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車載用半導体 2023-2033年


Automotive Semiconductors 2023-2033

「車載用半導体 2023-2033年」レポートは、電動化や自律走行車(AV)といった自動車業界のメガトレンドが、半導体業界に新たな成長と機会をもたらしていることを深く掘り下げている。これらのトレンドは、自動... もっと見る

 

 

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IDTechEx
アイディーテックエックス
2023年2月6日 US$6,500
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サマリー

「車載用半導体 2023-2033年」レポートは、電動化や自律走行車(AV)といった自動車業界のメガトレンドが、半導体業界に新たな成長と機会をもたらしていることを深く掘り下げている。これらのトレンドは、自動運転におけるLiDARのような自動車上の新しい部品を必要とし、それに伴いリン酸インジウムレーザー発光器のような新しい半導体を必要とします。先進運転支援システム、自動運転、電動化、通信&インフォテインメント、一般的なMCUアーキテクチャの各分野における18のコンポーネントを分析し、半導体の含有量と使用する半導体技術に影響を与えるであろうトレンドについて考察しています。
 
半導体技術は、現代のあらゆる自動車の中核をなしています。その存在感と普及率は、過去数十年の間にマイクロコントローラの形で急速に高まっており、現在では自動車操作のほぼすべての側面を支配しています。マイクロコントローラーは、自動車全体の入力を通信し、動作を実行し、計算を行います。これにより、自動車は「車輪の上のコンピューター」であるという認識が一般的になってきました。当然のことながら、下の図に示すように、車載用MCUは車内で半導体価値を生み出す主要部品となっています。
 
現在と2033年の平均的な自動車に搭載されている半導体ウエハーの値
出典:IDTechEx
 
IDTechExの「車載用半導体2023-2033」レポートによると、自動車内のMCUの価値は今後も成長し続けるとしている。これは、ウエハ収益のCAGR9.4%に寄与するが、成長の多くは先進運転支援システム(ADAS)、自律走行車(AV)、車両電動化内の半導体需要の増加によってもたらされることになる。これらの新しいコンポーネントは、追加のMCUを必要とするだけでなく、自動運転で行われる高度で集中的な処理によって、より最先端の半導体技術が車両に採用されることになる。
 
急成長するADASと自律走行車向け半導体
ADASや自律走行車は、超人的な安全性を提供することで、輸送産業の変革を約束するものです。これらの超人的な能力を提供するのは、高度な半導体技術に依存する一連のセンサーとコンピュータであり、最高の性能を発揮するために機能します。このように、ADASと自律走行車は、自動車用半導体市場に大きな恩恵をもたらすことになるでしょう。本レポートの調査結果によると、ADASおよびAVアプリケーション向けの半導体ウエハの売上は、10年間のCAGR29%で成長するとされています。この高い成長率を牽引する要因は3つあります。
1. 1. SAE レベル 3 および SAE レベル 4 の自律走行車の出現と採用、およびそれに必要な追加センサー。
2. 車載用センサーがより高度な半導体へと移行していること。
3. 3. 高性能コンピューティングの自動車への導入
 
本レポートでは、これらすべてのトレンドと半導体市場への影響について詳しく解説しています。特に注目されるのは、LiDARが牽引する非シリコン系半導体の需要拡大である。現在、ほとんどのLiDARは近赤外線(NIR)領域で動作しており、代表的な波長は905nmで、これはシリコン光検出器によって実現できるものである。しかし、これからのLiDARは、波長1,550nmの短波長赤外(SWIR)領域が主流になると考えられています。この傾向は、下図のように1,550nmのLiDARの発表が圧倒的に多いことからも明らかです。本レポートでは、155nmLiDARの優位性と、この切り替えが異なる半導体技術間の需要変化に与える影響について詳しく解説しています。
 
出典:IDTechEx
 
テスラがアンチ・ライダーを公言している一方で、ウェイモ、クルーズ、ダイムラー、ホンダといった他の自動運転分野の主要プレイヤーは、高度な自動運転車にLiDARを採用している。実際、2022年末時点でSAEレベル3使用(特定の条件下でドライバーの注意が不要な状態)の認証を受けた車両は、メルセデスSクラスとホンダ・レジェンドの2台しか走行していません。IDTechExは、今後10年間でSクラスに続く多くの高級車が登場し、レベル3技術が広く普及することを期待しています。これはもちろん、これらの高度な自動車に必要とされるすべてのセンサータイプやコンピュータの半導体需要を促進するものです。しかし、自動車市場のもう一つの大きなトレンドとして、半導体需要に影響を与えるのが電動化です。
 
自動車の電動化に対応する半導体
自動車業界では、電動化による脱炭素化の圧力が高まっており、2022年には電気自動車(EV)の販売台数が新車販売台数全体の約10%に上昇しました。EVは現在、アーリーアダプターの段階から、アーリーマジョリティの段階へと移行し、より広く普及する方向に向かっています。EV、そのパワーエレクトロニクス、バッテリーパックは、半導体業界をより成長させる新たな要求をもたらします。
 
Tesla、Mercedes、Audi、Ford などの電気自動車メーカーが炭化ケイ素を採用するようになった背景には、2 つの要因があります。まず、一部のOEMは、400Vから800Vのアーキテクチャに移行することを計画しています。電圧が高くなれば、同じ電力を得るために必要な電流量を減らすことができます。これは、オーミックロスによるパワートレイン系での無駄を減らし、効率を向上させることを意味します。炭化ケイ素はより高い電圧に適しているため、Siよりも賢明な選択と言えます。しかし、採用理由の2つ目として、400Vでは炭化ケイ素の方がSiよりも効率が高いことも挙げられます。このため、Tesla社などは、既存の400Vスーパーチャージャーネットワークで800Vに移行するのは難しいものの、興味を示しているのです。本レポートでは、シリコン、炭化ケイ素、そしてさらに新しい窒化ガリウムの長所と短所を取り上げ、これらの新技術が半導体ウエハ市場にどのような影響を及ぼすかを解説しています。
 
ここで述べたトレンドは、2033年までの10年間で、ADASとAV、電動化通信とインフォテインメント、車載MCUのウエハ量、売上高、原材料需要を予測している。さらに詳細な情報を得るために、本レポートでは400以上の予測行程を含むデータベースを提供しています。4つの主要自動車分野、4つの自動化レベル、3つのパワートレインタイプ(ICE、EV、PHEV)を考慮した18のコンポーネントをカバーし、ウエハー量、収益、原材料需要などを提供しています。
 
