PCB 躍升 AI 供應鏈要角!大量科技如何靠轉型接住紅利,訂單交期拉長 3 倍?
PCB 躍升 AI 供應鏈要角!大量科技如何靠轉型接住紅利,訂單交期拉長 3 倍?

當全球目光聚焦於 AI 晶片與算力競賽時,卻鮮少人注意到支撐算力背後的關鍵基礎——印刷電路板(Printed Circuit Board,簡稱 PCB)。PCB 作為電子工業之母,不僅是連結所有電子功能的基底,更像是一棟精密堆疊的摩天大樓;樓層(層數)越高,結構與工藝便越複雜。隨著 AI 伺服器對高頻高速傳輸的嚴苛要求,PCB 正迎來技術升級的黃金時刻,也讓支撐這項工藝背後的設備供應商——大量科技,從幕後站上舞台中心。

位於桃園的大量科技(Taliang Technology),是台灣少數能與德國大廠分庭抗禮的 PCB 設備供應商。經歷過疫情期間的囤貨潮與 2023 年的庫存去化低谷,大量科技在 2024 年迎來訂單爆發,交貨期從 2 個月拉長至 7 個月。這家成立近 50 年的設備廠,是如何在紅色供應鏈的夾擊下,靠著「背鑽技術」與靈活的供應鏈策略,成功搭上這班 AI 成長特快車?

以下 Q 為《數位時代》總編輯王志仁提問,A 為大量科技總經理簡禎祈的回答。

Q1:大量科技的主要產品與商業模式為何?

A:大量科技專注於 PCB 相關設備已超過二十年,我們的商業模式很單純,就是提供 PCB 製造廠所需的關鍵生產工具。我們的主力產品可以分為兩大類:

第一是「成型機」: 這是我們最早起家的產品。想像一下,PCB 在工廠生產時,為了效率,通常是一整大片板子(Panel)同時製作的。但是到了消費者手上,不管是手機還是電腦,尺寸都各不相同。因此,最後一道工藝必須將這塊大板子,精準地切割成符合產品規格的小塊,這個過程就叫「成型」。我們的成型機在市場上以耐用聞名,有些客戶甚至用了 25 年還在運轉。

圖片及資料來源取自大量科技官網
圖/ 未來商務

第二是「鑽孔機」: 這是我們目前技術含金量最高的產品。PCB 板上密布著無數個肉眼難見的微小孔洞,這些孔是用來連接不同層之間的線路,讓訊號導通。早期的鑽孔比較簡單,就是從頭鑽到尾(貫穿孔)。但現在隨著 AI 與高頻傳輸需求,我們發展出高階的「背鑽技術」。這不是單純的打洞,而是要配合視覺系統,精準算出位置與深度,只鑽掉多餘的部分以減少訊號干擾。

圖片及資料來源取自大量科技官網
圖/ 未來商務

這兩個領域過去長期由歐美廠商壟斷,後來台灣廠商接手,近年則面臨中國供應鏈的低價競爭。為了跳脫價格戰,我們現在的策略是主攻高階技術,像是在「背鑽」領域,我們是少數能與德國大廠分食市場的台灣公司。

Q2:在這波 AI 伺服器浪潮中,為什麼「背鑽」技術變得如此重要?大量科技如何切入?

A:PCB 的鑽孔多是「從頭鑽到尾」的貫穿孔,這種技術相對成熟,競爭也激烈,利潤空間有限。但 AI 伺服器為了追求極高速運算,對訊號傳輸的純淨度要求極高。如果鑽孔後殘留多餘的導電層(Stub),會造成訊號反射與延遲,這時就需要「背鑽技術」,精準地將多餘的導電段鑽除,只保留訊號傳輸需要的部分。

這項技術的難度在於「精準度」。PCB 在壓合過程中,因為膠合材料的特性,會產生漲縮、變形甚至翹曲(Warpage)。板子不是平的,每一層的厚度也可能因為高溫壓合而改變。如果只用傳統機械座標去鑽,很容易鑽偏或鑽壞。

我們在這塊耕耘了近十年,核心優勢在於結合了「視覺檢測(CCD)」與「深度控制」。機器必須先像戴了眼鏡一樣,去「看」並量測板子內層實際的漲縮位置,建立精準的靶位,再去進行鑽孔。目前在這一高階領域,主要是我們與德國大廠在競爭,這也是我們這波股價與業績爆發的關鍵動能。

圖/ Gemini 產圖

Q3:2023 年是電子業去庫存的寒冬,但大量科技卻在當時做了重要的供應鏈轉型。當時做了哪些改變,使能接住 2024 年的訂單爆發?

