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極端な天候が新たなサプライチェーンの課題となる 極端な天候が新たなサプライチェーンの課題となる 近年、いくつかの重大な気象事象が物流および製造プロセスを混乱させ、世界中のサプライチェーンに大きな影響を与えました。 2018年と2022年には、ライン川の水位が著しく低下する干ばつが発生し、内陸航路が大幅に制限され、ドイツの産業が窒息状態に陥りました。ついこの前の1月には、 FedExが冬の天候による配達遅延を警告し、米国の重要なハブで「大規模な混乱」が発生した後、緊急計画を発動しました。 2020年の山火事シーズン中には、火災がカリフォルニアの物流ネットワークの主要な交通回廊、例えば高速道路や鉄道線を混乱させ、サプライチェーンの様々なポイントで、配送センターや倉庫の閉鎖を引き起こしました。北カリフォルニアと南カリフォルニアを結ぶ重要なルートであるI-5は、火災のために脅かされたり一時的に閉鎖されたりし、物資の移動に影響を与えました。 2024年大西洋ハリケーンシーズンの最初の大型ハリケーンである ハリケーン・ベリルが、北メキシコに向かって進行中で、重要なサプライチェーンルートに大きな脅威をもたらしています。今日、ハリケーン・ヘレンがフロリダ湾岸に上陸するところです。 厳しい気象事象は、物流および製造プロセスを混乱させ、サプライチェーンに大きな影響を与える可能性があり、その可能性はかなり高いです。 極端な天候の高コスト Everstreamは、極端な天候に100%のリスクスコアを割り当て、天候が供給チェーンを大幅に乱すことが確実であることを示しています。アメリカでの十億ドル規模の天候イベントは、1980年代には4ヶ月に1回発生していたものが、今日では3週間に1回発生するようになり、頻繁で激しい天候の乱れが新たな常態となっていることを示しています。 パナマ運河は1950年以来最悪の干ばつを経験しており、厳しい喫水制限と日々の船舶通過制限が課され、バルクキャリア、貨物船、タンカーの遅延を引き起こしています。記録的な高海水温によって強まった冬の嵐は、遅延やキャンセルを引き起こし続けると予想されます。2024年の予報は、極端な天候イベントの継続を示しており、 供給チェーンの信頼性にさらなる挑戦をもたらしています。 極端な天候は、電子供給チェーンにとって重大な課題となっており、その安定性と信頼性に対する影響がより頻繁で深刻になっています。天候イベントがグローバルな物流と製造をどのように乱しているかを示すいくつかの重要な要因があります: 天候イベントの頻度と深刻さの増加: ハリケーン、洪水、干ばつ、山火事などの激しい天候イベントは、生産施設の稼働停止、インフラの損傷、輸送ルートの混乱を引き起こし、遅延をもたらし、コストを増加させる可能性があります。 交通網の混乱:極端な天候は、主要な交通路の閉鎖につながることがよくあります。例えば、ハリケーンにより港や空港が機能停止し、洪水で高速道路が通行不能になり、山火事で鉄道路線が損傷することがあります。これにより、カリフォルニアの山火事や中西部の激しい嵐の際に見られたように、原材料や完成品の配送に遅延が生じます。 製造施設への影響:特に脆弱な地域にある多くの製造施設は、極端な天候により運営に支障をきたします。洪水、停電、構造的損傷により、生産ラインが停止することがあります。例えば、2011年のタイの大洪水中には、ハードディスクドライブの生産が大きく影響を受け、世界的な不足と価格の上昇につながりました。 サプライチェーンの回復力と適応:企業はこれらのリスクを軽減するために、サプライチェーンの回復力への投資を増やしています。戦略には以下が含まれます: サプライヤーベースの多様化。 在庫レベルの増加。 堅牢なインフラへの投資。
自動車とAI、二つの産業がコンデンサーブームを牽引 自動車とAI:コンデンサブームを加速する2つの産業 新興技術が消費者の生活のあらゆる側面と、多くのビジネス機能を席巻しています。 すべてがデジタル化する中で、車やコンピュータが複雑な機能を可能にするために安全で効率的な部品に依存しているため、高出力アプリケーション用のコンデンサの需要が急速に増加しています。 人工知能(AI)の台頭は、データセンター運用やエネルギー管理を含むさまざまなセクターの電力ニーズに影響を与えています。同じ可能性が現在、特に電気自動車(EV)市場が成長し、企業が革新を図るためにインテリジェントシステムに依存するにつれて、自動車セクターにも存在しています。 AIの結果としてのコンデンサ需要 AIの潜在的な使用例を考えてみてください。数年後には、それが実現しているでしょう。私たちはこれを認識しており、すべての産業で新技術の急速なスケーラビリティは、将来のグローバル経済を運営するための定番とすでになっています。これは、食品が生産される方法、移動ネットワークが管理される方法、およびビジネスが接続性を活用する方法に影響を与えます。 キャパシタは、AI駆動コンピューティングの電力分配の中核コンポーネントであり、最も一般的に使用される部品は、超高電力密度と高速伝送速度が特徴です。この能力がなければ、AIはリアルタイムデータ分析を実行し、その結果としてのアクションを行うことができません。 しかし、2023年にはキャパシタセグメントが反発し、特に自動車業界が電子機器やインテリジェントサブシステムを現代の車に統合するために一貫して使用しているセラミックタイプ、つまり 多層セラミックキャパシタ(MLCCs)が注目されました。他の産業においても、AIの使用が顕著に増加しており、これが改善された電力交換のニーズを高めています。その産業には次のようなものがあります: 農業 - AIと機械学習(ML)は、作物監視、土壌管理、害虫および病気の管理などのプロセスを自動化することで、作物生産においてより大きな成果をもたらしています。 医療 - 病気の識別とケアのパーソナライゼーションにAIを活用すること、および医療提供を合理化するためのいくつかの組織的な実践。 エネルギーと公共事業 - エネルギーの最も効率的な生産と消費を保証するためのリアルタイム監視と分析の実施。 製造業と物流 - 製造プロセスをリーンにし、不良品の可能性を最小限に抑える。
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