集微网消息,半导体供求失衡给各行各业的生产带来了难题。有一些前瞻性公司正利用人工智能优化短期采购问题,对此,知名咨询机构麦肯锡做了分析。
半导体的供应始终是全球各行各业面临的重大挑战。汽车、消费品和科技等行业的制造商受到了短缺的冲击,生产受阻,利润有风险。但一些首席运营官正为供应链建立弹性体系,将风险利润通过采用基于人工智能的解决方案来增强供应链的弹性,这些解决方案使他们能够近乎实时地了解定价和需求波动。
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麦肯锡分析显示,这些半导体公司面临瓶颈的原因包括其产能有限、需求高和订单过多,这意味着这些问题可能会持续到2023年(如下图)。最大的压力在于成熟芯片,这些芯片用于日常生活,如汽车、电子、家电、医疗器械等。至少在2026年之前,制造业产能增长将保持参差不齐的态势。较小,即较为简短的节点将以最快的速度增长:7纳米产能预计将以14%的年复合年增长率增长,100纳米产能将以4%的年复合年增长率增长。
生产水平不同反映了更广泛的行业动态。一些公司希望增加产能:例如,尽管预计需求将有所疲软,台积电(TSMC)仍计划仅在2023年就投入320亿美元至360亿美元。包括使用IDM和代工厂运作模式的其它公司目前都在接近或满负荷运营。
麦肯锡在撰写本文之时,发现半导体产业近期的一些瓶颈,包括新冠肺炎的影响和需求激增带来的瓶颈,已得到缓解。因此,某些子品类的价格较低。例如,在2022年下半年市场崩溃后,存储器价格预计将在2023年上半年继续下跌。然而,如果说最近的经济形势有什么迹象的话,供应挑战仍将是企业高管们的重要议程。事实上,考虑到地缘政治不稳定的新常态,最有可能出现的情况是不同芯片尺寸和生产(制造)中心之间的供需失衡。
制造商需要确保供应的确定性,必须迅速确定并启用新的供应商。供应一直受限制,就会形成重大挑战。此外,许多公司为了保证采购计划有效,只关注少数供应商和分销商,而忽略了许多其他供应商和分销商。好消息是,快速发现供应商的方法正在出现:新一代工具将人类专业知识与人工智能结合起来,从根本上简化供应商识别过程。放弃人工方法,团队可以同时扫描数百个专有的、公共的和商业数据,库帮助他们用以前所需时间的一小部分获得正确的芯片。
供求失衡
从2015年到2022年,全球半导体产能年均增长7.6%,但预计从2022年到2026年,增速将放缓至每年4.9%。在全球宏观经济逆风的情况下,半导体行业收入预计将在2023年将下降3%至4%。短期产能最大升级将发生在包括中国台湾在内的大中华地区。在其他地方,最近宣布投资修建的新晶圆厂将要花费数年时间才能投产。
特定芯片的实际供应同样不稳定。MCU和传感器等半导体设备目前的交付周期为20至40周,而 CPU和 DRAM等其他半导体设备则处于过剩状态。事实上,由于消费电子产品、个人电脑和智能手机产量下降,预计DRAM市场将在2023年前三个季度处于供过于求的情况。交付周期在2022年年中达到顶峰,为22周,但在2023年年初降至19周。
麦肯锡对2022年4月以来半导体短缺的分析显示,在短缺驱动的需求中,约90%与成熟技术有关。同样的分析表明,在所有由短缺驱动的需求中,约75% 涉及集成电路(约占需求的66%,如电压调节器)和分立器件(约占需求的10%,如MOSFETS)(如下图)。
短期内,需求动态将保持波动。麦肯锡已经看到2023年年初某些领域从短缺转向供过于求。例如,经济前景疲软,消费电子产品、个人电脑和智能手机产量下降,造成DRAM、NAND和其他存储芯片库存过剩。相比之下,由于预计需求将分别增长10%和14%(年复合年增长率)(如下图),工业和汽车等行业可能会在短期和中期面临持续的供应紧张。这种供应紧张反映了宏观环境和长期趋势,如转向电池电动汽车。
展望未来,麦肯锡的分析显示,到2030年,半导体需求将以每年6%至7%的速度增长。大部分压力将集中在成熟的、功能丰富的集成电路和分立器件上。
