筆電手機庫存難去化,傷2022下半年消費規MLCC需求,價格恐續跌3~6%
筆電手機庫存難去化,傷2022下半年消費規MLCC需求,價格恐續跌3~6%

今年上半年受到中國嚴格防疫封控,加上疫情反覆無常讓解封步調緩慢,導致當地製造業復工進程延遲,而第二季因封控所造成的生產短缺口,ODM廠難以在下半年填補。

另外,疫情未平,又因高通膨問題導致物價居高不下,難以支撐下半年旺季的需求,其中以手機、筆電、平板、電視等消費性產品有顯著影響,造成消費規MLCC需求滑落,市場庫存不斷攀高,各尺寸平均庫存水位達90天以上。TrendForce預估,下半年消費規MLCC價格平均恐再降3~6%。

至於車用、HPC高速運算(含伺服器)、網通設備、工業自動化、儲能系統設備等需求仍然穩健,加上下半年消費性產品需求走緩,驅使半導體IDM廠商逐步將產能移轉,有望紓解IC短缺問題,支撐客戶對車用、工控、高階MLCC拉貨動能。

TrendForce也預估,下半年有望在車用、伺服器、網通產品等需求支撐下,帶動整體MLCC出貨量約可達25,800億顆,對比去年同期增加2%。

2021-2022 MLCC十大廠出貨表
2021-2022 MLCC十大廠出貨表
圖/ TrendForce

消費規價量齊跌,車規、工規MLCC報價持穩

根據TrendForce調查,自2021年第一季至2022年第一季間,消費規MLCC全年價格平均下跌5~10%不等,今年第二季為了刺激客戶提升拉貨意願,再度調降3~5%,而部分低階消費規MLCC價格甚至已觸及材料成本。

從過往的MLCC供需循環過程來看,供需轉折點經常出現在連續性的價量齊揚,或價量齊跌之後,例如2020下半年到2021年經歷價量齊揚的上升段,而截至目前已經連續兩季度呈現量與價同步下滑。

2022年下半年消費規MLCC報價壓力未減,恐持續下探,預估平均仍有3~6%的降幅,至於工規利基型MLCC價格則反之,有望在客戶端晶片短缺紓解下,促使拉貨動能增溫,降幅維持在1~2%,甚至持平,而屬於年度報價的車規MLCC價格,則是維持價量平穩。

2022年各類MLCC價格表
2022年各類MLCC價格表
圖/ TrendForce

擺脫消費產品市場起伏影響,日、韓,台廠擴大布局

日廠村田(muRata)、TDK掌握車用MLCC市場近80%市占率,除了持續擴增車用產能外,也積極以MLCC零件應用服務扎根,透過協同客戶設計,進一步提升到模組應用服務,以提升客戶黏著度。目前兩家供應商在車用動力系統(Powertrain)、ADAS先進駕駛輔助系統中,已著手切入提供影像感測器模組(Image sensor module)、IPA模組(Intelligent parking assist)等服務。

韓廠三星今年也陸續通過車廠驗證,第三季起將逐步拉高天津廠車用產能;台廠國巨位於高雄大發廠區,預計第四季開始產線驗證,主要擴增工規高壓品以及車用22u以下0805、1210等大尺寸產品,預計2023年第一季末量產,初期月產能約80~100億顆。

另外也持續透過MLCC、電阻、電感、天線模組等多樣產品綜效服務,擴展軍工業、網通、車用、醫療等高階產品應用。

TrendForce認為,儘管中國華東地區製造業陸續復工運行,上海對外海、空運口岸貨運正全面恢復,加速ODM 廠成品出貨,在物流逐漸回歸正常下,長短料問題可望大幅改善,進而推升第三季拉貨動能。

另外,由於全球地緣政治衝突、中國動態封控、高通膨或將演變為停滯性通膨問題等,將成為影響2022下半年MLCC市場的主要變數。

責任編輯:吳秀樺

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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
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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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