發布日期：2022-07-19 點擊率：42
近幾年，中國半導體產業發展進入了快車道，但前進的歷程并非一帆風順。克服了全球經濟增速放緩，逆全球化浪潮造成的技術和人才壁壘等諸多困難，可謂披荊斬棘。
受此次新冠疫情的影響，短期內國內外 PC、Pad、手機等消費電子產品的市場受到一些沖擊，也將傳導到上游的半導體行業。在全球疫情不斷演變的情況下，海外供給的不確定性很可能會加速國產替代，帶來新的機遇和挑戰。
目前國內的工業生產已逐漸恢復，企業需要思考未來的方向。我們觀察到這次疫情中一個明顯的現象，那就是疫情造成的生活工作方式的改變，使得更多的數字化場景成為現實，也極大程度的提高了政府和大眾對數字化的接受程度。所以我們也大膽預測，中國的數字經濟在疫情后很可能會啟動新一輪的爆發式增長。作為數字經濟所需要的載體，國內各類電子產品產業將繼續發揮集群優勢，很大程度上將保障國內半導體行業的旺盛需求。
此外，新興技術如云計算、5G、AI、無人駕駛、IOT 等近幾年來方興未艾，各種新應用場景的芯片需求層出不窮，這些都將對國內半導體市場起到積極的推動作用。
在供給側方面，通過投資拉動的新廠建設在這幾年使晶圓和封測的產能得到了有效擴充。在摩爾定律行將失效，國外大廠創新速度減慢的情況下，推動國內廠商在制程技術方面追趕世界先進水平。二期大基金的啟動，相信未來在 IC 設計、材料和設備方面的潛力將得到進一步的釋放。
所謂多難興邦，在供需紅利的相互推動下，中國的半導體產業快速發展的主旋律不會改變。
縱觀國內半導體行業，企業發展的階段各異，產業鏈的格局也處在不斷的演變過程中。如何積極把握市場變化中的機會，擺脫過去過度依賴技術突破求發展的傳統局限，更快速有效地實現戰略目標，成為考驗企業領導者的新命題。筆者認為，只有通過對經營管理的聚焦，主動推動創新轉型，才能為企業的快速發展贏得更大的空間。這也將成為國內半導體企業在變化的市場競爭格局中實現破局、脫穎而出的關鍵。具體來說，國內企業需要重點做好三個方面的思想和行動轉變：
首先，將價值驅動作為企業的核心追求，即價值創造和投資回報。以 IC 設計為例，國內目前有大大小小2000家 IC 設計公司，芯片開發周期長，投資大，風險高。如何能贏得時間的賽跑，打造差異化的產品和高效的運營管理體系就成為關鍵。另一方面，包括下游制造的一些大廠在嘗試構建生態圈、兼并收購、國際化，這些戰略舉措也需要更加精準的落地，以實現預期收益。
其次是創新為先，自從信息時代開始以來，半導體產業都是新產品和新技術的賦能者和載體，未來，更應該成為新技術最廣泛的使用者。隨著數字化浪潮的推動，企業領導者應當摒棄以往只重視產品技術，輕視技術在業務和管理上應用的固有陳念。在推動新技術(AI、AR/VR、Blockchain、數字孿生等)的應用上，從嘗試迅速切換到體系化推廣的新常態。
此外，不得不提的還有體驗管理。在千人千面，個性化的時代，如何為客戶提供優質的產品和品牌體驗成為企業的必修課。近年來，得益于數據和 AI 分析能力的支持，體驗也從一種模糊的主觀概念變得可以通過管理的手段進行提升。在各類芯片需求呈現個性化和碎片化的今天，管理好體驗將從終端產品廠商前移到上游半導體企業，作為產品差異化競爭的一個有效的工具。另一方面，半導體行業的人才仍存在較大缺口，流動性也強，如何提升員工的體驗，加強忠誠度和凝聚力，也是企業領導者必須重視的課題。
為了解決價值驅動、創新技術應用、體驗管理這些新命題，實現進一步的業務轉型，數字化無疑成為企業領導者的重要工具。我們嘗試將行業端到端價值圖譜展開，從 IC 設計、晶圓制造、封測、材料和設備提供商的多個角度全面審視今天和未來的業務場景，從五個方面定義數字化驅動的半導體企業業務轉型方向(如圖)：
對于 IC 設計企業，需要突破傳統的滿足下游廠商需求的方式，通過數據分析實現對終端產品用戶的需求洞察，將用戶的聲音連接到產品規劃、交付和服務的全生命周期中，構建更加個性化的體驗歷程。同時，面臨眾多開源技術和開放平臺，如何整合自身的研發流程和這些開放的平臺和技術，無縫對接軟、硬件的聯合研發，提高整體的研發效率和效果，都需要更有力的數字化工具支撐。
在制造端，半導體廠商本身的自動化程度在制造業中是領先的，有很多數字化應用的場景可以深入的挖掘，目的是對業務過程實現實時和預見性的洞察。完成從操作型的生產執行，到數據驅動的執行和優化的轉變。打通包括需求訂單，單廠或多工廠的動態產能，工藝，配方，機臺設備，質量，上游原材料，供應商網絡等數據，形成互聯數據層，提高透明度和可追溯性。通過大數據和機器學習的能力，為局部的制程、質量和良率優化和整體制造相關的決策提供支撐。通過共享的設備網絡信息，提高設備管理預測性和主動性等。
在財務方面，將生產執行系統和業務管理緊密集成，做到生產成本的精細化分析和優化。通過資金計劃到跟蹤，做到資金精準且及時地投放。并在重復性流程上使用 RPA，降低人工干預，提高流程效率。
管理好人才獲取、激活、發展的過程，并與績效、薪酬、梯隊建設結合，重構整個在職歷程的體驗。在制造工廠，做好環境，健康方面的管理工作也是重中之重。
最后，在戰略決策層面，基于內外部的各類大數據，使用機器學習和數據分析工具，建立情景模擬。在對產品的優化組合、并購或剝離的評估、全球市場的供求波動，這些重大戰略性的場景里實現數據驅動，解決困擾半導體企業領導者的決策難題。
