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如何利用分析和人工智能帮助企业管理半导体供应链

时间:2022-10-26 10:21 来源:明日科学网

几个月来,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烦恼的短缺,包括所有重要的半导体芯片。

虽然今年8月签署的《芯片与科学法案》(CHIPS And Science Act)旨在促进美国的半导体制造业,但还不知道该法案将对供应产生什么影响,甚至何时会产生影响。

“半导体供应链仍然受限,”德勤咨询(Deloitte Consulting)半导体行业领袖、负责人布兰登•库利克(Brandon Kulik)表示。“由于消费电子产品领域(笔记本电脑和智能手机)的疲软,平均交货时间略有下降,对内存的需求也有所下降。但对高性能数据中心芯片、国防和汽车芯片的需求仍处于历史高位,一些半导体公司在该领域的增长达到了40%甚至更高。”

对于依赖半导体的公司来说,一个潜在的短期解决方案是:先进的数据分析和人工智能工具,以帮助管理供应问题。

德勤董事总经理兼全球人工智能和分析服务主管Rohit Tandon表示:“Covid-19大流行生动地说明了意外事件可能对全球供应链的影响。”“然而,人工智能可以帮助世界在未来避免类似的破坏。”

预期供应问题

Tandon表示,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想不到的事件,如天气引导、运输瓶颈和罢工,帮助预测问题并改变运输路线。

Tandon表示:“人工智能还可以显著改善其他关键供应链领域,包括需求预测、风险规划、供应商管理、客户管理、物流和仓储。”

这可以提高业务效率和营运资金管理,提高透明度和问责制,以及更准确地估计交付情况;坦顿说,供应中断减少。他说:“此外,在智能工厂运营中使用人工智能的制造商可以更好地应对潜在的中断,以避免延误,并在必要时转向,使他们在继续满足客户需求的同时具有更强的弹性。”

Tandon表示:“企业可以利用数据分析工具对整个供应链进行更深层次的洞察。这些工具旨在改善需求预测,并支持与客户和合作伙伴的数据共享。”此外,组织可以使用AI来预测或预测供应链相关事件,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该采取的行动,“最终帮助企业在供应链中建立弹性,”Tandon说。

Tandon说,在为供应链管理部署这些工具时,最好从一个小而狭窄的范围开始,随着结果显示出它们的准确性和价值,逐步发展模型和算法的深度和广度。

高质量的数据也很重要。“底层数据是关键,因为糟糕的数据等于糟糕的分析,”Tandon说。“供应链缺乏透明度通常是产品、供应商和客户之间数据不一致和不完整的结果。建立与公共定义一致的数据治理流程,(修复)数据问题,为数据质量奠定了基础,从而在分析和AI流程的输出中建立信任。”

独立半导体分销商兰德科技公司(Rand Technology)正在使用数据分析技术解决与供应相关的客户挑战。

兰德公司负责美洲和EMEA地区解决方案和采购的副总裁Jennifer Strawn说:“例如,如果客户需要减少库存过剩,我们就会使用数据和分析方法来确定这些产品的其他用户,并为他们提供安置的机会。”“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零部件库存组合。”

此外,数据和分析在制造商材料选择的新产品介绍阶段尤为重要,Strawn说。她说:“在这个阶段,关键是要确定在哪些地方可以在设计中建立灵活性,以便在批准的材料清单上有多种半导体来源。”

通过这种方式,制造商不依赖于单一的半导体供应商,在目前的环境下,这可能会影响业务。Strawn说:“在产品投入生产之前,我们利用先进的分析技术来帮助确定这些半导体的可用性,并发现趋势和模式,如缺口、价格上涨或产品变更通知。”她说,兰德公司还使用该技术来推动对未来情况的决策,并确定公司可能希望获得多少缓冲库存。

兰德还使用先进的数据分析来识别趋势和模式,使其能够战略性地指导客户度过危险的市场环境。Strawn表示:“通过对可用性、市场变化和全球情况的建模和实时可见性,我们能够帮助降低风险,并在注意到行业中的某些变化和中断时提前制定策略。”