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使用分析和人工智能如何帮助公司管理半导体供应链

千野勇一郎 | 时刻 | 盖蒂图片社

数月来,企业和消费者一直在努力解决供应链问题,导致各种产品出现令人讨厌的短缺,包括最重要的半导体芯片。

虽然 8 月份签署成为法律的《芯片和科学法案》旨在促进美国的半导体制造业,但目前尚不清楚该立法将对供应产生什么影响,甚至何时。

“半导体供应链仍然受到限制,”德勤咨询公司半导体行业负责人兼负责人 Brandon Kulik 说。 “鉴于消费电子领域的疲软,平均交货时间略有下降 [laptops and smartphones],并且对内存的需求有所下降。 但对性能更高的数据中心芯片、国防和汽车芯片的需求仍处于历史高位,一些半导体公司的增长率达到了 40% 或更多。”

对于依赖半导体的公司来说,一种潜在的近期解决方案是:先进的数据分析和人工智能工具来帮助管理供应问题。

“Covid-19 大流行生动地说明了意外事件可能对全球供应链产生的影响,”德勤董事总经理兼全球人工智能与分析服务负责人 Rohit Tandon 说。 “然而,人工智能可以帮助世界避免未来发生类似的破坏。”

预测供应问题

Tandon 说,通过分析当今供应链产生的大量数据,人工智能可以预测一系列意外事件,例如天气传导、运输瓶颈和劳工罢工,帮助预测问题并重新安排运输路线。

“人工智能还可以在其他关键供应链领域实现显着改进,包括需求预测、风险规划、供应商管理、客户管理、物流和仓储,”Tandon 说。

这可以提高运营效率和营运资金管理,提高透明度和问责制,以及更准确的交付估算; Tandon 说,减少供应中断。 “此外,在其智能工厂运营中使用人工智能来提高可见性的制造商可以更好地应对潜在的中断,以避免延误,并在需要时进行调整,使他们在继续满足客户需求的同时更具弹性,”他说。

“组织可以利用数据分析工具来深入了解整个供应链,”Tandon 说。 “这些工具旨在改进需求预测并支持与客户和合作伙伴的数据共享。” 此外,组织可以使用人工智能来预测或预测与供应链相关的事件,例如物流挑战、地缘政治问题和供应中断。

他们既可以自主执行行动,也可以建议利益相关者应采取的行动,“最终帮助公司在其供应链中建立弹性,”Tandon 说。

Tandon 说,在为供应链管理部署这些工具时,最好从小范围开始,然后随着结果显示其准确性和价值而发展模型和算法的深度和广度。

高质量的数据也很重要。 “基础数据是关键,因为糟糕的数据等于糟糕的分析,”Tandon 说。 “整个供应链缺乏透明度通常是产品、供应商和客户之间的数据不一致和不完整的结果。建立符合通用定义和 [fixing] 数据问题提供了数据质量的基础,从而建立了对分析和人工智能流程输出的信任。”

独立半导体分销商 Rand Technology 正在使用数据分析来解决与供应相关的客户挑战。

“例如,如果客户需要减少库存过剩,我们会使用数据和分析来识别这些产品的其他用户并创造重新安置他们的机会,”美洲和采购解决方案和采购副总裁 Jennifer Strawn 说。兰德的欧洲、中东和非洲。 “通过这种方式,原始设备制造商和合同制造商能够支撑他们的组件库存组合。”

此外,数据和分析在制造商的新产品引入阶段在材料清单选择中尤为重要,Strawn 说。 她说:“在这个阶段,确定可以在设计中建立灵活性的地方至关重要,这样在批准的材料清单上就有多种半导体来源。”

通过这种方式,制造商不再依赖单一的半导体供应商,这在当前环境下可能会影响业务。 “我们利用高级分析来帮助确定这些半导体的可用性,并在产品投入生产之前发现趋势和模式,例如差距、价格上涨或产品变更通知,”Strawn 说。 她说,兰德还使用该技术来推动对未来情景的决策,并确定公司可能希望获得多少缓冲库存。

Rand 还使用高级数据分析来识别趋势和模式,使其能够在危险的市场条件下战略性地指导客户。 “通过对全球可用性、市场变化和状况的建模和实时可见性,”斯特劳恩说,“我们能够帮助降低风险并提前制定战略,当我们注意到行业中的某些变化和中断时可以采用这些战略。”

iCapital 的 Anastasia Amoroso 表示,消费者对半导体的需求正在放缓

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