主なポイント
半導体需要に影響を与える技術動向
  • サプライチェーンとバリューチェーンの構造
  • 半導体キープレイヤーによる技術動向の分析と、最新の進歩に対応するための自動車戦略
  • 運転支援・自動運転システムにおいて半導体製品が使用される場所についての詳細な概要
  • 今後、様々な半導体技術に対する需要を変化させるセンサーの動向
  • 今後、SiからSiCやGaNに需要がシフトする電動化の動向
  • 車載通信・車載トレンドの概要
 
市場予測
10年後の市場規模予測
  • 300mmウェハ換算数量(Si、InP、GaN、その他)
  • 半導体ウェハ収益(Si、InP、GaN、その他)
  • 原料需要(Si、In、P、Ga、Ge、その他)
 
10年間の市場予測(分野別)
  • SAE自律レベル(0-2, 3, 4, 4 - robotaxis)
  • ADASと自律型エンドポイント技術(レーダー、LiDAR、カメラ、MCU)
  • 電動化(BEV vs PHEV)

 



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目次

1. エグゼクティブサマリー
1.1. はじめに
1.2. 報告範囲
1.3. 400以上の予測行を含む付属のデータベース
1.4. 半導体が搭載されているクルマの場所
1.5. 未来のクルマに搭載されるMCUの数々
1.6. 半導体メーカーと主要用語
1.7. トップダウン型ウエハーの市場規模推定
1.8. ファウンドリ技術の変遷
1.9. SAE 自動車の自動化レベル
1.10. ADASの採用
1.11. ADASシステムに搭載される半導体
1.12. RobotaxisとMobility as a Serviceの実現に向けて
1.13. 自律システムにおける半導体
1.14. ADAS/AD コンポーネント別半導体サプライヤー数
1.15. MCUの特性
1.16. 車載用高性能コンピュータ
1.17. 計算効率
1.18. 車載用レーダー
1.19. レーダー解剖学と半導体の衝撃的なトレンド
1.20. トランシーバー 半導体動向:仮想チャネル
1.21. 車載レーダーはより高度なシリコンの方向へ
1.22. 車載用LiDAR
1.23. LiDARに搭載される半導体
1.24. 半導体需要に影響を与えるLiDARのトレンド
1.25. ADASおよびAVシステムにおけるカメラ
1.26. ADASとAV向け300mmシリコンウェハーの予測 - 2023-2033年
1.27. ADASとAV向け非シリコン半導体予測 - 2023-2033年
1.28. ADASおよびAVアプリケーション向け半導体ウエハーの売上高予測 - 2023-2033年
1.29. 半導体に影響を与えるEVパワーエレクトロニクスのトレンド
1.30. 電気自動車の台頭-2023~2033年
1.31. BMSのコアハードウェアに搭載される半導体
1.32. 自動車の自動化・電動化で車載用半導体の価値が倍増
1.33. CHIPSは、自動車の不足を改善するために行動します。
1.34. 電化用300mm半導体ウェーハの予測 - 2023-2033
1.35. 電動化における半導体ウェーハの売上高予測 - 2023-2033
1.36. 車載用半導体ウエハーの総需要予測 - 2023-2033年
1.37. 自動車向け半導体鉱物の需要予測 - 2023-2033
1.38. 自動車産業における半導体ウエハーの収益予測 - 2023-2033年
1.39. 24社の会社概要を収録
2. 半導体製造とサプライチェーン
2.1. 概要
2.1.1. 素材から製品まで
2.1.2. サプライチェーン
2.1.3. より小さなチップを作り、より大きな歩留まりを実現する
2.1.4. 半導体バリューチェーン
2.1.5. 半導体企業の社内能力
2.1.6. 各社均等割付
2.1.7. 会社所在地
2.1.8. 半導体ファウンドリ自社技術
2.1.9. 高性能化でファブレス化するティア2への流れ。
2.1.10. TSMCに委託している企業
2.1.11. 不足分
2.1.12. トップダウン型ウエハーの市場規模推定
2.1.13. 供給量の増加 - インフィニオンのフィラッハ新拠点
2.1.14. 供給量増加 - テキサス州シャーマンのテキサス・インスツルメンツ社新ファブ
2.2. チップメーカーの動向、次世代トランジスタ、技術ロードマップ。
2.2.1. より小さなノード技術への挑戦
2.2.2. プロセッサとメモリの成長キーパラメータ(1)
2.2.3. プロセッサとメモリの成長の鍵を握るパラメータ(2)
2.2.4. スケールアップの経済性
2.2.5. ファウンドリ技術の変遷
2.2.6. I/O密度を向上させるルート
2.2.7. 半導体ファウンダリーとそのロードマップ
2.2.8. 自動車向け最先端
2.2.9. トランジスタデバイスの開発(1)
2.2.10. トランジスタデバイスの開発(2)
2.2.11. トランジスタのデバイススケーリングにおける重要なパラメータ
2.2.12. トランジスタ・デバイス・アーキテクチャの進化
2.2.13. トランジスタ用CNT
2.2.14. CNFET研究のブレークスルー (1)
2.2.15. CNFET研究のブレークスルー(2)
2.2.16. CNFETの事例(1)
2.2.17. 3D SOC
2.2.18. オンチップメモリ
2.2.19. I/O密度を向上させるルート
2.2.20. 自動車向け先端技術
3. ADASセンサ、自律走行センサ、車載用高性能コンピューティング向け半導体
3.1. はじめにからADAS・AVまで
3.1.1. SAE 自動車の自動化レベル
3.1.2. 自律走行に必要なさまざまな機能
3.1.3. ADASの採用(1)
3.1.4. ADASの採用(2)
3.1.5. 安全性向上のための義務付け機能 レーダー採用の幅を広げる。
3.2. ADASおよび自律走行車用センサスイート
3.2.1. ADASシステムに搭載される半導体
3.2.2. ADASシステムに搭載される半導体
3.2.3. レベル2セニアスイートと半導体
3.2.4. 自律システムにおける半導体
3.2.5. SAEレベル3センサーセットと半導体
3.2.6. レベル4プライベートザ・トリファクター
3.2.7. レベル4のMaaS。トリファクター
3.2.8. ADAS製品 - 製品ページ例
3.2.9. レベル2 - コンポーネントではなくシステムを購入する
3.2.10. ケーススタディ - テスラ
3.2.11. 事例紹介 アウディA8(2017年)
3.2.12. ケーススタディ - ホンダ・レジェンド
3.2.13. 事例紹介 - メルセデスSクラス(2021年モデル)
3.2.14. ケーススタディ - VW ゴルフ(2021年)
3.2.15. 事例紹介:レクサスLS、トヨタMIRAI(2021年)
3.2.16. Robotaxiの事例 - Waymo
3.2.17. ロボタクシーの事例-クルーズ
3.2.18. Robotaxiのケーススタディ - AutoX
3.2.19. Baidu/Apollo Sensor Suite(バイドゥ・アポロ・センサースイート
