設計データ管理

PLMを活用して、PCBの効率化、協業、革新を実現年が経つにつれて、電子業界はますます飽和状態になっています。新しい会社が現れ、新製品が登場し、そのすべての背後には、電気回路を添付コンポーネント間で流れさせ、デバイスを生き生きとさせる、控えめながらも強力なプリント基板があります。市場投入までの時間と製品の複雑さは、この急成長しているセクターでは非常に重要であり、PCBエンジニアは需要を満たし、成功を収めるために、設計と製造プロセスを合理化する圧力にさらされています。それは厳しいことです。しかし、そこで製品ライフサイクル管理（PLM）が解決策として登場します。 PLMは、製品のライフサイクル全体を通じて、以前は別々だった人々、データ、およびプロセス間の相互接続に重点を置いた戦略的なビジネスアプローチを表します。その実装は克服可能な課題を伴いますが、特に効率、協力、そして継続的なイノベーションへの推進を促進することで、組織が多くの点で改善するのに役立ちます。従来のPCB設計と製造の課題 PLMはPCB設計と製造に固有の課題に対処できるでしょうか？データサイロとバージョン管理の問題：設計データは様々なソフトウェアプログラムやファイル形式に分散して保存されることが多く、一元的な情報源を維持することが難しくなります。バージョン管理が悪夢となり、混乱、エラー、不一致を解決するための時間の無駄遣いにつながることがあります。コミュニケーションのボトルネック：設計チーム、エンジニア、製造業者間のコミュニケーションは、電子メール、電話、手動でのデータ転送に頼ることが多いです。この断片的なアプローチは、遅延、誤解、期限の逃失につながり、結果的に利益に悪影響を及ぼすことがあります。コンポーネントの陳腐化とリスク管理：電子コンポーネントは有限の寿命を持っています。陳腐化を追跡する従来の方法は、煩雑で反応的であり、コストのかかる生産遅延や再設計の努力につながる可能性があります。製造可能性設計（DFM）の統合が限られている：伝統的に、 DFMの考慮事項はしばしば後回しにされ、コストのかかる設計の見直しや生産遅延につながりました。これらの課題は、新しい、改善された電子機器の開発が最も重要であるトップレベルで競争しようとする企業を妨げる可能性があります。PLMがこれらの問題にどのように取り組み、より協力的で革新的なPCB設計および製造プロセスへの道を開くかについて、続きを読んでください。課題の克服：PLMがPCB設計と製造をいかに効率化するか PLMは、以前は孤立していた PCB設計と製造の側面をつなぐ強力な橋渡し役です。ここでは、先に概説した課題にどのように取り組むかを説明します：集中データ管理：PLMシステムは、すべてのPCB設計データ（回路図、レイアウト、部品表（BOM）、その他の運用に必要な情報）を一元管理する単一の情報源を確立します。これらは中央リポジトリに保存され、承認された全ユーザーが組織全体でアクセスできます。バージョン管理が自動化され、不一致を解決するために費やされる時間が無駄になることがなくなります。強化されたコラボレーション：PLMが設計チーム、エンジニア、製造業者間のコミュニケーションと協力を促進する方法は多岐にわたります。しかし、実際のところ、リアルタイムのデータアクセスと統合されたコミュニケーションツールが、チームが効果的かつ効率的に協力して作業するのを助けます。例えば、設計エンジニアは製造パートナーからの即時のフィードバックを受け取ることができ、製造可能性の問題について知らせてもらえるため、より速い設計の反復と製品品質の向上が可能になります。積極的な陳腐化管理：PLMシステムは、コンポーネントデータベースと統合して、製品の寿命終了（EOL）や部品の陳腐化リスクに関するリアルタイムのアラートを提供することができます。これにより、設計者は高価な生産遅延や再設計の努力なしに、問題が発生した際に代替コンポーネントを積極的に調達することができます。

現代のPCBデザイナーのためのPLMのメリットを明らかにするプリント基板設計の分野はダイナミックです。より小さく、より複雑でありながらもより強力な電子機器の要求に応えるために、常にレベルアップしています。伝統的な設計ソフトウェアがこのプロセスの基盤であり続ける一方で、設計を最適化する新しい方法が登場しました：製品ライフサイクル管理（PLM）。PLMをビジネスのワークフローに統合することで、PCB設計者は、より大きな効率、協力、そして進化的なイノベーションに向かって進むための中心化へのアクセスを得ました。ここでその方法を見てみましょう。協力とコミュニケーションの効率化 PLMは、すべてのPCB設計データのための中央集権的なリポジトリとして機能します。これは、設計者やエンジニアから製造業者や品質保証までのすべての関係者が最新の改訂にアクセスできることを意味し、バージョン管理の頭痛の種を排除し、以前は孤立していた部門やチーム間のコミュニケーションを効率化します。