台積電、Intel、三星力拚擴廠,盼明年緩解晶片荒!專家:背後藏兩大隱憂
台積電、Intel、三星力拚擴廠,盼明年緩解晶片荒!專家:背後藏兩大隱憂

半導體缺貨茲事體大,甚至會引發供應鏈「斷鏈」危機,缺少了一顆約莫10美元的晶片,就有可能影響一台5萬美元汽車能否出貨,更遑論是普及於市場的手機,這類消費性電子是否能如期生產出貨,成為各廠關注的焦點。

也因如此,各國將半導體視為重要戰略物資,紛紛想要擁有自己的晶圓廠,或是開出誘人的條件,吸引海外代工、封測大廠擴建。上游晶圓代工及IDM廠的產能也逐步擴增,包含台積電、英特爾(Intel)、三星(Samsung)、聯電、格羅方德(GlobalFoundries)與中芯國際(SMIC)皆開出擴廠規劃。

晶圓代工廠商資本支出及擴產布局策略。
圖/ 盧佳柔製作

這樣的擴廠熱度主要來自三大因素。首先是疫情推動遠距辦公、遠距教學等新常態發展,造成筆電需求高漲;其次為新興應用科技需要的晶片數量明顯增加,包含自駕車、電動車、雲端運算、AI與4G轉5G的建置,諸如此類的結構性需求墊高對晶片數量;第三則為美中貿易戰,使得國際大廠在中國的地方以外重複下單,規避風險。

即便是晶圓廠各地擴建,然而就現階段來說,產能擴充速度仍趕不上供給需求,主要原因在於,近期宣布擴建的晶圓廠都還尚未完成建廠,實際能開出產能時間點大約落於2022年之後,這也意味著要到明年後,產能才將有望舒緩。

但是,在產能緊缺問題獲得解決的同時,其實也反應出供給過剩的兩項危機,也就是擴產數量過多和庫存過剩的狀況發生。

晶圓廠各地擴建,可能出現供給過剩?

根據SEMI(國際半導體產業協會)6月發表的「全球晶圓廠預測報告」(World Fab Forecast)顯示,全球半導體製造商將於2021年底前啟動建置 19 座高產能晶圓廠,2022 年即將開工的高產能晶圓廠為 10 座,且不排除期間又有晶片製造商宣布新建設案(此報告也匯總另 8 個可能同期動工的低可能性建設案資料)。

全球半導體晶圓廠建置時程與產量規劃

也就是說,未來3年將額外增加29座晶圓廠,與現在的數量相比足足增加了四分之一,屆時難以避免會出現產能閒置、供過於求的問題。

不僅如此,瑞信亞洲半導體分析師Randy Abrams分析指出,「為了因應產能吃緊、製造緩衝空間,企業已開始增加回補庫存,半導體庫存量有明顯攀升」。而庫存量需求將可能導致產能不對稱的情況,有些次產業需要的庫存不足,相對也造成某些次產業產能庫存過剩。

整體來看,2023年擴產計畫結束、並進一步提升產能後,晶片業者庫存量可能會出現變化。

如產能供過於求,成熟製程衝擊更大

近一步來看,若未來出現產能供過於求的狀況,首當其衝的將是目前產能建置最多的28奈米,因其無論是技術和成本都相對成熟,且可應用於車用、驅動IC、顯示器和感測器等多元方案,為近期半導體擴廠的首選製程。

工研院電子與光電系統所所長吳志毅指出,正因為28奈米的進入門檻低,當產能充足的狀況下,代工價調降機率會明顯攀升,未來受到的影響恐怕會比先進製程高出許多,「畢竟現今具備先進製程代工能力屈指可數」。

