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在过去两年中，有关供应链问题和半导体短缺的新闻层出不穷，许多汽车制造商曾因此而宣布停产并遭受了损失。但情况到底有多严重？这一短缺到目前为止造成了哪些影响？
为了找出答案，Avnet Silica对主要半导体厂商和汽车制造商公开发布的财报进行了分析，揭示了疫情期间半导体库存水平下降的程度及其对汽车生产线和营收的影响。
主要发现：
由于供应链短缺，汽车制造商在2021年损失了近3000亿美元的收入，而自疫情开始以来的损失超过5000亿美元
全球70%的主要汽车制造商曾在去年宣布暂停生产线，其中45%的制造商特别提到了供应链问题
半导体库存水平在两年内下降了43%，跌至10多年来的最低点
芯片制造商持有的成品库存已下降到只有23天，但交货时间却延长到150天以上，部分芯片制造商的库存减少到了3天
一些早期迹象表明，随着半导体库存水平的上升，供应链问题有所缓解，但仍有一段路要走
过去两年，汽车制造商损失了超过5000亿美元
在全球经历的首轮疫情封锁期间，由于消费者需求大幅下降，汽车制造商在2020年第二季度损失的销售额超过1660亿美元。虽然客户需求在接下来的两个季度开始回归，但在2021年的每一个季度，汽车制造商都因供应链短缺而无法满足需求。
因此，汽车制造商在2021年损失了超过3000亿美元的收入，第四季度是过去十年以来最糟糕的季度。与疫情前的预测相比，汽车制造商的销售额减少了超过1860亿美元。
之前有报道估计2021年汽车行业的损失为2100亿美元，但通过对汽车制造商发布的财报进行分析发现，实际损失的销售额超过3000亿美元，比预测值高出了近50%。
全球主要汽车制造商的营收总和（单位：十亿美元）
主要汽车制造商的营收低于预期（单位：十亿美元）
全球主要汽车制造商中，有45%在去年因供应链短缺而宣布停产
全球主要汽车制造商中，有70%在过去一年中曾宣布暂停生产线，其中45%特别提到了供应链短缺问题。在总部位于欧洲和美国的企业中，这个比例甚至更高——这些地区60%的主要汽车制造商在过去12个月中曾宣布因供应短缺问题而关闭工厂。
2021年3月至2022年3月期间曾宣布暂停产线的主要汽车制造商所占的百分比
半导体制造商的库存水平在短短两年多的时间里下降了43%，跌至10年来的最低点
半导体制造商的库存水平在2021年第3季度跌至10年来的最低点，在疫情期间下降了24%，与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库存已减少到3天。
半导体制造商的平均库存水平（成品库存持有天数）
芯片制造商的库存天数减少到23天，但交货时间延长到了150天以上
在2021年，随着半导体需求的增加，整个供应链上制造商的产能无法跟上，而且他们的库存水平下降、交货期延长，导致汽车生产线暂停生产，使得许多汽车制造商无法完成订单。
半导体制造商的平均成品库存天数与平均交货时间对比
评估：这一切对制造商来说意味着什么？
在过去两年中，供应链面临多重挑战而被迫中断：
一家大型半导体工厂发生火灾
航运集装箱短缺
航运集装箱价格上涨
工厂在疫情封锁期间关闭
苏伊士运河被封锁
洛杉矶港货物积压
等等
Avnet Silica欧洲、中东和非洲地区供应链和运营总监Mat Ransom表示：
“尽管有迹象表明半导体库存正在得到补充，但库存水平不太可能在短期内完全恢复正常。事实上，由于这些变化已经持续了很长时间，因此不能把这一切简单地归咎于疫情。
5G的持续普及、汽车的电气化以及对数据中心等其他高速发展的技术的需求都在推动着半导体需求的增加。而在未来几年内，半导体产能的增长不可能完全满足这一需求。
过去一辆传统汽车所需的半导体芯片只有几百颗，而现在一辆电动汽车中可能需要两三千颗半导体芯片，更不用说其他行业对芯片的争夺也在不断加剧。
在感受到供应链中断和市场需求急剧增加的影响后，制造商们正在尽其所能解决他们目前所面临的供应链问题，同时着眼于更长远的发展，通过建立更有弹性的供应链来增强自身适应未来变化的能力。
现在，企业正在重塑自己的供应链，从以前的“即时生产模式（Just-in-Time）”转变成“预先生产制/以防万一模式（Just-in-Case）”。未来，将出现一些兼具这两种方法优点的混合供应链模式。虽然到目前为止，企业对精益生产和Just-in-Time供应链的普遍关注取得了良好的效果，但在过去两年中，由于缺乏灵活性和弹性，让企业损失了数十亿美元。因此，企业在未来需要采取新的方法，许多汽车制造商已经开始为2026年及以后的生产制造重塑他们的供应链。”
编者注：
研究方法：数据来自YCharts的混合数据并使用公司财报弥补缺口。由于汇率波动，这些数字有时会出现不一致，因此在两个数据集都有信息的情况下按季度进行检查并通过这种方法同步两个数据集。在少数情况下未公布2021年第四季度的全部数字，出现这种情况表明该公司未包含在我们的分析中或者在存在明显趋势的情况下，根据前一季度的数字进行预测，然后将这些预测与相关公司自己的预测进行比较，如果两组预测没有重叠，则使用该公司预测值的中值。通过研究每家公司过去12个月中的公司公告和新闻提要收集生产线停工数据。
