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エレクトロニクス設計のコラボレーション
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現代の電子製品を作成するには、複数の分野や専門家間での協力が必要です。チームメンバーや顧客と協力するための最高の電子設計ソフトウェアの使用についてもっと学ぶために、私たちのリソースライブラリをご覧ください。

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クラウドデータセキュリティのカバー写真 なぜクラウドデータのセキュリティを優先すべきか 1 min Blog 電気技術者 技術マネージャー ITマネージャー +1 電気技術者 電気技術者 技術マネージャー 技術マネージャー ITマネージャー ITマネージャー エンジニアリング/テクノロジー幹部 エンジニアリング/テクノロジー幹部 サイバー攻撃の脅威がこれまで以上に大きくなっています。クラウドデータセキュリティがなぜ従来のオンプレミスの防御をしばしば上回る高度な保護を提供するのかを学びましょう。 記事を読む
エレクトロニックデザインの夢のチーム：コンセプトから生産までの壁を打ち破る 60 min Webinars 電気技術者 システムエンジニア/アーキテクト 技術マネージャー +1 電気技術者 電気技術者 システムエンジニア/アーキテクト システムエンジニア/アーキテクト 技術マネージャー 技術マネージャー プロダクトマネージャー プロダクトマネージャー

ウェビナーを視聴して、Altium 365、Duro、およびRequirements & Systems Portalが一つの統合されたワークフローでどのようにシナジーを発揮するかを体験してください！

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同期して最適化：Altium 365のJira統合で効率を向上 30 min Webinars プロジェクトリーダー（マネージャー） 技術マネージャー プロダクトマネージャー +1 プロジェクトリーダー（マネージャー） プロジェクトリーダー（マネージャー） 技術マネージャー 技術マネージャー プロダクトマネージャー プロダクトマネージャー エンジニアリングチーム エンジニアリングチーム

プロジェクト管理のために複数のツールを使い分けるのに疲れましたか？ウェビナーをご覧いただき、Jira Integration for Altium 365がどのようにワークフローを最適化できるかを確認してください。

