Global Disruption of Semiconductor Supply Chains During COVID-19: An Evaluation of Leading Causal Factors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The coronavirus pandemic has caused unprecedented supply chain disruptions globally, resulting in a heightened need for supply chain resilience. Particularly in the case of semiconductor chips, a commodity already in high demand, the existing challenges in supply chains have been aggravated by the pandemic. This global shortage is resulting in manufacturing disruptions across multiple sectors from automobiles to electronics. The global automobile industry alone is said to suffer a $210 billion loss in revenue from chip shortages. This highlights the cruciality of scientifically analyzing and building solutions that addresses the issue of resiliency of global semiconductor supply chains. While several news articles and white papers have reported this issue, there has been a lack of scientific literature on this topic. The objective of this paper is to identify the factors causing semiconductor shortage, analyze, and quantify their impact on the supply chain. This paper identifies 20 factors under 4 major categories from pre- and post-pandemic era, in the period ranging from 2018 to 2021, that have contributed to this disruption. The categories are: geopolitical tensions, natural disasters, logistics challenges and COVID-19 pandemic. The factors are ranked using the Analytical Hierarchy Process (AHP) methodology. The scientific value of this study lies in its contribution of quantifying and ranking the impact of the individual factors leading to the recent disruption in semiconductor supply chains. The results of this study will provide supply chain managers with the analytical information necessary for enabling resilient semiconductor supply chains as they navigate through these current challenges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».