【鈺鎧 FY2026 Q2 法說會】上半年 EPS 1.85 元轉虧為盈,車用佔比逾四成、銀價調價機制發威

鈺鎧科技 2026 年 9 月 2 日舉行法說會,公佈上半年營運成果。財報顯示,公司上半年營收達新臺幣 3 億 8,173 萬 4,000 元,年增 48.77%;稅後淨利 6,847 萬 6,000 元,每股盈餘 1.85 元,去年同期仍為虧損狀態,獲利能力出現翻轉。
財務表現
| 專案 | 2026 上半年 | 去年同期 | 增減 |
|---|---|---|---|
| 營業收入 | 3.82 億元 | 2.57 億元 | +48.77% |
| 營業毛利 | 1.31 億元 | 0.37 億元 | +255.93% |
| 營業利益 | 6,745.7 萬元 | — | 轉盈 |
| 稅前淨利 | 6,668.6 萬元 | — | 轉盈 |
| 稅後淨利 | 6,847.6 萬元 | — | 轉盈 |
| EPS | 1.85 元 | — | 轉盈 |
財務長黃文結在會中直言,去年之前的虧損來自產品組合惡化:「毛利越來越低,那後來才發現說,可能有一些比較高毛利的部分的訂單越來越少,低毛利的訂單越來越多,那才會拉低整個公司獲利的一個狀況。」因此公司從 2025 年下半年起全面啟動客戶售價調整機制,每一顆料的成本逐一估算,確保至少不虧損出售。
營收成長同步反映在月營收動能。今年以來多數月份年增率維持高檔,7 月單月營收 0.8 億元、年增 81.8%,第 2 季合計營收 2.0 億元、年增 49.3%。
銀價暴漲四倍,調價機製成關鍵轉折
法說會上最受關注的議題是白銀價格波動。黃文結指出,銀漿佔總生產成本將近 40%,而國際銀價從早期每磅約 20 美元,到今年年初最高上漲至 120 美元,漲幅達六倍。面對成本壓力,公司自 2025 年第二季起建立每季議價機制,依照前一季最近三個月的銀價基準,向客戶提出下一季的溢價調整。
「跟客戶要溢價,會很多客戶也會有意見,可是最終至少我從整個的一個營收來看,客戶的接收程度其實都還蠻高的。」黃文結表示,客戶接受度超乎預期,顯示報價仍落在市場可接受範圍內。
針對第二季後銀價回落是否侵蝕下半年毛利,黃文結回應:「我們現在的報價的基準還是高於目前的一個價格,只是我們的進價也會稍微變高一點點。」換言之,即使白銀現貨價格走跌,公司先前鎖定的較高報價基準仍可支撐毛利率。
車用營收佔比逾四成,認證壁壘造就黏著度
林信金協理在簡報中強調,鈺鎧進入車用市場已近 30 年,2003 年即開始接觸車規客戶,2006 年取得 TS 16949 認證,但實際交貨卻到 2013 年才開始。「取得這個認證的部分不代表我開始交貨汽車規,整個認證的時長非常的久,」林信金說,車規客戶高度依賴穩定品質與供貨體系,設計一旦匯入就不希望任何變動,因此車用產品佔公司營收比重已逾 40%,且逐年穩固擴充。
應用領域包括電動輔助轉向系統(EPS)與剎車系統,並因電動車興起而持續擴張。林信金指出:「有一台跟我們相同的部分只有日系,臺系的部分是沒有的。」公司在大電流電感與直立式設計等產品上建立差異化,展現技術累積的門檻。
醫療與新興應用,電子耳成為長期護城河
醫療應用是今年法說會的另一亮點。鈺鎧供應電子耳無線充電模組,客戶為全球市佔 70% 的醫療器材廠商,且已穩定交貨超過五年。林信金描述產品情境:「把我們的無線充電的東西貼在腦皮的表面,那透過聲音的傳達、耳朵這邊的共振,讓小朋友的部分能夠分辨出一些聽到一些基本的聲音。」這類客製化訂單全部由客戶指定規格,無標規產品,因此客戶黏著度極高。
2026 年醫療需求明顯上升,歐洲血液透析分析專案已收件,呼吸器監控亦已匯入使用。此外,機器人領域已有泳池清潔機器人專案匯入,航太部分切入衛星地面站接收應用,均屬高附加價值產品類別。
公司以 2025 年為基期,依產業資訊推估三年後各應用年複合成長率,其中機器人與飛機電氣化跳升幅度最大。管理層將 2027 年設定為產品組合擴充的成果驗收年,希望在醫療、機器人、飛機電氣化等領域看到具體營收貢獻。
客戶與供應鏈分散策略
林信金在會中提及 2024 年曾因客戶集中度問題承受衝擊,促使公司加速分散。目前已拓展美國、日本、亞洲及中東客戶;無線充電產品訂單原本以歐洲為主,亞洲比重偏低。供應端方面,銀漿佔成本高達 40%,公司正開發替代供應商以降低單一材料依賴。
現金流與財務體質
營運淨流入 6,905.6 萬元,期末現金 9,266 萬元,顯示現金流已同步反映獲利改善。公司資本支出高峰期落在 2021 年擴充五條濕式印刷線(產能提升 3 至 5 倍)與 2023 年檢測分析實驗室建置,未來視需求持續投入自動化與研發。
林信金強調,鈺鎧的生產線高度自製,機臺設計圖由公司發包後自行組裝,控制軟體亦由內部 IT 團隊開發,同業無法複製相同裝置。外觀檢測已匯入 AI 與 AOI 系統,透過學習機制降低檢出失誤率。
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