A:2023 年市場確實非常悲觀,訂單幾乎停滯。但我們堅持研發投入不縮水,並利用這段空檔進行了設備結構的重大革新:將機台底座從「鑄鐵」全面改為「花崗岩」。

過去我們的機台底座多採用日系風格的「鑄鐵」,但鑄鐵的缺點是前置期(Lead time)極長。從澆鑄熔鐵、冷卻、熱處理到噴塗加工,流程繁瑣且容易受環保法規限制,備料期往往長達半年。當時我們曾誤判 2023 年景氣會好轉,因此提早下單了大量鑄鐵底座,結果景氣急凍,導致這批鑄鐵的舊材料庫存至今仍在消化中。

我們當時決心轉向競爭對手已在使用的花崗岩(人造石)底座。雖然這需要重新設計機構,但好處是備料期僅需一個月。這個轉型決策在 2024 年 AI 需求暴增、單月產能要衝到 300 台時救了我們;如果當時還堅持用鑄鐵,光是等底座就要半年,我們現在根本交不出貨。同時,我們也推動零件在地化(Localization),縮短供應鏈距離,確保在景氣反轉時能快速調整。

#1 大量科技
圖/ Gemini 產圖

Q4:面對中國「紅色供應鏈」的價格戰,台灣設備廠的優勢在哪裡?

A:中國廠商的優勢在於規模與資金。他們一個月能出貨數千台設備,是我們的十倍以上,且背後有龐大的資本市場支持。如果純粹拚價格,台灣廠商很難有勝算。

但大量科技有一個關鍵護城河:我們擁有「自製控制器」。全球能自製 PCB 鑽孔機控制器的廠商,除了歐洲、日本,台灣就是我們,而中國同業多半依賴外購。

外購控制器的致命傷在於「黑盒子」。當客戶遇到製程問題,或者需要針對新材料(如 AI 用的特殊板材)修改參數時,外購廠商往往無法釐清是機械問題還是軟體問題,且修改程式碼的反應時間可能長達數月。而我們因為掌握核心控制技術,客戶一有新需求,我們幾天內就能調整軟體或參數。在 AI 這種技術迭代極快的領域,這種「技術自主」與「服務彈性」是我們與紅色供應鏈拉開差距的關鍵。

Q5:目前訂單交期已拉長到 7 個月,營收也大幅成長。作為總經理,您最關注的風險是什麼?

A:現在雖然訂單滿手,交期拉長到 7 個月,但我反而比以前更謹慎。歷史經驗告訴我們,景氣好時客戶容易「超額下單」(Overbooking),一旦景氣反轉,這些庫存就會變成巨大的負擔。

此外,我們非常重視現金流管理,避免「黑字倒閉」(指公司雖有獲利,卻因週轉不靈而倒閉)。我們的資本額近 9 億,卻要支撐一年 50 億的生意,槓桿倍數很大。如果我們為了搶單,接受客戶過長的票期(例如 6 個月甚至更久),或者資金回收速度跟不上付款給供應商的速度,公司就算帳面上賺錢,也會因為現金流斷裂而倒閉。

所以現在,我們對於付款條件踩得很硬。在最不缺訂單的時候,反而是我們篩選優質客戶、強化財務體質的最佳時機。我們會進行嚴格的現金流測算,寧可走得穩,也要確保每一筆營收都是能安全回收的現金。

Q6:身為桃園的設備廠,大量科技如何解決人才荒問題?AI 是否改變人才培育方式?

A:確實,人才是我們面臨的一大挑戰。在台灣,機械人才相對稀缺,且多數優秀畢業生首選半導體產業或科學園區。我們的策略是「兩地互補」。在台灣,我們持續深耕,同時利用我們在南京設廠的優勢,與當地的東南大學進行產學合作。南京廠位於相對封閉的區域,人才穩定性反而比深圳高,不易被挖角。

在工作效率提升上,我也在帶頭學習使用 AI 工具。對於我們這種擁有大量歷史經驗參數的機械業來說,如何將資深工程師腦中的經驗數據化(Data),並透過 AI 傳承給下一代,是未來的關鍵。雖然目前還在起步階段,但這是解決技術斷層必須走的路。

(延伸閱讀|EP268. 訂單滿到交貨時間拉長三倍,傳統設備廠如何搭上AI成長特快車? ft.大量科技總經理簡禎祈

大量科技

成立年:1980 年
總公司:位於桃園市八德區
主要業務:聚焦於半導體產業、印刷電路板產業、光電面板產業,為專業半導體產品檢測設備、PCB 設備及 CNC 彫銑機械製造商,提供晶片/圓檢查、PCB 成型、PCB 鑽孔、薄板切割、玻璃面板加工及等專用機械。
官方網站:https://www.tlhome.com.tw

(本文初稿為 AI 編撰)

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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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