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エンジニアリング・プロジェクト管理のJiraインテグレーション Altium 365のためのJira統合の紹介：エレクトロニクス設計ワークフローを合理化 1 min Blog プロジェクトリーダー（マネージャー） エンジニアリングチーム プロジェクトリーダー（マネージャー） プロジェクトリーダー（マネージャー） エンジニアリングチーム エンジニアリングチーム プロジェクト管理とタスクの調整は煩雑になりがちです。設計チーム、プロジェクトマネージャー、ステークホルダーが異なるツールやプラットフォームに分散していると、シームレスなコラボレーションを維持することが難しくなります。設計ソフトウェアとプロジェクト管理ツールの間を絶えず切り替える必要をなくすことができたらどうでしょうか？ Altium 365 Jira Integrationの紹介—電子設計とプロジェクト管理を一つのシームレスなワークフローで統合するソリューションです。これで、設計タスクの管理とプロジェクト進捗の追跡がこれまでになく簡単になりました。 課題：ツールの切り離しと非効率性 電子エンジニアは、プロジェクトのタイムラインを遅らせるコラボレーションの課題にしばしば直面します。手動での更新、冗長なデータ入力、設計チームとプロジェクトマネージャー間のコミュニケーションの断絶は、電子設計を遅くする非効率性につながります。設計の更新を待つことや、プラットフォーム間でタスクを手動で同期することなど、これらの非効率性は製品開発に不必要な遅延とエラーを引き起こします。 Forrester Consultingの研究によると、 設計者はAltium 365を導入した最初の年に平均で159時間節約したとされています。* 新しいJira Integrationは、設計とプロジェクト管理のプロセスをさらに合理化し、チームが設計とイノベーションにさらに多くの時間を割くことを支援することを目指しています。 想像してみてください。デザイナーがAltium 365で重要なコンポーネントを変更しているが、後でJiraを手動で更新する必要がある状況を。その間に、別のチームメンバーが変更を認識していないために、時代遅れの部品を調達してしまいます。このシナリオは、コストのかかるエラー、プロジェクトの遅延、およびやり直しにつながります。 解決策: Jiraとのリアルタイム同期 Altium 365 Jira統合は、Altium 記事を読む
設計データと要件による迅速な設計とエラーの削減 デザインデータと要件をどのように接続して、より速い設計とエラーの少ない設計を実現するのか？ 1 min Blog 電気技術者 システムエンジニア/アーキテクト 電気技術者 電気技術者 システムエンジニア/アーキテクト システムエンジニア/アーキテクト 電子設計の複雑さとそれが提示する課題は、これまで以上に顕著になっています。デバイスがより相互接続されるようになるにつれて、 効率的でエラーのない設計プロセスの必要性が最優先事項となります。現代の電子設計の課題は、設計データを要件と連携させることの重要性を強調しています。 Altium 365 Requirements & Systems PortalのようなAIインテリジェンスによって動かされるツールを使用することで、複雑さを より速く、より少ないエラーで管理することができます。その方法を発見しましょう！ 現代の設計プロセスの課題 私たちの日常生活におけるスマートデバイスの普及は、 電子設計の複雑さを劇的に増加させました。過去40年間で、チップの使用量は 100倍に急増しました。これを視点を変えてみると、数十年前の電気自動車が10から20個のチップを含んでいたのに対し、今日の車両は 2,000個以上のチップを搭載しています。 同時に、これらの製品に組み込まれるソフトウェアは過去10年間で15倍に増加し、1000万行のコードから驚異の 1億5000万行に膨れ上がりました。電子機器の使用増加は、コストに大きな影響を与えています。例えば、1970年代には、電子機器が車両コストの約10％を占めていましたが、今日ではその数値は40％に達し、2030年までには 電子機器が車両総コストの半分を占めると予測されています。 課題はそれだけではありません。これらの複雑な製品の生産タイムラインは3分の1に短縮されました。 かつて5年かかったものが、今ではわずか2年で完成させる必要があります。この緊急性が、多くの企業にアジャイル手法の採用を促しています。ソフトウェア開発から原理を借りて、設計をプロジェクトフェーズに分割することで、企業は継続的な協力と改善を促進できます。このアプローチは、より速いイテレーションを重視し、チームがシミュレーションの共同設計や共同エンジニアリングを通じて設計コンセプトを洗練させることを可能にします。このような戦略は、広範なシミュレーションと迅速なプロトタイピングを要求し、結果をテストして素早く調整を行う必要があります。 歴史的に、電子機器は 記事を読む
Customer Success Stories MKS Instruments Find out how MKS Instruments are using Altium 365 to support the search for a cure for COVID-19.
エンジニアリングにOEMデータを戻す ループを閉じる：OEMが欠陥データをPCB設計および製造チームに効果的にフィードバックする方法 1 min Blog 技術マネージャー 製造技術者 技術マネージャー 技術マネージャー 製造技術者 製造技術者 電子機器の生産において、オリジナル機器メーカー（OEM）は電子部品の品質と信頼性にとって不可欠です。高い基準を維持する上での重要な側面の一つが、特にプリント基板（PCB）の設計と製造に携わるエンジニアリングチームに対して、不良データを効果的に伝達することです。この記事では、OEMがループを閉じ、エンジニアリングチームとの双方向のコミュニケーションチャネルを育むためのプロセスステップ、成功条件、および重要な洞察について詳しく説明します。 1. 不良データフィードバックの重要性 不良データフィードバックは、製造プロセスの継続的な改善に不可欠です。不良データを分析することで、エンジニアリングチームはパターン、根本原因、および改善のための領域を特定することができます。このフィードバックループは、いくつかの理由で重要です： 製品品質の向上：定期的なフィードバックは、設計上の問題を見つけて修正するのに役立ち、より良い製品を生み出します。品質管理を密接にフォローすることで、コストを抑え、廃棄物を減らし、不良品による評判の損失や法的問題を防ぐことができます。 コスト削減：欠陥の早期発見と修正は、再作業、廃棄物、保証請求に関連するコストを大幅に削減することができます。品質管理プログラムは、コストと納期に大きな影響を与えることができます。適切な品質管理がなければ、工場はより多くの廃棄物を生産し、追加の取り扱いと再作業から生じる労働コストが増加します。 市場投入までの時間の加速：効率的なフィードバックメカニズムは、設計および製造プロセスを合理化し、新製品を市場に投入するまでの時間を短縮することができます。品質欠陥メトリックは、企業が品質でどれだけうまくやっているかを測定するための鍵です。良いメトリックは、製品がどれだけ頻繁に、そしてどれだけひどく失敗するかを企業に示し、どこに焦点を当てて改善するか、資源を賢く使う方法を決定するのに役立ちます。 欠陥検出における ディープラーニングの使用が注目を集めています。この技術は、製品の欠陥をカテゴリーに分類することができ、超音波検査、フィルタリング、マシンビジョンなど、欠陥検出に使用される他の技術での応用が、 最高99.4%という高い精度で有望な結果を示しています。ただし、この新興分野での成功率には幅があり（低い場合で88%の精度）、これは先進技術が製造における欠陥データフィードバックの効果を高めるために活用されている例です。 2. 欠陥データフィードバックプロセスのステップ 欠陥データをエンジニアリングチームにフィードバックするプロセスには、いくつかの重要なステップが含まれます： a. データ収集 検査とテスト：欠陥は、製造中および製造後の厳格な検査とテストプロセスを通じて特定されます。これには、デジタルキャリパー、自動検査システム、その他の統計的プロセス制御（SPC）ツールの使用が含まれる場合があります。例えば、ツールモニタリングでは、OEMは最初に初期欠陥のないクリーンなウェハーをチェックします。その後、特定の機械を通して再度チェックします。その機械によって引き起こされた新しい欠陥が見つかった場合があります。 データログ記録：製品の問題は慎重に記録され、問題が何であるか、どこにあるか、どれほど深刻であるかが注記されます。この情報は、顧客からのフィードバック、品質チェック、または製造プロセスの記録から得られることがあります。 b. データ分析 原因分析：エンジニアリングチームは欠陥データを分析して、問題の根本原因を特定します。これには、ヒストグラム、管理図、パレート図などのツールを使用して、分析のためのトレンドを明らかにする作業が含まれます。 記事を読む