2023年05月22日
頂尖之上,良率再提5%| 蘋果供應商良率案例


蘋果供應商的真實生存狀況:一方面受制於蘋果的苛刻,可能會面臨隨時被無情地淘汰;另一方面如能咬住牙,就能夠以領先於市場的技術優勢,攀頂世界之巔!

蘋果是0到1,供應商是1到100。

很多人將蘋果的成功,歸功於史蒂夫.喬布斯的技術願景和設計天賦,但沒有強大的供應鏈做保障,一切可能只是幻影。

蘋果當然是清楚供應鏈的重要性,史蒂夫·喬布斯找到在IBM和康柏都做過的供應鏈專家蒂姆·庫克,進行大刀闊斧地改革,於是有

了蘋果對供應商采取的“重選擇、重管理、輕淘汰”策略,用專門的團隊對供應商進行全方位評估,一家企業要想進入蘋果供應商

名單,並不容易,一旦進入,蘋果也不會輕易將其踢出名單。


形象點用“班主任”和“學生”來比喻蘋果和供應商的關系:“蘋果就像一個不講情面的高中班主任,當他發現某幾個學生掉隊了,

會有點恨鐵不成鋼,把掉隊學生的座位往後排,但不會貿然把學生踢出班級。”


從技術說起,“技術大致分為兩類,一種是創新技術,一種是覆制技術。從0~1,這是研發做的事情,蘋果正在做且擅長做的事,

一家企業能進蘋果供應商名單,代表著它能實現蘋果的技術要求,如產品規格與參數。


以往一直流傳著“蘋果吃肉,供應商喝湯”的說法,之所以出現這說法,是因為蘋果既要求供應商制造的技術達標,更進一步要求出

品的良率到位,且采購成本在蘋果可控的範圍內。而從1~100,是供應商在工藝上做的事情,說到底是良率,iPhone、iPad、iMac

等明星產品所巨大的出貨量,首先是因為蘋果死死卡住了良率,這也使得蘋果的要求以嚴苛聞名業內。

良率是生命!高壓之下,卻兩極分化

2013年10月,蘋果與藍寶石屏幕供應商GT Advanced Technologies達成合作協議,約定由GTAT為其供應藍寶石材料,合作期間,蘋果一直在改變藍寶石的產品規格,甚至嚴苛地縮減生產成本,但GTAT需要在規定時間內生產出大量高良品率的藍寶石屏幕。最終,GTAT因不堪重負而關停廠房。

同樣的劇情,還發生在觸控屏幕生產商勝華科技身上。勝華科技曾是全球第2大觸控面板廠,也是iPhone 4最大的觸控屏供應商,但在研發iPhone 5時,蘋果開始采用新型內嵌式觸控屏幕技術(In-cell)。但勝華科技沒有跟進該技術,還在重資產投資擴建生產線,因而背上沈重債務負擔,在整個觸控顯示屏行業產能過剩嚴重時,率先倒下。


一旦輸了,那就是傾家蕩產,那麽常年高壓下,蘋果供應商們何以順應要求,不願真正離開?能進入蘋果公司的供應鏈,那就是“盆滿缽滿”,這種想法已經根深蒂固,富士康的歷史證明了這一點,所有的代工,都在想方設法的得到蘋果的訂單。



有不少供應商在蘋果的扶持下成長為世界龍頭,我找到一張《2021年全球EMS代工廠前十強名單》,超過一半處於蘋果供應鏈當中,他們也因此收獲可觀的發展。


“蘋果非常關注產品的良率,如果新技術是由蘋果提出,它會扶持你,一直用訂單喂著你,直到你把這個技術做成熟,他就會考慮導入一個競爭對手來平衡你。”


一位在蘋果供應鏈公司工作超過15年的人士如是說,這也道出了作為蘋果供應商的真實生存狀況:一方面受制於蘋果的苛刻,可能會面臨隨時被無情地淘汰;另一方面如能咬住牙,就能夠以領先於市場的技術優勢,攀頂世界之巔。


聚焦現實,看典型案例

訊能集思服務的一家光學客戶,正是蘋果iPhone前三大鏡頭的供應商。 先從客戶所處的行業看,其有三個特點:
1、身為蘋果供應商,生產執行著行業最高的標準;
2、光學屬高端精密制造,就鏡頭光學行業而言,普遍的最大痛點是只有50-60%的良品率;
3、而客戶的良品率已經在70-80%,已處世界頂尖水平。


但客戶最核心的痛點仍在於良品率,主要有三大原因阻礙著良品率的提升:

1、鏡頭種類多,且生命周期短,當新的鏡頭產品出現時,以往部分積累會被推翻;工藝制程不斷出新,每當良品率調到較佳組合後,馬上又被淘汰,原料、機器等都可能需要研發新制。

2、組裝鏡片方案目前搭配的只有“試錯法”,就算進入量產時,也很難穩定良品率,即在範式沒有根本改變前,良品率也做不到革命性的提升。

3、不僅僅是客戶,整個光學產業,都希望透過AI數據分析方案,在試產中模擬優化參數、在制程中快速找到影響良率的原因,提升自己在產業的競爭力。



訓能集思是如何解決的?效果如何?

訊能集思針對客戶的核心痛點進行分析,並通過數據采集,找到問題所在,利用JarviX增強型分析平台與訊能集思團隊首創的方法論“精進回圈”,分三步走路徑,助力客戶實現良品率提升。


通過數據采集,找到鏡頭組裝站點存在的光學鏡片組裝、遮光片厚度和鏡筒等方面的潛在問題,優化鏡頭組裝的過程,從而減少人力和試錯成本。

其次,借助三步走的JarviX光學精進回圈方法論,用SPC監控產線參數,快速實時且彈性監測多維度關鍵參數,提早進行風險預警,提高對生產異常的反應速度,降低報廢率。再透過JarviX根因查找功能,找出影響光學鏡頭MTF值的關鍵因子,提升問題查找速度,同時提高整體良率。

最後,針對良率出現問題無法優化的問題,結合射出機數據、鏡片組裝數據、MTF量測數據等內容,JarviX仿真器提供參數優化推薦,良率進一步得到提升。

JarviX的成功應用最終助力客戶實現了降本增效,極大程度提高了生產效率,減少了30%的人力成本和提升50%的研發效率。





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