3.2.20. オーロラセンサースイート
3.3. レーダーに使用される半導体
3.3.1. フロントレーダーアプリケーション
3.3.2. サイドレーダーの役割
3.3.3. レーダーアナトミー
3.3.4. レーダーボードの動向
3.3.5. トランジスタの小型化傾向
3.3.6. トランシーバー 半導体動向。パワーとノイズ
3.3.7. トランシーバー 半導体動向。パワーとノイズ
3.3.8. トランシーバー 半導体動向:仮想チャネル
3.3.9. SiGe BiCMOS
3.3.10. シーモス
3.3.11. FD-SOI
3.3.12. 未来
3.3.13. タイムライン
3.3.14. 車載レーダーはより高度なシリコンの方向へ
3.4. 車載用LiDARに搭載される半導体
3.4.1. 車載用LiDAR
3.4.2. ADAS/AVセンサー動作波長
3.4.3. ADAS/AV向けライダーインテグレーションポジション
3.4.4. ランプへのライダー搭載
3.4.5. グリルにライダーを内蔵
3.4.6. ルーフへのライダー搭載
3.4.7. 他のポジションに組み込まれたライダー
3.4.8. ライダー積算の可能性とユニット数
3.4.9. LiDARのコアとなる部分
3.4.10. LiDARに搭載される半導体
3.4.11. 半導体需要に影響を与えるLiDARのトレンド
3.4.12. 車載用LiDAR半導体。レーザードライバ
3.4.13. 車載用LiDAR半導体。エミッター
3.4.14. 車載用LiDAR半導体。フォトディテクタ
3.5. ADASおよび自律走行車向けカメラおよびサーマルカメラ
3.5.1. 車載カメラアプリケーション
3.5.2. Components of aシーモス image sensor die
3.5.3. イメージセンサーベアダイ
3.5.4. カメラへの応用が期待される「E-Mirror
3.5.5. 自律的に必要な車内モニター
3.5.6. パフォーマンスとアプリケーションの傾向
3.5.7. 性能属性の優先順位
3.5.8. 自動車におけるHDRの重要性(1)
3.5.9. 自動車におけるHDRの重要性(2)
3.5.10. 自動車におけるHDRの重要性(3)
3.5.11. 自動車におけるHDRの重要性(4)
3.5.12. 車載用赤外線カメラ
3.5.13. 自律移動のためのSWIR
3.5.14. 車載用NIRカメラ
3.6. 車載用MCUと高性能コンピューティング用チップ
3.6.1. 現代の自動車を支えるMCU
3.6.2. 今日の自動車に搭載されているMCUの数
3.6.3. 未来のクルマに搭載されるMCUの数々
3.6.4. ゾーナルコンピュートアーキテクチャ。
3.6.5. エッジMCUのケーススタディ - NXP S32K
3.6.6. ゾーンとドメインのケーススタディ - NXP S32S
3.6.7. Edge MCU ケーススタディ - ルネサス
3.6.8. ドメイン/ゾーンMCUのケーススタディ - ルネサス
3.6.9. ADAS/ADチップのケーススタディ - ルネサス
3.6.10. ドメインおよびゾーンMCUのケーススタディ - STM
3.6.11. MCUスーパーチップのケーススタディ - Nvidia
3.6.12. MCUスーパーチップのケーススタディ - アンバレラ
3.6.13. MCUの解析
3.6.14. 自動車におけるハイパフォーマンスコンピューティング(1)
3.6.15. 自動車における高性能コンピューティング(2)
3.6.16. 計算効率
3.6.17. MCU - 製品一覧
3.7. ADASと自律走行車のサプライチェーン
3.7.1. Tier1 supplier components
3.7.2. Tier2サプライヤー部品(1)
3.7.3. Tier2サプライヤー部品(2)
3.7.4. ADAS/AD コンポーネント別半導体サプライヤー数
3.7.5. VWとFordの自社製チップ設計
3.7.6. Foxconnと共同でStellantis Design Chipsを開発
3.7.7. Nvidia Autonomous Development Kit
3.7.8. 主なコンピューターサプライヤー - Nvidia
3.7.9. Nvidia Thor - 2,000 TOPsのSoC。
3.7.10. Nvidia - Daimler
3.7.11. BMW
3.7.12. 主要コンピューターサプライヤー - Mobileye
3.7.13. クアルコム
3.7.14. ザイリンクス(AMDブランド)
3.7.15. スーパーチップ社によるMCU市場の集約化
3.7.16. ADASコンピューティングアーキテクチャの3層構造
3.7.17. 中央のコンピュータは複雑さを軽減できる
3.7.18. フルカーコンピュータアーキテクチャへのロードマップ
3.7.19. 既存レベル2/2+のサプライチェーン構造
3.7.20. テスラの供給モデル
3.7.21. トヨタの供給モデル
3.7.22. 自律的な供給モデルの可能性Nvidia
3.7.23. 自動化が進むサプライチェーンの統合に期待
3.7.24. 自律的垂直統合
3.7.25. ロボタキシのセンサー供給戦略例
4. 電動化用半導体:車載充電器、バッテリーマネジメントシステム、インバーター
4.1. パワーエレクトロニクス用半導体:車載充電器、DC-DCコンバーター、インバーター
4.1.1. 電気自動車の定義
4.1.2. 地域別EV市場の指数関数的な成長
4.1.3. ハイブリッドカーの展望
4.1.4. パワーエレクトロニクスとは?
4.1.5. 電気自動車におけるパワーエレクトロニクス
4.1.6. 半導体の含有量が増加
4.1.7. トランジスター概要
4.1.8. ワイドバンドギャップ(WBG)半導体
4.1.9. シリコン、シリコンカーバイド、窒化ガリウム半導体のベンチマーク
4.1.10. SiCとGaNは改善の余地が大きい
4.1.11. EVにおけるSiC MOSFETとGaN HEMTの比較(1)
4.1.12. EVにおけるSiC MOSFETとGaN HEMTの比較(2)
4.1.13. SiCパワーロードマップ
4.1.14. 従来のEVインバーターパッケージ
4.1.15. ディスクリート&モジュール
4.1.16. 電気自動車用インバーター ベンチマーク
4.1.17. 800Vプラットフォームを駆動するSiC
4.1.18. 電力SCサプライヤー市場シェア
4.1.19. SiC Supply Chain in2023
4.1.20. Inverter Market Share2020 -2033: GaN 600V, Si IGBT 600V, SiC MOSFET 600V,1200V
4.1.21. オンボードチャージャー回路部品
4.1.22. テスラ オンボード チャージャー / DC DCコンバーター
4.1.23. OBC & DC-DC Converter: Si, SiC, GaN2020 -2033 Market Shares
4.2. バッテリーマネジメントシステム
4.2.1. バッテリーマネジメントシステムイントロダクション
4.2.2. BMSのブロック図 - NXP
