Infineon Technologies AG — один из крупнейших в мире производителей полупроводников, лидер на рынке полупроводников в автомобилестроении и энергетике.
Полупроводниковая отрасль характеризуется капиталоемкостью и высокой волатильностью спроса. Спрос на полупроводники нестабилен, сильно зависит от циклов инноваций и подвержен эффекту хлыста.
Поскольку имитационное моделирование – идеальный инструмент для решения подобных проблем, инженеры в Infineon уже много лет используют AnyLogic. На Конференции AnyLogic в 2012 году они уже рассказывали о своем проекте по изучению эффекта хлыста на рынке полупроводников.
Для исследования они построили модель своей многоуровневой цепочки поставок, использовав вместе агентное и дискретно-событийное моделирование. Модель цепочки поставок помогла лучше адаптироваться к колебаниям спроса и уменьшить эффект хлыста.
Проблема
В наши дни проблемы нестабильности спроса и эффекта хлыста стали еще более значительными. Во время пандемии COVID-19 спрос на автомобили значительно упал: люди работали из дома и меньше ездили. Это привело к слишком большому объему запасов. Когда пандемия пошла на спад и локдауны начали отменять, наоборот, произошел резкий прирост спроса на автомобили, и возникла нехватка компьютерных чипов.
На диаграмме ниже вы можете увидеть корреляцию между ростом мировой экономики и ростом рынка полупроводников. В 2008–2009 годах из-за мирового кризиса и экономического спада спрос на полупроводники резко упал.
Однако уже в 2009–2010 годах экономический рост восстановился, что сразу отразилось на рынке полупроводников. Это отличная иллюстрация того, как работает эффект хлыста и почему он вызывает серьезное беспокойство в отрасли.
В 2020 году во время кризиса, связанного с пандемией, рост рынка полупроводников больше не следовал за ростом мировой экономики и не изменился так резко. Тем не менее снижение эффекта хлыста все еще имеет большой потенциал.
I-Ref-M* — целевой рынок компании Infineon. Имеется в виду общий доход рынка полупроводников в долларах США за исключением DRAM, NAND Flash и MPU. Реальный ВВП — валовой внутренний продукт всех стран мира, скорректированный на инфляцию; совокупность местных значений, пересчитанных в каждом случае по текущему курсу доллара США. В обоих случаях использованы квартальные данные (темпы роста год к году).
Решение
В своем новом исследовании эффекта хлыста в цепочках поставок инженеры Infineon решили использовать системную динамику. Они хотели сравнить новые результаты с теми, что были получены в результате исследования 2012 года, а также взглянуть на ту же проблему под несколько иным углом.
Системная динамика широко используется на макроуровне, где общие закономерности важнее мелких деталей. Использование системной динамики позволяет применить системное мышление для выявления циклов обратной связи, которые, в свою очередь, помогают понять фундаментальные проблемы и изучить их симптомы.
План был следующим:
- смоделировать восстановление спроса в цепочке поставок автомобильных полупроводников после кризиса COVID-19;
- понять влияние эффекта хлыста в различных сценариях восстановления рынка;
- создать инструмент, который позволил бы оценивать эффективность существующих процессов и их взаимодействий.
Для достижения этих целей инженеры:
- определили возможные сценарии восстановления спроса на рынке: U-образный, V-образный, L-образный и т.д.;
- построили системно-динамическую имитационную модель в AnyLogic;
- верифицировали параметры модели, используя исторические данные;
- провели анализ чувствительности, чтобы определить, какие параметры оказывают наибольшее влияние на результаты моделирования.
Структуру цепочки поставок полупроводников можно увидеть на рисунке ниже:
Справа налево изображены четыре эшелона, каждый эшелон отражает одного из участников цепи поставок:
- Эшелон 1 — ОЕМ* (производители оригинального оборудования).
- Эшелон 2 — поставщики первого уровня.
- Эшелон 3 — поставщики второго уровня.
- Эшелон 4 — поставщики полупроводников.
