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半导体芯片(关于芯片，汽车厂商策略要变了)

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发布时间：2016-12-08加入收藏来源：互联网点击：

美国《芯片法案》(U.S. CHIPS Act)等为提高半导体产能提供资金的计划，将有助于该行业在长期内重新站稳脚跟。然而，一个新工厂通常需要3年才能建成，而且目前设备制造商也存在交货周期长达24个月的瓶颈。此外，这些资助项目将只优先考虑当地的短缺问题。因此，这些问题不会在中期得到解决，整个行业必须确保他们的供应，不仅是在操作的方式，而且要发展对自己的电子产品的深刻理解，并掌握控制权，指导他们的公司度过未来几年。

走出危机的战略途径

1、供应链透明度和深度风险管理成为最低标准

必须对应用于产品的半导体产品建立透明度。相关半导体的订单代码、技术规格、长期需求以及供应链信息必须存储在中央数据库中。数据透明度是所有战略杠杆的必要条件。

过去几年无情地暴露了许多行业目前在半导体、供应链透明度和风险管理方法方面的不足。某些行业，如汽车业，尤其能感受到这些缺陷。特别是各种因素放大了对汽车工业的影响。

大多数原始设备制造商更喜欢直接从他们的部件制造商购买大的功能范围(如完整的控制单元)。因此，大多数元件制造商控制半导体的选择和安装，以及材料清单(BOM)中的半导体透明度，但不与OEM共享信息。此外，芯片的制造极为耗时，从原晶圆的制造到半导体的测试，涉及多达1000个工艺步骤和各种公司和设备。因此，在直接或间接参与工业运营的所有组织中保持供应链的可见性更具挑战性。最后，由于不断增加的供应链中断(如自然灾害、政治冲突等)，半导体供应链的脆弱性已得到强调，并暴露出企业缺乏积极的风险管理方法。

图3从汽车OEM的角度展示了电源管理集成电路(PMIC)的制造过程的例子。单晶硅坯料最初是用纯硅铸造的。在日本的晶圆制造厂，晶圆被切成小片(生晶圆)，然后抛光。然后，原始晶圆被送到意大利前端晶圆厂，在那里，通过重复一系列的程序(氧化、涂层、光刻、蚀刻等)，集成电路被应用到抛光的原始晶圆上。成品晶圆被送到马来西亚后端晶圆厂进行切丁、组装、包装和测试。在罗马尼亚元件制造商，半导体被集成到ECU中。然后，ECU被交付到OEM的制造工厂，集成到汽车中。目前，代工转移仅限于其价值链的初级阶段。

图3：汽车半导体的简化生产过程和供应链

由于目前半导体供应链的能见度有限，整车厂无法及时识别和缓解供应链中断。然而，这是至关重要的，因为与2020年相比，供应链中断在2021年已经增长了88%，并导致了重大的经济损失和各种行业的长期生产力赤字。为了增加透明度以及识别和减少风险，半导体供应链、原始设备制造商和元件制造商建议建立四个必要的行动流程。

1.半导体透明度

第一项工作是鉴别所购产品中的内置半导体。整车厂可以通过拆卸ECU来产生透明度。然而，这不能保证所有半导体的完全透明度，因为标签或订单代码等信息可能不会打印在芯片包装上。因此，目标必须是通过与组件和半导体制造商的直接合作来实现组件的透明度。除了所用半导体的透明度外，还需要提供其他关键参数，如每个半导体的总体积和半导体的技术规格。对每个半导体的总体积的理解和透明度是复杂性管理的基本基础。半导体的技术规格允许对半导体进行比较，以便分析和评估在发生意外风险时使用的技术替代方案。

2.供应链透明度

为了提高透明度，第二批工作需要收集有关参与这一过程的供应商及其次级供应商的必要信息。OEM和供应商必须了解半导体行业的生产流程，包括生产什么，在哪里生产，由谁生产。只有这样，才能发现早期的供应链中断，并采取相应的措施加以预防。也应考虑供应链中的间接参与者，如为支持生产作业提供专门设备或材料的参与者，因为供应链的中断可能会影响到他们。

3.半导体数据库

由于半导体数据量巨大(例如，每辆车需要5,000-7,000个半导体)，领先的公司应该使用一个集中的数据库来存储和管理半导体数据。为了确保可用性和质量，整车厂必须引入治理流程，以实现可持续的数据收集。总之，在供应链的多个层面上提供数据可以提高透明度，因此应该优先考虑所有利益攸关方之间的合作。

总之，前三个流程允许在半导体器件上开发更多的数据开放。然而，由于近年来半导体供应链的波动性不断上升，OEM和供应商也必须主动识别和管理风险和不利影响。

4.数据驱动风险管理

第四个也是最后一个行动流程是建立一个综合的风险管理工具，如图4所示。风险管理应由不同的评价维度组成。第一个维度必须区分几个风险方面，如自然灾害、贸易战、产品生命周期、安全库存、固定替代品或大流行风险。还必须考虑到更多的风险因素。所有维度都必须链接到数据库中的数据。考虑到并非所有必要的数据都存储在数据库中，建议包括更多的外部数据来源，如供应商的安全库存，或关于政治和地理风险的信息。数据集应该用来构建数据模型。该模型的目的是计算一个风险得分，作为下列缓解措施优先次序的基础。在建立、评估和测试该模型之后，OEM已经向数据驱动的半导体风险管理方法迈出了第一步。有效监控、评估和减轻供应链风险的能力增加了，需要锚定到产品开发过程中。因此，可以减少风险对组织的早期影响，同时也可以减少风险发生的可能性。此外，可以克服整车厂、零部件制造商和供应商之间的整个供应链的信息鸿沟。

图4：所有内置半导体的透明度和技术和供应链信息的数据聚合是数据驱动风险管理的关键。

企业必须提高对半导体数据透明度和风险管理的理解水平，因为这是制定长期半导体战略的最低标准和基石。

2、批量捆绑的复杂性管理是半导体行业的关键

有多种方法来定义半导体的复杂性。半导体中集成电路的密度和种类是描述半导体复杂性的两个因素。

相比之下，复杂性可以被描述为在某种产品或组织中使用的所有不同的半导体及其变体的多样性。在接下来的内容中，仅在复杂性管理的背景下检查产品多样性。

由于高度的集成度和功能密度，以及未来产品(如汽车)在性能和能源效率方面的预期持续改进，不同半导体的数量在过去十年中逐渐扩大，未来还将继续如此。对于汽车工业来说，这意味着将重点从汽车零部件(如座椅、车轮或灯)的复杂性管理扩展到基础硬件和软件，重点是半导体。

通过更好地理解内置的半导体组件和技术规范，复杂性管理可以减少变体，并将大量产品捆绑到一个完整的半导体产品组合中。大量的订单是控制自身供应链的关键，从而形成新的商业模式和竞争优势。

为了能够在半导体级别建立复杂性管理，领先的公司必须从新的、部分未知的角度检查他们的产品。在图5中，从汽车OEM的角度使用一辆汽车作为例子，对这些进行了简要的详细说明。

从车辆的角度来看：今天，汽车整车厂关注他们的车辆的产品端口，包括不同的车型系列，包括他们的车辆及其衍生品。接下来，每辆车都采用电气/电子体系结构(E/E体系结构)，它基本上连接了车辆所有重要的电气控制单元，如图5所示。目标是确保ECU可以在多辆车辆之间使用。

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