Come indietro

L'industria dei semiconduttori ha la reputazione di una produzione altamente tecnica e ultraefficiente, offrendo apparentemente un modello per operazioni all’avanguardia. Questa percezione, tuttavia, potrebbe non essere adeguata in un’area. Nonostante forniscano l’intelligenza per l’economia digitale, le aziende di semiconduttori spesso restano indietro rispetto ad altri settori nell’automazione e nella trasformazione digitale, in particolare nelle attività back-end, che comportano il taglio dei wafer in singoli chip, processi di test e confezionamento.1 I processi front-end, che non sono il focus di questo articolo, inclusa la popolazione di fette di silicio, o wafer, con centinaia o migliaia di matrici (circuiti integrati).

Questo articolo è uno sforzo collaborativo di Ondrej Burkacky, Luca Fiandro, Mark Nikolka, Giulietta Poltronieri, Taylor Roundtree e Rainer Ulrich, che rappresentano le opinioni del Semiconductor Practice di McKinsey.

La mancanza di automazione nelle operazioni di back-end può avere conseguenze importanti, poiché queste attività spesso rappresentano dal 20 al 25% dei costi di produzione. Le conseguenze potrebbero diventare più gravi man mano che le aziende passano alla prossima generazione di imballaggi avanzati,2Ondrej Burkacky, Taeyoung Kim e Inji Yeom, "Advanced chip packaging: How Manufacturers can play to win", McKinsey, 24 maggio 2023. o se delocalizzare la produzione più vicino a casa, spesso in paesi a più alto costo, come molte aziende stanno ora prendendo in considerazione.

Aumentando l'automazione del back-end, i produttori di dispositivi integrati (IDM) e gli operatori di assemblaggio e test in outsourcing (OSAT) possono aumentare significativamente la capacità di throughput riducendo o eliminando al contempo la necessità di costose espansioni di spese in conto capitale a lungo termine. L’automazione offrirebbe inoltre alle aziende maggiore visibilità e controllo sulle catene di fornitura e sull’efficienza dei costi, portando a incrementi proporzionati dei profitti.

Attualmente, solo il 30% delle aziende di semiconduttori implementa l’intelligenza artificiale o l’apprendimento automatico su larga scala (Figura 1). Le ragioni, affermano i leader del settore, includono la mancanza di capacità, preoccupazioni sulla sicurezza dei dati, problemi di connettività e tecnici e casi aziendali talvolta poco chiari.3Harald Bauer, David Ebenstein, Giulietta Poltronieri e Jan Paul Stein, “L’automazione industriale è diretta verso una svolta decisiva” punto?”, McKinsey, 16 giugno 2023.

Anche le aziende di semiconduttori che hanno fatto progressi nell’intelligenza artificiale e nell’apprendimento automatico (ML) hanno ancora molte opportunità per acquisire ulteriore valore. La nostra ricerca mostra che l’intelligenza artificiale e il machine learning contribuiscono tra i 5 e gli 8 miliardi di dollari agli utili annuali, al lordo di interessi e tasse, in tutto il settore. Sebbene si tratti di una somma impressionante, riflette solo il 10% circa del pieno potenziale di AI/ML. Inoltre, le attività che più probabilmente trarranno vantaggio dalla creazione di valore legata all’intelligenza artificiale sono la produzione e la ricerca e sviluppo, due aree in cui potrebbero essere meno applicate.

Le attività che più probabilmente trarranno vantaggio dalla creazione di valore legata all’intelligenza artificiale sono la produzione e la ricerca e sviluppo, due aree in cui potrebbero essere meno applicate.

Più recentemente, le sfide del settore in produzione sono state evidenziate durante la pandemia globale. In un contesto di tempi di consegna che si estendevano per sei mesi o più, la carenza di chip ha causato rallentamenti nei settori, dall’auto all’agricoltura. Anche adesso, con l’attenuarsi dell’impatto della pandemia, permangono carenze di chip in molteplici aree, in particolare nelle applicazioni quotidiane come automobili, elettrodomestici, dispositivi medici ed elettronica. Nel frattempo, la crescita manifatturiera sarà lenta almeno fino al 2026, nonostante gli ingenti stanziamenti di fondi, la maggior parte dei quali destinati alle capacità front-end. In un settore che si prevede raggiungerà i 1.000 miliardi di dollari di vendite annuali entro il 2030,4Ondrej Burkacky, Julia Dragon e Nikolaus Lehmann, “The semiconductor decade: A triillion-dollar Industry”, McKinsey, 1 aprile 2022. c’è molto margine di miglioramento.

La nostra recente esperienza di lavoro con i principali IDM e OSAT dimostra che una trasformazione concertata della produzione back-end può produrre vantaggi significativi in ​​termini di prestazioni in un periodo di 12-18 mesi. Le trasformazioni di maggior successo adottano un approccio olistico, che copre il potenziale di efficacia complessiva delle apparecchiature (OEE) (compresa l'implementazione digitale e l'automazione), la pianificazione interna allo stabilimento, il coordinamento della catena di fornitura, il costo totale delle prestazioni e la qualità dell'output (resa, scarti e guasti) . Se implementate in modo efficace, le azioni in queste aree possono portare a un aumento del 20-30% della produttività in officina, a una diminuzione del 20% dei costi di produzione unitari e a una diminuzione del 30% dei reclami dei clienti, il tutto con una spesa in conto capitale netta prossima allo zero.