4.2.3. BMSのブロック図 - ST Micro
4.2.4. BMSのブロック図 - Infineon
4.2.5. BMSのブロック図 - 汎用
4.2.6. BMSコアハードウェア
4.2.7. モニター・バランシングICの例
4.2.8. マイコン例
4.2.9. マイクロコントローラ技術
4.2.10. MCU - 製品一覧
4.2.11. ICのモニタリングとバランシング
4.2.12. BMSの革新
4.2.13. BMS部品サプライヤー
4.2.14. サプライチェーン
4.2.15. 不足分
5. 車両通信とインフォテインメント。新機能と実現するハードウェア
5.1. コネクテッドビークルの歴史
5.2. 新たなコネクテッド・アプリケーション
5.3. Android autoとapple car play
5.4. ケーススタディ - フォルクスワーゲン
5.5. Case study -BMW (1)
5.6. Case study -BMW (2)
5.7. 車両接続のビジョン「Vehicle-to-Everything」。
5.8. Wi-Fiとセルラーの比較
5.9. コネクテッドカーに必要な周波数帯(1)
5.10. コネクテッドカーに必要な周波数帯(2)
5.11. コネクテッドカーに必要な周波数帯(3)
5.12. 4G および 5G C-V2X ハードウェア
5.13. DSRCハードウェア
5.14. 接続機能を容易にするための画面
5.15. インフォテインメントハードウェア
6. EUとUSのチップ法
6.1. EUチップ法
6.1.1. モチベーション
6.1.2. 目標
6.1.3. The three-pillar framework on which theEUチップ法 are built
6.1.4. EUチップ法の3大要素
6.1.5. Chips for Europeイニシアチブ
6.1.6. 世界初」の定義
6.1.7. 前の試みに戻る
6.1.8. EUの強さと弱さ、半導体の強さと弱さ
6.1.9. 欧州の半導体資産
6.1.10. 生産能力増強や新ライン建設に要する時間
6.1.11. 予算概要
6.1.12. 予算どの程度確定しているのでしょうか?
6.1.13. 予算チップス・フォー・EU」イニシアティブへの資金提供を確定
6.1.14. ドイツ
6.1.15. スペイン
6.1.16. イタリア
6.1.17. フランス
6.1.18. 投資情報 - 公開会社 (1)
6.1.19. 投資情報 - 公開会社 (2)
6.1.20. 投資情報 - 公開会社 (3)
6.1.21. 概要1
6.1.22. 概要2
6.2. USチップス法
6.2.1. はじめに
6.2.2. 米国CHIPS法の主な内容
6.2.3. 米国CHIPS法の小規模な構成要素
6.2.4. 資金調達の内訳
6.2.5. CHIPS for Americaファンドの深堀り(1)
6.2.6. CHIPS for Americaファンドの深堀り(2)
6.2.7. CHIPS for America Fundの主要テーマ
6.2.8. 自動車産業におけるチップ不足
6.2.9. CHIPSは、潜在的な受益者を対象としています。
6.2.10. 自動車の不足を改善するCHIPS法
6.2.11. これまでの米国CHIPS行為の発表 - TSMC
6.2.12. 米国CHIPS法のこれまでの発表 - インテル
6.2.13. 米国CHIPS法のこれまでの発表 - Samsung
6.2.14. 米国CHIPS法のこれまでの発表 - GF
6.2.15. これまでのUS CHIPS actの発表 - マイクロン
6.2.16. ファブリーズ vs ファブレス
6.2.17. 発表の概要
6.2.18. 米国CHIPS法概要
7. フォーキャスト
7.1. 方法
7.1.1. 方法論理プロセスおよびレポートの依存関係
7.1.2. 予測方法
7.1.3. 本予測の対象となる部品
7.1.4. 400以上の予測行を含む付属のデータベース
7.1.5. 業績予想に使用した主な用語
7.2. 対応可能な市場
7.2.1. ADAS and AV market forecast -2023-2033
7.2.2. Electric automotive market forecast -2023-2033
7.3. ADASおよび自律走行車向けアプリケーションの半導体予測
7.3.1. ADASとAV向け300mmシリコンウェハーの予測 - 2023-2033年
7.3.2. 300mm silicon wafers for ADAS and AV forecast split by application -2023-2033
7.3.3. 300mm silicon wafers for ADAS and AV sensors forecast -2023-2033
7.3.4. ADASとAV向け非シリコン半導体予測 - 2023-2033年
7.3.5. Semiconductor material demand for ADAS and AV applications forecast -2023-2033
7.3.6. Mineral demand for semiconductor in ADAS and AV applications forecast -2023-2033
7.3.7. ADASおよびAVアプリケーション向け半導体ウエハーの売上高予測 - 2023-2033年
7.3.8. Wafer value per vehicle forecast -2023-2033
7.4. 自動車の電動化に向けた半導体の予測
7.4.1. 電化用300mm半導体ウェーハの予測 - 2023-2033
7.4.2. Raw semiconductor material demand automotive electrification forecast -2023-2033
7.4.3. 電動化における半導体ウェーハの売上高予測 - 2023-2033
7.5. 車載用半導体予測総計
7.5.1. 車載用半導体ウエハーの総需要予測 - 2023-2033年
7.5.2. MCUなどの基板部品を除く、車載用半導体ウエハーの総数予測
7.5.3. 自動車向け半導体鉱物の需要予測 - 2023-2033
7.5.4. Semiconductor wafer value per vehicle -2023-2033
7.5.5. 自動車産業における半導体ウエハーの収益予測 - 2023-2033年
8. 会社概要
8.1. 仕事内容
8.2. ボッシュ
8.3. コンチネンタル
8.4. 欧州委員会
8.5. フォード(ADAS)
8.6. フォード(電動化)
8.7. GaNシステム
8.8. ゼネラルモーターズ
8.9. ヘンケル
8.10. アイメック
8.11. インフィニオン
8.12. インテル
8.13. モービルアイ
8.14. NXP (5G)
8.15. NXP(レーダー)
8.16. オン・セミ
8.17. クアルコム
8.18. サムスン
8.19. ステラントス
8.20. STマイクロ
8.21. トライアイ
8.22. TSMC
8.23. アンダー
8.24. ゼット・エフ