PLMシステム内に見られるバージョン管理機能は変更を追跡するために動作し、その行動において細かい注意を払い、必要な場合にはデザイナーがロールバックを支援します。それは協力と反復にわたる変更を促進する単一の真実の源です。効率とエラーの最小化既存のPCB設計ソフトウェアと簡単に統合できるため、PLMに投資する企業は、PLMプラットフォーム自体内で馴染みのあるツールを活用できることがわかります。これにより、エラーが発生しやすい手動でのデータ転送の必要性がなくなり、リスクを軽減し、他の、おそらくより緊急性の高いタスクに貴重な時間とリソースを割り当てることができます。システムは、部品表（BOM）や製造文書の生成などの退屈なタスクも自動化できるため、デザイナーは管理業務ではなく、コアとなる創造的な取り組みに集中できるようになります。これは、負担が大きく時間がかかることが多い作業です。市場投入までの時間の短縮協力とタスクの自動化を効率化することで、PLMは設計サイクルの時間圧縮装置として機能します。これは、製品の迅速な発売を意味し、成長している飽和産業で企業に重要な競争優位をもたらします。しかし、利点は速さだけにとどまりません。ある意味で、PLMは「急がば回れ」の典型的な例です。システムは、デザインフェーズの早い段階で潜在的な製造の障害—コンプライアンスや機能の問題から部品の不足に至るまで—を特定することで、下流での潜在的なコストのかかる遅延を防ぐのに役立ちます。これは、最終的には、結果として時間にとっても、財務状況にとっても有益です。設計の再利用性と知識共有 PLMがプロセス全体のための唯一の情報源として機能することを考えると、過去の設計データを保存および取得することに長けている点に注目する価値があります。これにより、設計者は成功したコンポーネントやレイアウトを新しいプロジェクトに再利用できるため、大幅な時間の節約になります。これは、証明された設計のライブラリをボタン一つで利用できるようなものであり、新しい製品に組み込む準備ができています。また、最適な実践方法や革新的な概念がチームの全メンバーに容易にアクセスできるデジタルスペースを提供することで、知識の共有を促進する設計ライブラリを作成することもできます。これは特に、ジュニアデザイナーにとって有益であり、彼らは先輩同僚の過去の失敗と成功から学び、研修プロセスを加速させ、新人の見込みを早期に向上させることができます。サプライチェーンの可視性とコンポーネントライフサイクル管理サプライチェーンは、あらゆる主要なオペレーションの生命線です。特に製造業ではそうです。過去数年間、部品や在庫の不足が世界中のほとんどの産業に影響を与えることで、これが明確に強調されました。サプライチェーンの不安定さは、地政学的な緊張や自然災害を考慮すると予測不可能ですが、PLMは少なくともそのユーザーにリアルタイムで部品の可用性に関する洞察を提供し、設計プロセス中に情報に基づいた選択を行うことを設計者に助けます。この先見の明のあるアプローチは、サプライチェーンの混乱に遭遇し、開発の後期に代替部品を急いで探すリスクを減らします。それだけでなく、PLMは部品のライフサイクルを追跡し、設計者に警告し、部品が陳腐化に近づいているときに代替品を提案します。これは、突然の故障なしに製造可能性を維持するのに役立つ洞察のレベルです。高度な変更管理と製造のための設計(DFM) PLMが可能にするリビジョン管理を超えて、PLMは包括的な変更管理ワークフローの作成を容易にし、すべての関係者が設計の承認プロセスに通知され、関与することを確実にします。これにより、設計の変更中にエラーを導入するリスクが減少し、透明で効率的なレビュープロセスが保証され、部門間の誤解の可能性が軽減されます。企業はまた、PLMシステムを自社の DFMツールは、設計フェーズの早い段階で潜在的な製造問題を特定し、対処するのに役立ちます。この開発により、設計者は機能的で製造可能なハードウェアを、生産コストを削減し、設計から製造への移行を妨げられることなく生産できるようになります。設計品質とコスト削減市場のトップを目指す企業は、品質を向上させつつコストを削減するように、常にステークホルダーからの圧力を受けています。時には、それが達成不可能な偉業のように思えることもあります。しかし、PLMはそれを助けます。製造可能性分析を早期に可能にすることで、システムは、より簡単かつ安価に生産できるPCBの概念設計をデザイナーに助けます。簡単であることは、製造上の懸念が少ないことを意味し、これは顕著なコスト削減につながります。重要なことに、過去の数十年に比べて製品がより平凡と見なされる時代において、PLMは信頼性設計（ DFR）の実践も提供します。これにより、デザイナーは寿命が長く、潜在的な故障ポイントが少ないPCBを作成できます。実践に移すと、これは顧客満足度を保証する上で長い道のりを行くことになり、それはどれほど確立されたビジネスであっても、成功か失敗かを分ける最も重要な要因の一つです。

