Как назад

Полупроводниковая промышленность имеет репутацию высокотехнологичного и сверхэффективного производства, которое, по-видимому, предлагает образец для передовых операций. Однако в одной области это восприятие может не соответствовать действительности. Несмотря на то, что полупроводниковые компании предоставляют интеллектуальные данные для цифровой экономики, полупроводниковые компании часто отстают от других отраслей в области автоматизации и цифровой трансформации, особенно в внутренней деятельности, которая включает в себя резку пластин на отдельные чипы, процессы тестирования и упаковки. В центре внимания этой статьи находится совокупность кремниевых пластин или пластин с сотнями или тысячами кристаллов (интегральных схем).

Эта статья является результатом совместной работы Ондрея Буркаки, ​​Луки Фиандро, Марка Николки, Джульетты Полтроньери, Тейлора Раундтри и Райнера Ульриха и представляет взгляды из практики полупроводников McKinsey.

Отсутствие автоматизации внутренних операций может иметь серьезные последствия, поскольку на эти действия часто приходится от 20 до 25 процентов производственных затрат. Последствия могут стать более серьезными по мере того, как компании переходят к следующему поколению современной упаковки, 2Ондрей Буркаки, ​​Тэён Ким и Инджи Йом, «Усовершенствованная упаковка чипов: как производители могут играть на победу», McKinsey, 24 мая 2023 г., или если они переместить производство ближе к дому, часто в страны с более высокими издержками, как сейчас рассматривают многие компании.

Увеличивая внутреннюю автоматизацию, производители интегрированных устройств (IDM) и аутсорсинговые компании по сборке и тестированию (OSAT) могут значительно увеличить пропускную способность, одновременно сокращая или устраняя необходимость в дорогостоящем расширении капитальных затрат в долгосрочной перспективе. Автоматизация также предоставит компаниям большую прозрачность и контроль над цепочками поставок и эффективность затрат, что приведет к соразмерному увеличению чистой прибыли.

В настоящее время только 30 процентов полупроводниковых компаний широко используют искусственный интеллект или машинное обучение (Иллюстрация 1). Причины, по словам лидеров отрасли, включают отсутствие возможностей, проблемы безопасности данных, проблемы с подключением и техническими проблемами, а иногда и неясные бизнес-кейсы. точка?», McKinsey, 16 июня 2023 г.

Даже у компаний, производящих полупроводники, которые добились прогресса в области искусственного интеллекта и машинного обучения (ML), все еще есть много возможностей для получения дополнительной прибыли. Наше исследование показывает, что AI/ML приносит от 5 до 8 миллиардов долларов годовой прибыли (до вычета процентов и налогов) во всей отрасли. Хотя это впечатляющая сумма, она отражает лишь около 10 процентов полного потенциала AI/ML. Более того, деятельность, которая, скорее всего, выиграет от создания стоимости, связанной с ИИ, — это производство и НИОКР — две области, где они могут применяться меньше всего.

Виды деятельности, которые, скорее всего, выиграют от создания стоимости, связанной с ИИ, — это производство и НИОКР — две области, где они могут применяться меньше всего.

Совсем недавно во время глобальной пандемии были отмечены отраслевые проблемы в цехах. В условиях, когда сроки поставок растянулись на шесть месяцев и более, нехватка чипов привела к замедлению темпов роста в различных отраслях – от автомобилестроения до сельского хозяйства. Даже сейчас, когда воздействие пандемии ослабевает, нехватка чипов сохраняется во многих областях, особенно в повседневных приложениях, таких как автомобили, бытовая техника, медицинские приборы и электроника. Между тем, рост производства будет медленным, по крайней мере, до 2026 года, несмотря на огромные ассигнования средств, большая часть которых идет на передовые возможности. В отрасли, годовой объем продаж которой, согласно прогнозам, достигнет 1 триллиона долларов к 2030 году, есть много возможностей для улучшения.

Наш недавний опыт работы с крупными IDM и OSAT показывает, что согласованная трансформация внутреннего производства может привести к значительному повышению производительности в течение периода от 12 до 18 месяцев. Наиболее успешные преобразования используют комплексный подход, охватывающий общий потенциал эффективности оборудования (OEE) (включая цифровое внедрение и автоматизацию), внутризаводское планирование, координацию цепочки поставок, общую стоимость эксплуатации и качество продукции (доходность, брак и сбои). . Эффективно реализованные действия в этих областях могут привести к увеличению пропускной способности цехов на 20–30 процентов, снижению удельных производственных затрат на 20 процентов и снижению количества жалоб клиентов на 30 процентов — и все это при почти нулевых капитальных затратах.