 

 

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Summary

この調査レポートは、電動化や自律走行車(AV)といった自動車業界のメガトレンドが、半導体業界に新たな成長と機会をもたらしていることを深く掘り下げている。
 
主な掲載内容(目次より抜粋)
  • 半導体製造とサプライチェーン
  • ADASセンサー、自律走行センサー、車載用高性能コンピューティング向け半導体
  • 電動化用半導体:車載充電器、バッテリーマネジメントシステム、インバーター
  • 自動車通信とインフォテインメント:新機能と実現ハードウェア
  • EUおよびUSのチップに関する法律
  • 予測
  • 企業プロフィール
 
Report Summary
The "Automotive Semiconductors 2023-2033" report provides a deep dive into how megatrends in the automotive industry, such as electrification and autonomous vehicle (AV) are bringing new growth and opportunity to the semiconductor industry. These trends require new componentry on vehicles, such as LiDAR in automation, and with them new semiconductors, such as indium phosphate laser emitters. Eighteen components across the areas of advanced driver assistance systems, automated driving, electrification, communications & infotainment, and general MCU architectures are analysed for semiconductor content and trends which will impact semiconductor technologies used.
 
Semiconductor technology is at the heart of all modern vehicles. Their presence and prevalence have risen rapidly over the past couple of decades in the form of microcontrollers which now govern almost all aspects of vehicle operation. They communicate inputs, execute actuations and perform calculations across the entire car. This has transformed the public's perception of vehicles into "computers on wheels". Unsurprisingly, and as shown in the graphic below, automotive MCUs are the leading component for generating semiconductor value within the vehicle.
 
Semiconductor wafer value in the average vehicle today, and in 2033.
Source: IDTechEx
 
IDTechEx's "Automotive Semiconductors 2023-2033" report finds that the value of MCUs within vehicles is going to continue to grow. This will contribute to a wafer revenue CAGR of 9.4%, but much of the growth is going to be driven by growing semiconductor demand within advanced driver assistance systems (ADAS), autonomous vehicles (AV) and vehicle electrification. Not only will these new components require additional MCUs, but the advanced and intensive processing undertaken in automated driving is seeing the adoption of more cutting-edge semiconductor technologies into the vehicle.
 
Semiconductors for ADAS and autonomous vehicles, a rapidly growing sector
ADAS and autonomous vehicles promise to revolutionise the transportation industry with the superhuman safety they can offer. Providing these superhuman capabilities are a suite of sensors and computers that rely on advanced semiconductor technologies to function and provide the best performance. As such ADAS and autonomous vehicles are going to be a great boon to the automotive semiconductor market. According to the findings of this report the semiconductor wafer revenue for ADAS and AV applications will grow at a 10-year CAGR of 29%. There are three factors that combine to drive this high growth rate:
1. The emergence and adoption of SAE level 3 and SAE level 4 autonomous vehicles and the additional sensors required.
2. Automotive sensors transitioning to more advance semiconductors.
3. High performance computing coming to vehicles.
 
This report explains all these trends in detail and their impact on the semiconductor markets. Of particular interest is the growth of non-silicon-based semiconductor demand driven by LiDAR. Most LiDARs today operate in the near infrared (NIR) region with a typical wavelength of 905nm, which can be achieved with silicon photodetectors. However, the future of LiDAR is likely to use the shortwave infrared (SWIR) region with a typical wavelength of 1,550nm. This trend within the industry is demonstrated by the overwhelming dominance of 1,550nm LiDAR announcements shown in the chart below. Details pertaining to the superiority of 155nm LiDARs and the impact the switch has on changing demand across different semiconductor technologies are covered in this report.
Source: IDTechEx
 
While Tesla has been publicly anti-lidar, other key players in the autonomy space such as Waymo, Cruise, Daimler and Honda are all using LiDAR on their highly automated vehicles. In fact, as of the end of 2022 there have only been two vehicles certified for SAE level 3 use (where the driver's attention is not required under certain conditions) on the road; the Mercedes S-Class and the Honda Legend. IDTechEx is expecting many more high-end vehicles to follow the S-Class over the next 10-years, and for level 3 technologies to be widely available. This will of course drive semiconductor demand across all the sensor types and computers that are needed for these highly advanced vehicles. But another major trend in the automotive market that will impact semiconductor demand is electrification.
 
Semiconductors for automotive electrification
The automotive industry is under increasing pressure to decarbonise through electrification and In 2022 electric vehicles (EV) sales rose to approximately 10% of all new vehicle sales. EV's are now heading out of the early adopter phase and towards the early majority and wider spread adoption. EVs, their power electronics and their battery packs bring additional demands that drive more growth within the semiconductor industry.
 
OEMs are always looking for ways to extend range by making the vehicles more efficient and one avenue increasing in popularity is moving from inverters based on silicon to ones based on silicon carbide There are two factors that are pushing electric vehicle OEMs such as Tesla, Mercedes, Audi and Ford towards silicon carbide. Firstly, some OEMs are planning to transition from 400V to 800V architectures. The higher voltage reduces the amount of current required to achieve the same power, this means reduced wastage in the powertrain system from Ohmic losses and increased efficiency. Silicon carbide is much more suited to the higher voltage and is therefore the more sensible choice than Si. However, and the second reason for adoption, silicon carbide is also more efficient than Si at 400V, which is why players like Tesla are interested even though it would struggle to transition to 800V with its existing 400V supercharger network. This report covers the pros and cons of silicon, silicon carbide and the even more nascent gallium nitride, and explains how these new technologies are going to impact the semiconductor wafer market.
 
