Mehrschicht-Keramikkondensator-Industrie durch COVID-19-Anstieg bedroht
von: SiliconExpert am 7. September 2021
Die jüngste Welle von COVID-19-Fällen in Asien hat zwei der drei weltweit führenden Hersteller von Keramikkondensatoren dazu veranlasst, wichtige Fabriken in Japan und Malaysia zu schließen. In der Branche der Mehrschichtkeramikkondensatoren (MLCC) ist das Angebot weltweit äußerst knapp, und die Hersteller suchen händeringend nach Alternativen.
Auswirkung auf die MLCC-Produktion:
- Murata Manufacturing Co - vorübergehende Schließung von Fabriken in Japan
- Samsung Electro-Mechanics - normaler Betrieb
- Taiyo Yuden Co - vorübergehende Schließung von Fabriken in Malaysia
Anmerkung: Ab 2020 werden diese drei Unternehmen über 60 % des weltweiten MLCC-Angebots produzieren.
Wie sich dies auf die Lieferkette auswirkt
Keramische Mehrschichtkondensatoren spielen eine entscheidende Rolle in Schaltungssystemen und bieten hohe Stabilität, geringe Verluste und einen extrem hohen Wirkungsgrad für Anwendungen in der Elektronik. Sie werden in zahlreichen Anwendungen eingesetzt, von Smartphone-Bildschirmen bis hin zu industriellen Laserstromversorgungssystemen.
Die Unterbrechungen in der Lieferkette aufgrund des COVID-19-Ausbruchs sind enorm. Die Nachfrage nach Elektronikprodukten war aufgrund des hohen Konsums zu Hause bereits höher als normal. Doch diese Produktionsunterbrechungen belasten die Hersteller zusätzlich, da sich die Lieferfristen für MLCCs von 14 auf bis zu 25 Wochen verlängern werden. Auch die Preise für High-Tech-Modelle sind um bis zu 40 % gestiegen.
Wie man zukünftige Unterbrechungen der Lieferkette verhindern kann
In der Elektronikbranche ist es von entscheidender Bedeutung, über die Neuigkeiten in der Branche auf dem Laufenden zu bleiben und Komponenten, die von Störungen bedroht sind, proaktiv zu identifizieren. SiliconExpert hat kürzlich ein neues Modul entwickelt, das Risiken in der Lieferkette identifiziert und Ihnen hilft, alternative Lösungen zu finden. Wir bieten sogar prädiktive Analyselösungen an, die maschinelles Lernen nutzen, um zu erkennen, ob Komponenten aus der Konformität fallen, bevor dies geschieht!
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