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      重塑汽車價值鏈,迎接下一代移動出行

      http://www.kblhh.cn 2025-03-24 15:50 來源:偉創(chuàng)力汽車

      雖然我們看到一些汽車客戶采取了供應鏈彈性措施,但這些措施尚未大規(guī)模實施,這在風險評分中有所體現(xiàn)。

      計算硬件將推動軟件定義汽車(SDV)的功耗飆升。

      汽車行業(yè)正處于重大轉(zhuǎn)型的風口浪尖,軟件定義汽車的興起正是這一轉(zhuǎn)型的標志。在我們致力于尋求下一代移動出行方式帶來的轉(zhuǎn)型機遇時,評估我們所在行業(yè)供應鏈是否已做好滿足這個新時代需求的準備至關(guān)重要。

      汽車行業(yè)從全球供應危機中復蘇的同時,半導體對下一代移動出行方式的重要性也日益凸顯。波士頓咨詢集團預計,每輛車的芯片含量將繼續(xù)以每年約 7% 的速度增長,到 2030 年將達到當前水平的 1.5-2 倍。然而,畢馬威(KPMG)的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,45% 的中國以外汽車制造商高管對半導體供應問題表示極度擔憂。

      汽車行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)和風險

      偉創(chuàng)力最近對供應鏈趨勢的分析,以及來自我們的聯(lián)合風險管理應用程序(該應用程序利用人工智能/機器學習和來自 500 萬個組件的信息)的專有跨行業(yè)數(shù)據(jù)表明,汽車行業(yè)的供應鏈風險評分是其他行業(yè)的兩倍多。

      為了闡明汽車行業(yè)面臨的挑戰(zhàn),將其與超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心行業(yè)因人工智能驅(qū)動而實現(xiàn)的增長進行類比或許會有所幫助。這兩個行業(yè)都正經(jīng)歷著由高性能硅驅(qū)動的技術(shù)轉(zhuǎn)型,這些轉(zhuǎn)型正在重塑它們各自的領(lǐng)域格局。

      生成式人工智能的快速采用正在推動對超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心需求的增長。麥肯錫預測,到2030 年,該需求的復合年增長率將達到 10%-12%,谷歌、微軟、亞馬遜和 Meta 等巨頭是主要驅(qū)動力。典型數(shù)據(jù)中心機架的電力需求顯著增加,從目前的16至20千瓦,不久后很可能增長到250千瓦。

      軟件定義汽車的崛起遵循類似的軌跡,據(jù)彭博新能源財經(jīng)(BNEF)估算,對于配備 L4 級高度自動駕駛系統(tǒng)的電動汽車,其高達 46% 的功耗來自計算硬件,相比L3級系統(tǒng)的5%大幅增加。軟件定義汽車和AI數(shù)據(jù)中心都需要新的架構(gòu)來滿足對可擴展、強大計算能力的需求,這也要求我們重新思考對供應鏈產(chǎn)生的影響。

      我們的數(shù)據(jù)指出了汽車行業(yè)落后于數(shù)據(jù)中心行業(yè)的幾個關(guān)鍵領(lǐng)域。盡管我們看到一些汽車客戶正在實施供應鏈彈性措施,但這些措施尚未被大規(guī)模實施,這在風險評分中得到了體現(xiàn)。

      在數(shù)據(jù)中心提供商的90,000個部件與汽車領(lǐng)域的70,000個部件的逐項比較中,以下指標存在最大差距:

      · 缺貨(風險高出 25%):使用實時經(jīng)銷商數(shù)據(jù)檢查零件的當前庫存是否有零件可用。

      · 供應(風險高出 15%):測量同一商品中類似零件的歷史數(shù)據(jù),以預測未來發(fā)生短缺的可能性。

      · 交貨時間(風險高出 10%):衡量同一商品組內(nèi)不同零件的交貨時間差異。

      借鑒云計算行業(yè)供應鏈的最佳實踐

      我們認為,汽車行業(yè)可以從云計算行業(yè)借鑒以下三個關(guān)鍵措施,在構(gòu)建彈性方面取得實質(zhì)性進展:區(qū)域化、多元化采購和協(xié)作。雖然這些解決方案對汽車行業(yè)來說并不新鮮,但數(shù)據(jù)表明,我們的執(zhí)行速度還不足以避免下一次供應危機。

      · 區(qū)域化:區(qū)域內(nèi)制造正在成為克服供應鏈中斷、關(guān)稅和地緣政治緊張局勢對業(yè)務連續(xù)性造成的風險的必備條件。區(qū)域化不僅是一種防御策略,它還具有提高對區(qū)域客戶需求的響應能力和減少碳足跡等優(yōu)點。

      · 多元化采購:我們的數(shù)據(jù)表明,汽車行業(yè)采用多元化采購的比例不到其他行業(yè)的一半。當將一家領(lǐng)先的超大規(guī)模企業(yè)的企業(yè)計算機架的組件與一家全球原始設備制造商(OEM)的中央計算模型進行比較時,這種缺乏多源采購的影響顯而易見:汽車產(chǎn)品的供應風險要高出35%。在整個物料清單中最大限度地實施智能多元化采購策略,能夠使汽車制造商提高靈活性和彈性,從而減少生產(chǎn)線停工次數(shù),提高定價競爭力并加快產(chǎn)品上市時間。雖然這可能需要前期投入成本和精力,但其帶來的收益遠遠超過了弊端,為汽車制造商提供了一份保障。

      · 協(xié)作:正如數(shù)據(jù)中心公司通過改進與供應鏈生態(tài)系統(tǒng)的合作方式加速了其創(chuàng)新進程一樣,汽車制造商也必須這樣做。汽車生態(tài)系統(tǒng)需要在產(chǎn)品開發(fā)生命周期的初期就大幅加快合作步伐——以年計,而非月計。在產(chǎn)品開發(fā)的早期階段建立合作伙伴關(guān)系,將使我們能夠確保產(chǎn)品按時發(fā)布、供應鏈準備就緒且穩(wěn)健可靠,并提升我們快速響應市場變化的能力,從而實現(xiàn)大規(guī)模交付。

      攜手合作,為成功的未來鋪平道路:汽車行業(yè)正處于準備迎接下一代移動出行方式的關(guān)鍵時期。為了抓住這一前所未有的市場機遇,汽車行業(yè)必須作為一個生態(tài)系統(tǒng)來共同構(gòu)建一個更具彈性的汽車供應鏈,因為沒有任何一個行業(yè)參與者能夠獨自跨越終點線。通過借鑒其他行業(yè)的最佳實踐,如區(qū)域化、多元化采購和協(xié)作,我們可以重塑汽車供應鏈,并實現(xiàn)下一代移動出行方式的愿景。

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