The trends mentioned here are forecasted over a 10-year period to 2033 giving wafer volumes, revenues and raw material demand over ADAS and AV, electrification communication and infotainment and vehicle MCUs. For even more granular detail a database with over 400 forecast lines is available with this report. It covers 18 components, across four key vehicle areas, and considering four levels of automation and three different powertrain types (ICE, EV and PHEV), providing wafer volumes, revenues, raw material demand and more.
 
Key aspects
  • Technology trends that will impact semiconductor demand
  • Supply and value chain structure
  • Analysis of technology trends from key semiconductor players and automotive strategy for keeping up with latest advancements
  • Detailed overview of where semiconductor products are used in the driver assistance and automated driving systems
  • Trends in sensors that will change the demand for different semiconductor technologies in the future
  • Trends in electrification that will shift demand from Si to SiC and GaN in the future
  • Overview of vehicle communication and in-cabin trends
 
Market Forecasts:
10-year granular market forecasts of
  • 300mm equivalent wafer volumes (Si, InP, GaN and more)
  • Semiconductor wafer revenue (Si, InP, GaN and more)
  • Raw material demand for Si, In, P, Ga, Ge and more
 
10-year market forecasts split by
  • SAE autonomous level (0-2, 3, 4, 4 - robotaxis)
  • ADAS and autonomous end-point technology (radar, LiDAR, camera, MCUs)
  • Electrification (BEV vs PHEV)


