回顧2022年，在疫情反復、技術封鎖、通貨膨脹、地緣政治等多重因素的影響之下，全球半導體產(chǎn)業(yè)進入下行周期，不少半導體廠商在這一年都出現(xiàn)了業(yè)績下滑，甚至陷入了虧損的困境。

面對2022年復雜的市場環(huán)境，2023年半導體產(chǎn)業(yè)發(fā)展又將存在著哪些契機與挑戰(zhàn)？對此，21ic專門采訪了西門子數(shù)字化工業(yè)軟件電子與半導體副總裁Alan Porter先生，他從半導體供應鏈數(shù)字化軟件背后的商業(yè)思考和核心技術等方面，分享了自己對2023年市場的看法。

受訪人：西門子數(shù)字化工業(yè)軟件電子與半導體副總裁Alan Porter

Alan Porter表示，2022年年初迄今，紐約聯(lián)儲的全球供應鏈壓力指數(shù)GSCPI（Global Supply Chain Pressure Index）走勢顯示，盡管全球供應鏈壓力有所緩解，但仍然處于歷史高點。進入2023年，我們預計供應鏈將繼續(xù)對電子元件與半導體產(chǎn)業(yè)提出挑戰(zhàn)，零件供應短缺加上成本提高等因素，使得項目工程設計團隊越來越難在預算范圍內讓產(chǎn)品如期上市，全球供應鏈重塑的需求將進一步加劇。

在這一過程中，數(shù)字化技術將是直面供應鏈危機最有效的一個“解題”之道。對于電子元件與半導體產(chǎn)業(yè)而言，人工智能（AI）、基于云端的生態(tài)系統(tǒng)協(xié)作，以及基于模型的系統(tǒng)工程（MBSE）皆已做好準備，為克服供應鏈挑戰(zhàn)提供支持。

今天，數(shù)字化產(chǎn)生的其中一個附加產(chǎn)品就是大量數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)是AI技術的命脈，數(shù)字化可以為獨特的AI技術鋪平道路，這些技術能夠捕捉專業(yè)知識，利用過往的設計數(shù)據(jù)來開發(fā)替代模型，并實現(xiàn)以AI為基礎的仿真，進而加速產(chǎn)品的開發(fā)進度。隨著AI技術持續(xù)演進并滲透至更多行業(yè)，供應鏈挑戰(zhàn)也可從中得獲得幫助：例如，AI可以識別在數(shù)據(jù)中重復出現(xiàn)或偏離的模式，并用算法算出供應鏈的理想線路，以此確定更精確的交付日期。工業(yè)企業(yè)可以使用多種方式來整合這些分析結果，使流程更加智能和高效。這種生產(chǎn)與物流的智能融合將規(guī)劃性與透明度提升至全新境界，觸及流程鏈的各個環(huán)節(jié)。

同時，云計算也為電子和半導體企業(yè)提供了修復供應鏈所需的價值工具。今天，安全的云端IT平臺將工業(yè)與物流融合在一起，為供應鏈合作伙伴提供跨地點、跨組織的整合式解決方案。供應商、OEM、制造商、物流專家、承運商、海關當局、服務合作伙伴和客戶皆可同時檢視到相同事件，云上供應鏈將物流的標準從“預計貨品抵達時間”（ETA）變?yōu)椤熬_貨品抵達時間”（PTA），算法能夠在短短幾秒鐘分析來自合作伙伴的數(shù)據(jù)流，并持續(xù)同步數(shù)據(jù)與當前的事件狀態(tài)，實現(xiàn)更好的協(xié)調性。

基于模型的系統(tǒng)工程（MBSE）方法也同樣扮演著關鍵角色。在MBSE方法中，數(shù)據(jù)被集中存儲，并與其他相關信息安全連接，以構成系統(tǒng)架構，形成從概念到制造的開發(fā)流程圖。MBSE可以解決系統(tǒng)工程中基于模型的完整數(shù)據(jù)流，幫助企業(yè)協(xié)調和管理工程計劃，降低工程風險。MBSE是開發(fā)數(shù)字孿生的先決條件，其有助于順暢且安全地分享關鍵數(shù)據(jù)，同時確保受信任的追溯能力。MBSE實踐可以幫助企業(yè)自行構建全球供應鏈模型，帶來全新洞見，以避免未來可能發(fā)生的供應鏈中斷。最后，MBSE可整合功能與物理行為，對產(chǎn)品持續(xù)進行虛擬驗證和確認，讓企業(yè)能夠與客戶和供應商執(zhí)行一致的作業(yè)：從計劃與安排驗證，到分析測試資源與設備，再到確認法規(guī)遵從性與產(chǎn)品合規(guī)性，不一而足。

展望2023年，數(shù)字化技術將持續(xù)推動電子與半導體行業(yè)的發(fā)展，幫助企業(yè)增強協(xié)調能力，收集、運用和保護關鍵數(shù)據(jù)，在少時間、低成本的前提下持續(xù)探索創(chuàng)新性解決方案與產(chǎn)品，并在與供應鏈相關的風險和漏洞方面發(fā)揮至關重要的作用。