收不到設備只收到道歉!台積電派遣團隊赴美日,為何半導體供應鏈這麼脆弱?
收不到設備只收到道歉!台積電派遣團隊赴美日,為何半導體供應鏈這麼脆弱?

半導體設備短缺的問題正日益惡化,根據《日經亞洲》報導,台積電今年3月和6月分別派遣團隊前往美國和日本,因為他們沒有收到理應從海外遠渡而來的半導體製造設備,只收到供應商遲來的道歉。

對於已擬定三年投資1,000億美元的台積電而言,半導體供應鏈的脆弱已經影響到他們的擴張計畫。先前《華爾街日報》就披露,台積電已經開始為客戶打預防針,因為設備採購上的瓶頸,2023、2024年他們恐怕沒辦法如預期地增加半導體產能。

半導體供應鏈在缺什麼?

今年3月,台積電也曾派人前往美國了解,為何訂購的設備需要等待長達18個月的時間。而且從具有極高精度的蔡司鏡片,小至塑膠管、閥門等零件,都陷入供應短缺的難關。

根據《日經亞洲》報導,東京威力科創、 Screen Semiconductor Solutions(後稱Screen)等半導體設備商都通知台積電他們必須再次延後交貨時間。 Screen製造的化學清洗機對半導體製造業非常重要,然而他們也遇上嚴重的供應鏈問題,難以取得特殊塑膠製作的閥門、塑膠管、泵等零件。

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半導體供應鏈的各個環節都有相當高的門檻,這導致能參與的企業數稀少,導致供應受限於少數廠商,容易陷入中斷。
圖/ G camp

雖然閥門、塑膠管聽起來不像需要高度技術力,應該隨時能找到替代品,但實際上能夠生產符合半導體製造所需嚴苛標準的供應商數量不多。這些小零件需要利用氟聚合物(fluoropolymers)這種特殊材料打造,對於會用到腐蝕性化學物質、超純水的半導體設備來說,是不可或缺的零件。

且不斷往供應鏈上游來看的話,能夠供應半導體級原料的廠商更是稀少,部份氟聚合物全世界僅有兩家公司生產,而氟聚合物的原料「螢石」有60%來自中國,面對越趨緊繃的中美關係,也讓螢石的供應穩定充滿未知數。

技術門檻高,供應被少數企業把持

如同因凡閥門、塑膠管供應短缺,使得半導體設備出貨延宕,半導體領域到處都充滿著仰賴少數、單一供應商的情況,波士頓顧問公司的研究顯示,半導體供應鏈中存在超過50個環節,其中65%以上供應來自特定的國家或地區。

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ASML的EUV也極度仰賴蔡司的鏡片技術,目前沒有任何企業有辦法替代。
圖/ ASML

好比說,超過70種半導體原料超過60%由日本供應,而光阻劑、清洗劑、鋁質電解電容等材料更近乎被日本壟斷。2019年爆發的日韓貿易戰,日本便是利用在半導體原料上的關鍵地位,掐住韓國電子與半導體產業的命脈。

《日經亞洲》指出,ASML的EUV機(極紫外光微影)更突顯出要在半導體供應鏈中替換零組件有多麼困難,有時根本沒辦法找到替代品。

EUV是先進製程所必須的製造設備,一年僅出貨數十台,EUV的供應會直接影響半導體公司能否按照預期擴產,也是台積電格外重視的供應環節。

稍早的財報會議上,ASML就坦承經濟動盪、供應鏈中斷等問題同樣衝擊了設備的交貨時間,將部份設備延後至2023年交貨;而《日經亞洲》則披露,有部份設備的交貨時間延長了兩年之久。

ASML的EUV機極度仰賴蔡司的鏡片技術,兩者已經合作長達30年之久,其精確度號稱足以從地表準確定位到月亮上的一顆乒乓球。如此精準的鏡片目前沒有任何其他廠商可以替代,就算ASML夥同其他供應商投入研發,起碼5到10年才有辦法取得初步成果。

以美國在參眾兩院通過的晶片法案為首,各國經歷半導體短缺後,都試圖推動國內半導體製造業發展,希望確保供應鏈穩定。但就如同上述提到的半導體原料與零件,都有極高的技術門檻,由少數企業所把持,要在一國之內建立自給自足的半導體供應鏈,幾乎是不可能的任務。

前台積電發言人孫又文也在近日與《彭博社》的對談中提到,半導體是各國協力合作的結晶,只要缺少一個環節供應就會中斷,想確保所有環節都在國內完成,不是個現實的作法。

資料來源:Nikkei Asia、Data Center Dynamics

關鍵字: #台積電
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

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此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

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當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

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而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

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