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Table of Contents

1. EXECUTIVE SUMMARY
1.1. Introduction
1.2. Report scope
1.3. Accompanying database with more than 400 forecast lines
1.4. Where semiconductors are found in vehicles
1.5. MCU count on vehicles of the future
1.6. Semiconductor makers and key terminology
1.7. Top-down wafer market size estimate
1.8. Foundry technologies over time
1.9. SAE Levels of Automation in Cars
1.10. ADAS adoption
1.11. Semiconductors in ADAS systems
1.12. Robotaxis and mobility as a service coming soon
1.13. Semiconductors in autonomous systems
1.14. Semiconductor suppliers by ADAS/AD Component
1.15. MCU characteristics
1.16. High performance computers for automotive
1.17. Computational efficiency
1.18. Radar in automotive
1.19. Radar anatomy and semiconductor impacting trends
1.20. Transceivers Semiconductor Trends: Virtual Channels
1.21. Automotive radar trending towards more advanced silicon
1.22. Automotive LiDARs
1.23. Semiconductors in LiDAR
1.24. LiDAR trends impacting semiconductor demand
1.25. Cameras in ADAS and AV systems
1.26. 300mm silicon wafers forecast for ADAS and AV - 2023-2033
1.27. Non silicon semiconductors for ADAS and AV forecast - 2023-2033
1.28. Semiconductor wafer revenue for ADAS and AV applications forecast - 2023-2033
1.29. EV power electronics trends impacting semiconductors
1.30. The rise of electric vehicles- 2023-2033
1.31. Semiconductors in BMS core hardware
1.32. Vehicle automation and electrification doubles semiconductor value in vehicles
1.33. CHIPS acts to improve automotive shortages
1.34. 300mm semiconductor wafers for electrification forecast - 2023-2033
1.35. Revenue from semiconductor wafers in electrification forecast - 2023-2033
1.36. Total automotive semiconductor wafer demand forecast - 2023-2033
1.37. Semiconductor mineral demand forecast for automotive - 2023-2033
1.38. Semiconductor wafer revenue forecast across automotive industry - 2023-2033
1.39. 24 included company profiles
2. SEMICONDUCTOR PRODUCTION AND SUPPLY CHAIN
2.1. Overview
2.1.1. From raw material to product
2.1.2. Supply chain
2.1.3. Making smaller chips, greater yields
2.1.4. Semiconductor value chain
2.1.5. Semiconductor company in-house abilities
2.1.6. Even split between company types
2.1.7. Company locations
2.1.8. Semiconductor foundry in-house technologies
2.1.9. Trend toward fabless tier 2s for high performance.
2.1.10. Companies outsourcing to TSMC
2.1.11. Shortages
2.1.12. Top-down wafer market size estimate
2.1.13. Increasing supply - Infineon's new Villach site
2.1.14. Increasing supply - Texas Instruments new fab in Sherman, Texas
2.2. Trends from the chip makers, next gen transistors, and technology roadmaps.
2.2.1. The drive for smaller node technologies
2.2.2. Key parameter of growth for processor and memory (1)
2.2.3. Key parameter of growth for processor and memory (2)
2.2.4. The economics of scaling
2.2.5. Foundry technologies over time
2.2.6. Routes to increase I/O density
2.2.7. Semiconductor foundries and their roadmap
2.2.8. Cutting edge for automotive
2.2.9. Transistor device development (1)
2.2.10. Transistor device development (2)
2.2.11. Key parameters for transistor device scaling
2.2.12. Evolution of transistor device architectures
2.2.13. CNTs for transistors
2.2.14. CNFET research breakthrough (1)
2.2.15. CNFET research breakthrough (2)
2.2.16. CNFET case study (1)
2.2.17. 3D SOC
2.2.18. On-chip memory
2.2.19. Routes to increase I/O density
2.2.20. Advanced technologies for automotive
3. SEMICONDUCTORS FOR ADAS SENSORS, AUTONOMOUS VEHICLE SENSORS AND HIGH-PERFORMANCE COMPUTING IN VEHICLES
3.1. Introduction to ADAS and AV
3.1.1. SAE Levels of Automation in Cars
3.1.2. Functions of Autonomous Driving at Different Levels
3.1.3. Adoption of ADAS (1)
3.1.4. Adoption of ADAS (2)
3.1.5. Safety Mandated Features Driving Wider Radar Adoption.
3.2. ADAS and autonomous vehicle sensor suites
3.2.1. Semiconductors in the ADAS system
3.2.2. Semiconductors in ADAS systems
3.2.3. Level 2 senor suite and semiconductors
3.2.4. Semiconductors in autonomous systems
3.2.5. SAE level 3 sensor suite and semiconductors
3.2.6. Level 4 private: The Trifactor
3.2.7. Level 4 MaaS: The Trifactor
3.2.8. ADAS products - example product page
3.2.9. Level 2 - purchasing systems not components
3.2.10. Case study - Tesla
3.2.11. Case study - Audi A8 (2017)
3.2.12. Case study - Honda Legend
3.2.13. Case study - Mercedes S-Class (2021)
3.2.14. Case study - VW Golf (2021)
3.2.15. Case study - Lexus LS, Toyota Mirai (2021)
3.2.16. Robotaxi case study - Waymo
3.2.17. Robotaxi case study - Cruise
3.2.18. Robotaxi case study - AutoX
3.2.19. Baidu/Apollo Sensor Suite
3.2.20. Aurora Sensor Suite
3.3. Semiconductors used for radar
3.3.1. Front Radar Applications
3.3.2. The Role of Side Radars
3.3.3. Radar Anatomy
3.3.4. Radar Board Trends
3.3.5. The trend towards smaller transistors
3.3.6. Transceivers Semiconductor Trends: Power and Noise
3.3.7. Transceivers Semiconductor Trends: Power and Noise
3.3.8. Transceivers Semiconductor Trends: Virtual Channels
3.3.9. SiGe BiCMOS
3.3.10. CMOS
3.3.11. FD-SOI
3.3.12. The Future
3.3.13. Timeline
3.3.14. Automotive radar trending towards more advanced silicon
3.4. Semiconductors in automotive LiDAR
3.4.1. LiDARs in automotive applications
3.4.2. ADAS/AV sensor operating wavelength
3.4.3. Lidar integration positions for ADAS/AV
3.4.4. Lidar integration in lamps
3.4.5. Lidar integration in the grille
3.4.6. Lidar integration on/in the roof
3.4.7. Lidars integrated in other positions
3.4.8. Possible lidar integration and unit numbers
3.4.9. Core aspects of a LiDAR
3.4.10. Semiconductors in LiDAR
3.4.11. LiDAR trends impacting semiconductor demand
3.4.12. Automotive LiDAR semiconductors: Laser drivers
3.4.13. Automotive LiDAR semiconductors: Emitters
3.4.14. Automotive LiDAR semiconductors: Photodetector
3.5. Cameras and thermal cameras for ADAS and autonomous vehicles
3.5.1. Vehicle camera applications
3.5.2. Components of a CMOS image sensor die
3.5.3. Image sensor bare die
3.5.4. E-mirrors, an emerging camera application
3.5.5. In-cabin monitoring, an autonomous necessity
3.5.6. Performance and application trends
3.5.7. Performance attribute priorities
3.5.8. The importance of HDR in automotive(1)
3.5.9. The importance of HDR in automotive (2)
3.5.10. The importance of HDR in automotive (3)
3.5.11. The importance of HDR in automotive (4)
3.5.12. Infrared cameras for automotive applications
3.5.13. SWIR for autonomous mobility
3.5.14. NIR cameras for automotive applications
3.6. Automotive MCUs and chips for high performance computing
3.6.1. MCUs, the back-bone of modern vehicles
3.6.2. MCU count on vehicles today
3.6.3. MCU count on vehicles of the future
3.6.4. The zonal compute architecture.
3.6.5. Edge MCU case study - NXP S32K
3.6.6. Zonal and domain case study - NXP S32S
3.6.7. Edge MCU case study - Renesas
3.6.8. Domain and zonal MCU case study - Renesas
3.6.9. ADAS/AD chip case study - Renesas
3.6.10. Domain and zonal MCU case study - STM
3.6.11. MCU superchip case study - Nvidia
3.6.12. MCU superchip case study - Ambarella
3.6.13. MCU analysis
3.6.14. High performing computing in automotive (1)
3.6.15. High performing computing in automotive (2)
3.6.16. Computational efficiency
3.6.17. MCU - product table