制造商在灭火
面对供应短缺,大多数制造商都采取了“灭火”战略:随时随地挖掘供应。然而,找到可靠的供应商谈何容易,而且许多公司很难找到合作伙伴、稳定的资金流动,或两者兼有。快速增长的行业和高需求企业面临着一些巨大的障碍,但这在各个行业都很普遍。我们的分析表明,超过80%的终端用户公司不具备解决芯片短缺问题的能力。
为填补空白,许多公司进行临时采购,通常是与专业的、独立的或特许经销商合作,有时还建立内部团队。这些举措减轻了供应方面的直接压力,但不能解决采购过程中常见的结构性弱点。这些问题包括未能摆脱惯常做法、组织结构不合理以及人才缺失。
一个普遍的挑战是,只有少数原始设备制造商拥有所有制造设施,这造成了对一级供应商的依赖,如电子制造服务(EMS)、合同制造商(CM)和原始设计制造商(ODM)。此外,终端用户通常不具备接收和管理芯片库存的能力,也不具备使用EMS进行买卖交易的流程。
寻找芯片,缓解短期瓶颈
由于芯片短缺给短期业绩带来压力,企业需要大胆而迅速的解决方案。前瞻性公司的经验启示,最佳方法是将短期权宜之计与中长期战略重点结合起来。
短期内,技术性的芯片搜寻战略将涉及一种更系统的方法,可以在自由市场里寻找供应。这里,人工智能可以发挥作用,帮助企业组织更广阔的新供应商和库存网。使用人工智能的公司报告称,他们解锁了多个新资源,甚至有定制的。有时在预算、测试,甚至是质量方面是要付出代价的,但产能提升足以抵消成本。
机器学习算法应该与自上而下的优先事项审查相结合。例如,最好将重点放在缓解导致收入或高利润率产品面临风险的短缺问题上。此外,公司可以根据当前和预期需求,以及不可避免的权衡来调整方法。在短期内可以重新设计关键部件,调整需求动态,并采用基于EBIT的分配策略。
在寻求短期供应时,其潜在陷阱是芯片质量。避免假冒零件的挑战是长期存在的。为降低这种风险,一些公司与具备审查供应商和进行详细测试专业知识的专业服务机构合作。人工智能方法还可以帮助企业识别替代和更广泛使用的芯片。
着眼长期发展
在企业搜寻市场、满足短期需求时,中长期是个显而易见又被忽略的大问题。事实上,迄今为止最常见的做法是推迟作出有关供需失衡带来的不可避免的周期性的复杂决定。
龙头企业已经表明,从长期来看,最佳做法是对采购和供应链结构采用更具战略性的视角,并考虑共同投资和承包的可能性。早期的优先事项应当是明确确定最易受影响的类别,并实施能减轻供应风险的库存战略。在科技行业,公司通常采取积极的库存战略。即使在产品生命周期只有一到两年的情况下,抢占先机也是值得的。
与此同时,公司不妨将重点放在改进常规业务结构,实施更灵活的流程和组织能力,同时还要不断审查和调整供应商和原始设备制造商的轨迹。与此同时,积极管理技术路线图可以帮助公司将其采购引向供应风险较低的区域。该方法让需求领域更加透明,并在必要时能够快速重新设计反应。
由于供应方面普遍存在不确定性,制造商应主动与IDM和无晶圆厂厂商建立更紧密的联系。接触层次越高,越有助于提高短期和长期需求以及产品路线图的透明度和可见度。同时,公司可以合理地与一级供应商建立买卖计划,从而让供应链更加清晰,并能够与IDM或无晶圆厂厂商进行直接成本谈判。
最佳的方法是创建一个采购组织,专门促进与IDM和无晶圆厂厂商的关系。与此同时,企业可以考虑减少对旧技术的依赖,在考虑芯片可用性的情况下,对产品做出冷静的决策,并重新审视芯片组合,减少不确定性带来的变量。
最后,为了让供应链更具弹性,企业不服创建一个数字孪生技术:一个由人工智能驱动的解决方案,优化端到端的供应安排,包括从获得零件到先进生产计划和外部物流的安排。
在未来十年里,芯片市场的竞争将起起伏伏。相对平静的时期将与需求旺盛的时期交替出现。这些挑战的解决办法需要短期、中期和长期的思维转变。在短期内,新的人工智能驱动工具包深入到供应链领域,帮助企业优化进入生产者和产品的复杂网络,同时更好地管理时间线。更具战略性的视角将支持更广泛的运营解决方案,并推动建立安全灵活的长期供应链。(校对/周宇哲)