L'industrie des condensateurs céramiques multicouches menacée par la montée en puissance du COVID-19

L'augmentation récente des cas de COVID-19 en Asie a conduit deux des trois principaux producteurs mondiaux de condensateurs céramiques à fermer des usines importantes au Japon et en Malaisie. L'offre mondiale est extrêmement limitée dans le secteur des condensateurs céramiques multicouches (MLCC), et les fabricants s'efforcent de trouver des solutions de remplacement.

Effet sur la production de MLCC :

1. Murata Manufacturing Co - fermeture temporaire d'usines au Japon
2. Samsung Electro-Mechanics - fonctionnement normal
3. Taiyo Yuden Co - fermeture temporaire d'usines en Malaisie

 Note : En 2020, ces trois entreprises produiront plus de 60 % de l'offre mondiale de MLCC.

Comment cela affecte la chaîne d'approvisionnement

Les condensateurs céramiques multicouches jouent un rôle crucial dans les systèmes de circuits, offrant une grande stabilité, de faibles pertes et un taux d'efficacité extrêmement élevé pour les applications électroniques. Ils sont utilisés dans de nombreuses applications, des écrans de smartphones aux systèmes d'alimentation des lasers industriels.

Les perturbations de la chaîne d'approvisionnement dues à l'épidémie de COVID-19 sont énormes. Les ventes d'électronique étaient déjà confrontées à une demande supérieure à la normale en raison de la consommation d'électronique à domicile. Mais ces perturbations de la production ont accru la pression sur les fabricants, qui verront les délais de livraison des MLCC passer de 14 semaines à 25 semaines. Les prix ont également augmenté de 40 % pour les modèles de haute technologie.

Comment prévenir les perturbations futures de la chaîne d'approvisionnement ?

Dans le secteur de l'électronique, il est essentiel de rester à l'affût des nouvelles de l'industrie et d'identifier de manière proactive les composants qui risquent d'être perturbés. SiliconExpert a récemment développé un nouveau module qui identifie les risques dans la chaîne d'approvisionnement et vous aide à trouver des solutions alternatives. Nous proposons même des solutions d'analyse prédictive utilisant l'apprentissage automatique pour aider à voir si les composants ne sont plus conformes, avant que cela ne se produise !

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