因立訊精密取得Apple Watch 7的NPI (New product introduction),故立訊精密的訂單比重較高 (約70%) 且出貨時程將早於鴻海。

天風國際估算此事件對Apple Watch 7的零件與終端出貨量影響有限 (量產時程約順延2週)。因少部分需求順延至1Q22,故反而有利立訊精密Apple Watch事業在1Q22的營運動能。

為降低面板模組供應風險,天風國際預測立訊精密將成為2022年Apple Watch 8的面板模組供貨商,訂單比重約與Jabil相似。

受益於垂直整合組裝與兩個關鍵零件 (面板模組與SiP),天風國際預估立訊精密在2022年的Apple Watch事業利潤將有顯著成長。

立訊精密將是Apple健康管理硬體的最大受益者。天風國際預測Apple Watch 8將會加入新的健康管理功能 (如:體溫測量等) 故正向看待2022年Apple Watch需求。 AirPods方面,則預測2年內可望提供健康管理功能並透過產品再定位而提升出貨量。

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責任編輯:傅珮晴、蕭閔云

關鍵字: #Apple Watch
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

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Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

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#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

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第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

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陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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