Все эти эшелоны находятся на глобальном агрегированном уровне, то есть OEM включает в себя всех производителей оригинального оборудования, производители полупроводников – всех глобальных производителей полупроводников и так далее. Как видно на рисунке выше, информационный поток этой цепочки поставок распространяется вверх по течению, а физический поток продуктов – вниз по цепочке поставок.
Четыре эшелона отражены в модели очень подробно. Каждый эшелон обрабатывает входные данные с помощью нескольких циклов управления и передает выходные данные на следующий этап.
Различные эшелоны имеют разные параметры для одних и тех же компонентов, включая прогнозирование (Forecast), мощность (Capacity), незавершенное производство (WIP), запасы (Stock), отставание (Backlog) и управление линией поставок (Supply Line). Базовая системно-динамическая диаграмма для каждого эшелона выглядела следующим образом:
В качестве исходных данных для модели инженеры использовали исторические данные. Продажи легковых автомобилей сильно упали во время кризиса, в то время как содержание электроники в расчете на один автомобиль постепенно растет. Оба эти фактора существенно влияют на спрос на рынке полупроводников.
В модели также был создана специальная панель управления, которая позволяет выбирать различные сценарии и анализировать их, варьируя широкий спектр параметров.
Результат
В результатах модели хорошо видно, как падение спроса повлияло на другие параметры.
После обвала спроса на полупроводники во время пандемии произошло его резкое восстановление, и сильно выросло отставание по заказам (Backlog).
- Результаты имитационной модели показали явное усиление любых изменений спроса от эшелона к эшелону: чем выше по цепочке поставок, тем больше падение спроса во время кризиса.
- Фаза восстановления спроса на рынке демонстрирует аналогичное усиление роста спроса. Входящий спрос на полупроводники превышает спрос на конечном рынке примерно на 40% и существенно превышает спрос в других эшелонах.
Восстановление запасов является сложной задачей из-за длительного цикла производства и высокого спроса во время восстановления. Это приводит к дефициту полупроводников, с которым мир столкнулся после пандемии.
- Сначала запасы в эшелоне поставщиков полупроводников растут из-за отмены заказов от партнеров по цепочке поставок. Запасы полупроводников не могут быстро и гибко адаптироваться к изменениям спроса из-за длительного цикла производства.
- На этапе восстановления после кризиса быстро проявляется недостаток запасов на эшелоне поставщиков полупроводников. Из-за ограничения производственных мощностей и высокого спроса со стороны нижестоящего эшелона уровень запасов восстанавливается медленно.
Анализ чувствительности для различных эшелонов и параметров помогает определить будущее направление для повышения общей устойчивости цепи поставок. Различные параметры поведения показывают различное влияние на уровень отставания от поставщиков второго уровня, а значит и на дефицит чипов для всей цепи поставок. Более актуальная информация и меньшая временная задержка в её передаче снижает уровень отставания.
В ходе исследования инженеры компании Infineon получили много полезных знаний:
- Амплитуда усиления и колебаний спроса в цепи поставок варьируется в зависимости от сценария восстановления и поведенческих параметров отдельных эшелонов.
- Вышестоящие звенья цепи поставок больше всего страдают от сбоев, и восстановление равновесия может занять больше времени. Реакция эшелона во время падения спроса существенно влияет на способность справиться с восстановлением спроса.
- Сотрудничество и правильно построенные процессы очень важны для преодоления эффекта хлыста. Своевременная коммуникация на всех этапах может существенно улучшить ситуацию.
- В компании Infineon была разработана концепция совершенствования процессов, позволяющая лучше понять первопричины проблем, лежащие ниже/выше по цепи поставок.
Эта история успеха основана на презентации Абдельгафара Исмаила и Ханса Эма из Infineon на конференции AnyLogic 2021.
Слайды доступны в формате PDF. Для сравнения с другими методами моделирования ознакомьтесь с исследованием цепочки поставок полупроводников Infineon 2012 года.