3.7. ADAS and autonomous vehicle supply chains
3.7.1. Tier 1 supplier components
3.7.2. Tier 2 supplier components (1)
3.7.3. Tier 2 supplier components (2)
3.7.4. Semiconductor suppliers by ADAS/AD Component
3.7.5. VW and Ford In-House Chip Design
3.7.6. Stellantis Design Chips with Foxconn
3.7.7. Nvidia Autonomous Development Kit
3.7.8. Main computer supplier - Nvidia
3.7.9. Nvidia Thor - 2,000 TOPs SoC
3.7.10. Nvidia - Daimler
3.7.11. BMW
3.7.12. Main computer supplier - Mobileye
3.7.13. Qualcomm
3.7.14. Xilinx (AMD brand)
3.7.15. Superchips to consolidate MCU market
3.7.16. Three tiers of ADAS computation architecture
3.7.17. Central computer can reduce complexity
3.7.18. A roadmap to towards full car computer architecture
3.7.19. Existing level 2/2+ Supply Chain Structure
3.7.20. Tesla's Supply Model
3.7.21. Toyota's Supply Model
3.7.22. Possible Autonomous Supply Model: Nvidia
3.7.23. Expect Supply Chain to Consolidate with Increased Automation
3.7.24. Autonomous Vertical Integration
3.7.25. Robotaxi sensor supply strategy examples
4. SEMICONDUCTORS FOR ELECTRIFICATION: ON-BOARD CHARGERS, BATTERY MANAGEMENT SYSTEMS AND INVERTERS
4.1. Semiconductors in power electronics: on-board chargers, dc-dc converters and inverters
4.1.1. Electric Vehicle Definitions
4.1.2. Exponential Growth in Regional EV Markets
4.1.3. Hybrid Car Outlook
4.1.4. What is Power Electronics?
4.1.5. Power Electronics in Electric Vehicles
4.1.6. Semiconductor Content Increased
4.1.7. Transistor Overview
4.1.8. Wide Bandgap (WBG) Semiconductors
4.1.9. Benchmarking Silicon, Silicon Carbide & Gallium Nitride Semiconductors
4.1.10. SiC & GaN Have Substantial Room for Improvement
4.1.11. SiC MOSFETs Vs GaN HEMTs in EV (1)
4.1.12. SiC MOSFETs Vs GaN HEMTs in EV (2)
4.1.13. SiC Power Roadmap
4.1.14. Traditional EV Inverter Package
4.1.15. Discretes & Modules
4.1.16. Electric Vehicle Inverter Benchmarking
4.1.17. SiC Drives 800V Platforms
4.1.18. Power SC Supplier Market Shares
4.1.19. SiC Supply Chain in 2023
4.1.20. Inverter Market Share 2020 - 2033: GaN 600V, Si IGBT 600V, SiC MOSFET 600V, 1200V
4.1.21. Onboard Charger Circuit Components
4.1.22. Tesla Onboard Charger / DC DC converter
4.1.23. OBC & DC-DC Converter: Si, SiC, GaN 2020 - 2033 Market Shares
4.2. Battery management system
4.2.1. Battery management system introduction
4.2.2. Block diagram of BMS - NXP
4.2.3. Block diagram of BMS - ST Micro
4.2.4. Block diagram of BMS - Infineon
4.2.5. Block diagram of BMS - generic
4.2.6. BMS core hardware
4.2.7. Example monitoring and balancing IC
4.2.8. Example microcontroller
4.2.9. Microcontroller technology
4.2.10. MCU - product table
4.2.11. Monitoring and balancing IC
4.2.12. BMS innovation
4.2.13. BMS Component Suppliers
4.2.14. Supply chain
4.2.15. Shortages
5. VEHICLE COMMUNICATION AND INFOTAINMENT: EMERGING FEATURES AND ENABLING HARDWARE
5.1. History of connected vehicles.
5.2. Emerging connected applications
5.3. Android auto and apple car play
5.4. Case study - Volkswagen
5.5. Case study - BMW (1)
5.6. Case study - BMW (2)
5.7. The Vehicle-to-Everything vision of vehicle connectivity
5.8. Wi-Fi vs Cellular
5.9. Spectrum needs for connected vehicles (1)
5.10. Spectrum needs for connected vehicles (2)
5.11. Spectrum needs for connected vehicles (3)
5.12. 4G and 5G C-V2X hardware
5.13. DSRC hardware
5.14. Screens to facilitate connected features
5.15. Infotainment hardware
6. EU AND US CHIPS ACTS
6.1. EU chips act
6.1.1. Motivation
6.1.2. Goal
6.1.3. The three-pillar framework on which the EU chips act are built
6.1.4. Three main elements in the EU chips Act
6.1.5. Chips for Europe initiative
6.1.6. The "first-of-a-kind" definition
6.1.7. Previous attempt
6.1.8. EU's strength and weakness in semiconductor
6.1.9. Europe's semiconductor assets
6.1.10. Time required to expand capacity or build new production line
6.1.11. Budget - Overview
6.1.12. Budget - how much is confirmed?
6.1.13. Budget - confirmed funding for "chips for EU" initiative
6.1.14. Germany
6.1.15. Spain
6.1.16. Italy
6.1.17. France
6.1.18. Investment information - public company (1)
6.1.19. Investment information - public company (2)
6.1.20. Investment information - public company (3)
6.1.21. Summary - 1
6.1.22. Summary - 2
6.2. US chips act
6.2.1. Introduction
6.2.2. Key components of the US CHIPS act
6.2.3. Smaller components of the US CHIPS act
6.2.4. Breakdown of funding
6.2.5. Deeper look at CHIPS for America Fund (1)
6.2.6. Deeper look at CHIPS for America Fund (2)
6.2.7. Key themes from CHIPS for America Fund
6.2.8. Chip shortages in the automotive industry
6.2.9. CHIPS act potential beneficiaries.
6.2.10. CHIPS act to improve automotive shortages
6.2.11. US CHIPS act announcements so far - TSMC
6.2.12. US CHIPS act announcements so far - Intel
6.2.13. US CHIPS act announcements so far - Samsung
6.2.14. US CHIPS act announcements so far - GF
6.2.15. US CHIPS act announcements so far - Micron
6.2.16. Fabs vs the fabless
6.2.17. Announcements summary
6.2.18. US CHIPS act summary
7. FORECASTS
7.1. Method
7.1.1. Methodology process and report dependencies
7.1.2. Forecasting methodology
7.1.3. Components covered in this forecast
7.1.4. Accompanying database with more than 400 forecast lines
7.1.5. Key terminologies used in the forecasts
7.2. Addressable markets
7.2.1. ADAS and AV market forecast - 2023-2033
7.2.2. Electric automotive market forecast - 2023-2033
7.3. Semiconductor forecast for ADAS and autonomous vehicle applications
7.3.1. 300mm silicon wafers forecast for ADAS and AV - 2023-2033
7.3.2. 300mm silicon wafers for ADAS and AV forecast split by application - 2023-2033
7.3.3. 300mm silicon wafers for ADAS and AV sensors forecast - 2023-2033
7.3.4. Non silicon semiconductors for ADAS and AV forecast - 2023-2033
7.3.5. Semiconductor material demand for ADAS and AV applications forecast - 2023-2033
7.3.6. Mineral demand for semiconductor in ADAS and AV applications forecast - 2023-2033
7.3.7. Semiconductor wafer revenue for ADAS and AV applications forecast - 2023-2033
7.3.8. Wafer value per vehicle forecast - 2023-2033
7.4. Semiconductors forecasts for vehicle electrification
7.4.1. 300mm semiconductor wafers for electrification forecast - 2023-2033
7.4.2. Raw semiconductor material demand automotive electrification forecast - 2023-2033
7.4.3. Revenue from semiconductor wafers in electrification forecast - 2023-2033
7.5. Automotive semiconductor forecast grand totals
7.5.1. Total automotive semiconductor wafer demand forecast - 2023-2033
7.5.2. Total semiconductor wafer forecast for automotive, excluding MCU and other board components
7.5.3. Semiconductor mineral demand forecast for automotive - 2023-2033
7.5.4. Semiconductor wafer value per vehicle - 2023-2033
7.5.5. Semiconductor wafer revenue forecast across automotive industry - 2023-2033
8. COMPANY PROFILES
8.1. Arbe
8.2. Bosch
8.3. Continental
8.4. EPC
8.5. Ford (ADAS)
8.6. Ford (electrification)
8.7. GaN Systems
8.8. General Motors
8.9. Henkel
8.10. Imec
8.11. Infineon
8.12. Intel
8.13. Mobileye
8.14. NXP (5G)
8.15. NXP (radar)
8.16. On Semi
8.17. Qualcomm
8.18. Samsung
8.19. Stellantis
8.20. STMicro
8.21. Trieye
8.22. TSMC
8.23. Uhnder
8.24. ZF

 

 

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2024/07/01 10:26

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