El sector de los condensadores cerámicos multicapa, amenazado por el aumento de COVID-19

El reciente aumento de casos de COVID-19 en Asia ha provocado el cierre de dos de los tres principales productores mundiales de condensadores cerámicos en Japón y Malasia. El suministro mundial de condensadores cerámicos multicapa (MLCC) es extremadamente escaso, y los fabricantes se esfuerzan por encontrar alternativas.

Afección a la producción de MLCC:

1. Murata Manufacturing Co - cierre temporal de fábricas en Japón
2. Samsung Electro-Mechanics - funcionando con normalidad
3. Taiyo Yuden Co - cierre temporal de fábricas en Malasia

 Nota: En 2020, estas tres empresas producirán más del 60% del suministro mundial de MLCC.

Cómo afecta a la cadena de suministro

Los condensadores cerámicos multicapa desempeñan un papel crucial en los sistemas de circuitos, ya que ofrecen una gran estabilidad, bajas pérdidas y un índice de eficiencia extremadamente alto para aplicaciones en electrónica. Se utilizan en numerosas aplicaciones, desde pantallas de smartphones hasta sistemas industriales de alimentación láser.

Las perturbaciones en la cadena de suministro debidas al brote de COVID-19 son enormes. Las ventas de productos electrónicos ya se enfrentaban a una demanda superior a la normal gracias al consumo de productos electrónicos que se quedan en casa. Pero estas interrupciones de la producción ponen aún más presión sobre los fabricantes, que verán aumentar los plazos de entrega de los MLCC de 14 a 25 semanas. Los precios también han aumentado hasta un 40% para los modelos de alta tecnología.

Cómo prevenir futuras interrupciones de la cadena de suministro

En el negocio de la electrónica, es crucial mantenerse al día de las noticias del sector e identificar de forma proactiva los componentes que corren el riesgo de sufrir interrupciones. SiliconExpert ha desarrollado recientemente un nuevo módulo que identifica los riesgos en la cadena de suministro y le ayuda a encontrar soluciones alternativas. Incluso ofrecemos soluciones de análisis predictivo mediante aprendizaje automático para ayudar a ver si los componentes incumplen la normativa, ¡antes de que ocurra!

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