因應產能緊缺問題,半導體廠商相繼宣布擴產計畫,未來若出現產能過剩問題,成熟製程將首當其衝。
圖/ Infineon

台積電產能擴充策略,先進&成熟製程雙管齊下

全球晶圓代工龍頭台積電的策略則是將主力放在先進製程投資上,但先前卻有分析點出,「台積電不投資成熟製程、專注先進製程的失算」等說詞。資策會MIC資深產業分析師鄭凱安則認為,台積電的成熟製程營收,在全台晶圓代工成熟製程營收占比已超過70%,近年來的確積極投資先進製程產能,但不能以此認定晶片短料是台積電的責任。

再者,台積電的考量也可能是成熟製程容易陷入殺價競爭。不過,這個20年難得一見的晶片荒在全球發酵下,反而為聯電、世界先進這些深耕成熟製程廠商帶來一道曙光,晶片在產能緊缺下,獲得更高的議價空間,近期漲價幅度甚至是往年價格的一半。

台積電在宣布於南京投入28奈米計畫後,據傳也將於高雄、日本和德國加碼擴建成熟製程。

也因如此,就連台積電也開始啟動28奈米的擴產計畫,據了解南京廠已準備就緒,而另外兩座廠房據傳可能落於日本熊本和高雄;順利的話,台積電三個新廠總計月產能可超過10萬片,預期2022年底會陸續開出產能。

產能過載遲早發生,供應鏈解決之道在哪?

「產能過載狀況是必然會發生的事,只是時間早晚問題」,業界專家如此分析。

但他也指出,半導體供應鏈面對這樣問題早有一套反應機制,首先,若晶圓代工廠的產能利用率下滑,連帶也影響代工價調降、衝擊毛利率,特別會衝擊到聯電、世界先進等二線的晶圓代工業者,而這些業者早已與晶片商簽署長約,藉此綁住客戶,維持穩定收益。

產能從供不應求到供過於求是必然發生的事實,目前預估發生時間點可能會在2022年下半年之後。
圖/ shutterstock

再來是晶片商庫存過多問題,專家分析,可能會透過降價求售的方式,由代理商或通路商消化,同時也能進一步強化庫存管理機制。

反觀台積電,即便代工價格下滑,幅度也不至於過高,因為到目前為止僅調漲過一次而已。

大幅擴張產能可能帶來的供過於求的狀況,面對未來的潛在威脅,各廠比拚的重點將聚焦於良率、價格、交期與技術支援等層面,進一步提升自我競爭力,才是生存王道。

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責任編輯:錢玉紘

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從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?
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走進蔬果加工廠,同樣是100公斤高麗菜,最後能做出多少成品?答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件,客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言,這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例,即使機械手臂已經訓練好辨識特徵,面對形狀各異的蔬菜,仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數,卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作,成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據,先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶,業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察,農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中:該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力,都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單,現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格;如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP,再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量,逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談,了解採購、派工與品管的作業方式,再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正,才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物,宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識,輔助產線末端檢查。林佑澤表示,每批農產品品質不同,比起單看良率,他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積,宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型,減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好,乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業,宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動,生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限,開拓附加價值更高的加工業務。

不過,乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間,不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同,反覆試做不僅增加成本,也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話,前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工:先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性,再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備,並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備,最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數,希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線,減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工,想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說,果乾目前更像是展示技術能力的產品,未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業,乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力,宜展便有機會從既有蔬果供應鏈,切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園,驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化,宜展也開始思考,這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園+後,宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到,天際線協助邀集不同局處了解團隊需求,並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作,增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源,更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶,先前中南部連日降雨,蔬菜供應受到影響,宜展便從北部調度蔬菜,以不同產區互相支援,降低天候對供貨的衝擊。此外,團隊也透過天際線資源,獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導,並成功榮獲金賞獎肯定,除了展現產品的創新與設計實力,也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步,宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域,將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗,轉化為可複製、可優化的營運管理模式,帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出,未來若要跨區域擴張,不可能每到一個新地方,就把原有團隊整批搬過去。因此,宜展希望將資深員工的實務經驗,轉化為標準化流程與數據模型,結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策,讓新場域能依據當地條件快速調整,降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園,宜展接下來要驗證的,是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法,是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。 長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度,提升擴張效率,讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。

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