在過去兩年中，有關供應鏈問題和半導體短缺的新聞層出不窮，許多汽車制造商曾因此而宣布停產并遭受了損失。但情況到底有多嚴重？這一短缺到目前為止造成了哪些影響？
為了找出答案，Avnet Silica對主要半導體廠商和汽車制造商公開發布的財報進行了分析，揭示了疫情期間半導體庫存水平下降的程度及其對汽車生產線和營收的影響。
主要發現：
由于供應鏈短缺，汽車制造商在2021年損失了近3000億美元的收入，而自疫情開始以來的損失超過5000億美元
全球70%的主要汽車制造商曾在去年宣布暫停生產線，其中45%的制造商特別提到了供應鏈問題
半導體庫存水平在兩年內下降了43%，跌至10多年來的最低點
芯片制造商持有的成品庫存已下降到只有23天，但交貨時間卻延長到150天以上，部分芯片制造商的庫存減少到了3天
一些早期跡象表明，隨著半導體庫存水平的上升，供應鏈問題有所緩解，但仍有一段路要走
過去兩年，汽車制造商損失了超過5000億美元
在全球經歷的首輪疫情封鎖期間，由于消費者需求大幅下降，汽車制造商在2020年第二季度損失的銷售額超過1660億美元。雖然客戶需求在接下來的兩個季度開始回歸，但在2021年的每一個季度，汽車制造商都因供應鏈短缺而無法滿足需求。
因此，汽車制造商在2021年損失了超過3000億美元的收入，第四季度是過去十年以來最糟糕的季度。與疫情前的預測相比，汽車制造商的銷售額減少了超過1860億美元。
之前有報道估計2021年汽車行業的損失為2100億美元，但通過對汽車制造商發布的財報進行分析發現，實際損失的銷售額超過3000億美元，比預測值高出了近50%。
全球主要汽車制造商的營收總和（單位：十億美元）
主要汽車制造商的營收低于預期（單位：十億美元）
全球主要汽車制造商中，有45%在去年因供應鏈短缺而宣布停產
全球主要汽車制造商中，有70%在過去一年中曾宣布暫停生產線，其中45%特別提到了供應鏈短缺問題。在總部位于歐洲和美國的企業中，這個比例甚至更高——這些地區60%的主要汽車制造商在過去12個月中曾宣布因供應短缺問題而關閉工廠。
2021年3月至2022年3月期間曾宣布暫停產線的主要汽車制造商所占的百分比
半導體制造商的庫存水平在短短兩年多的時間里下降了43%，跌至10年來的最低點
半導體制造商的庫存水平在2021年第3季度跌至10年來的最低點，在疫情期間下降了24%，與2019年第2季度的峰值相比下降了43%。一些芯片制造商持有的成品庫存已減少到3天。
半導體制造商的平均庫存水平（成品庫存持有天數）
芯片制造商的庫存天數減少到23天，但交貨時間延長到了150天以上
在2021年，隨著半導體需求的增加，整個供應鏈上制造商的產能無法跟上，而且他們的庫存水平下降、交貨期延長，導致汽車生產線暫停生產，使得許多汽車制造商無法完成訂單。
半導體制造商的平均成品庫存天數與平均交貨時間對比
評估：這一切對制造商來說意味著什么？
在過去兩年中，供應鏈面臨多重挑戰而被迫中斷：
一家大型半導體工廠發生火災
航運集裝箱短缺
航運集裝箱價格上漲
工廠在疫情封鎖期間關閉
蘇伊士運河被封鎖
洛杉磯港貨物積壓
等等
Avnet Silica歐洲、中東和非洲地區供應鏈和運營總監Mat Ransom表示：
“盡管有跡象表明半導體庫存正在得到補充，但庫存水平不太可能在短期內完全恢復正常。事實上，由于這些變化已經持續了很長時間，因此不能把這一切簡單地歸咎于疫情。
5G的持續普及、汽車的電氣化以及對數據中心等其他高速發展的技術的需求都在推動著半導體需求的增加。而在未來幾年內，半導體產能的增長不可能完全滿足這一需求。
過去一輛傳統汽車所需的半導體芯片只有幾百顆，而現在一輛電動汽車中可能需要兩三千顆半導體芯片，更不用說其他行業對芯片的爭奪也在不斷加劇。
在感受到供應鏈中斷和市場需求急劇增加的影響后，制造商們正在盡其所能解決他們目前所面臨的供應鏈問題，同時著眼于更長遠的發展，通過建立更有彈性的供應鏈來增強自身適應未來變化的能力。
現在，企業正在重塑自己的供應鏈，從以前的“即時生產模式（Just-in-Time）”轉變成“預先生產制/以防萬一模式（Just-in-Case）”。未來，將出現一些兼具這兩種方法優點的混合供應鏈模式。雖然到目前為止，企業對精益生產和Just-in-Time供應鏈的普遍關注取得了良好的效果，但在過去兩年中，由于缺乏靈活性和彈性，讓企業損失了數十億美元。因此，企業在未來需要采取新的方法，許多汽車制造商已經開始為2026年及以后的生產制造重塑他們的供應鏈。”
編者注：
研究方法：數據來自YCharts的混合數據并使用公司財報彌補缺口。由于匯率波動，這些數字有時會出現不一致，因此在兩個數據集都有信息的情況下按季度進行檢查并通過這種方法同步兩個數據集。在少數情況下未公布2021年第四季度的全部數字，出現這種情況表明該公司未包含在我們的分析中或者在存在明顯趨勢的情況下，根據前一季度的數字進行預測，然后將這些預測與相關公司自己的預測進行比較，如果兩組預測沒有重疊，則使用該公司預測值的中值。通過研究每家公司過去12個月中的公司公告和新聞提要收集生產線停工數據。