Altium Designer Projects ATmega328Pの基本: Arduinoなしで始める方法 Arduino Unoボードをかなりの期間使用してきましたが、多くの記事の例としても使用しています。古いUnoボードに使用されている元のチップであるATmega328Pを、完全に独立して動作させるにはどうすればよいか、いつも疑問に思っていました。Arduinoがそのブートローダー、使いやすいGUIソフトウェア、C++の抽象化を通じてアクセスしやすくしているので、なぜこの試みをしたいのか不思議に思うかもしれません。しかし、時には、他人が行ったことを評価するためには、自分でやってみることが重要です。このプロジェクトは、Arduinoの開発者がどれほど多くの作業を行い、そのフレンドリーな製品で世界を変えたかを本当に示してくれました。この記事では、外部電源と Atmel-ICEプログラマのみを使用して、チップを完全に独立して起動する方法を説明します。オンボードのシリアルインターフェースを介してチップと通信する方法と、LEDを1つまたは2つ点滅させる方法をデモンストレーションします。環境設定 ATmega328Pを設定する方法はいくつかあります。タイトルからもわかるように、意図的にカバーされていない方法の1つは、ATmega328PチップをArduino Unoに挿入してプログラミングし、その後ブレッドボードに移動させる方法です。フォーラムのフィードバックに基づき、一部の人々はArduinoのプロセスをスキップして、 MicrochipのAtmel-ICEなどのプログラマーを使用したより伝統的なアプローチを使用したいと考えています。Microchip（旧Atmel）マイクロプロセッサを始める最も簡単な方法は、 Microchip Studioをインストールすることです。この記事を書いている時点で、Microchip StudioスイートのフルバージョンはWindowsでのみサポートされています。CI（継続的インテグレーション）でビルド環境をすべて実行したいと考えているため、代替のアプローチを選択しました。 C言語に対する最も人気のあるコンパイラの1つにGNU Compiler Collection（GCC）があります。これは特定のプラットフォームとアーキテクチャをコンパイルしますが、AVR（ATmega）ファミリーのチップには対応していません。しかし、AVRおよび他のMicrochipファミリー用のコンパイラセットが彼らのウェブサイトにホストされています。幸いなことに、親切な人々がこれらのコンパイラをDebianパッケージにまとめ、DebianやUbuntuで簡単にインストールできるようにしてくれました： $ apt-get install gcc-avr binutils-avr

Altium Designer Projects Generative AIを使用して組み込みコードを書き込み、実行するハードウェアと会話するカスタムGPTアクションの構築方法と AIラボアシスタントの構築で、Generative AIを使用してハードウェアを制御する方法を学びました。ChatGPT内でカスタムGPTアクションを利用することで、ChatGPTにラズベリーパイからLEDを点滅させるだけでなく、実験室の機器を制御しデータを取得する能力を与えることができました。これは、人工知能をラボアシスタントとして使用し、機器から取得したデータを処理することができることを意味します。この記事では、Generative AIによってコードを書くだけでなく、組み込みターゲット上で実行し、その過程でフィードバックを受け取ることによって、さらに一歩進んでいます。背景 Generative AIを使用してコードを書くことは、組み込みシステムでさえ、新しいことではありません。既にコードを一から完全に書くか、提案するだけの多くのツールがあります。ChatGPT、Gemini、Claudeなどの最も人気のある大規模言語モデルは、すべてコードを書くのがかなり得意になっています（比較については、 Gemini vs. ChatGPT: どちらがより良いコードを書くかを参照してください）。私は1年以上前からChatGPTがコードを生成することについて書いてきました（ ChatGPTを使用した自動テストを参照）し、それが今日の開発の唯一の方法であると説教してきました。本当の挑戦は、開発のループにAIを取り入れることです。コード生成はある程度までしか役立ちませんが、Generative AIを使用する場合、それが機能することを検証し保証するには異なるアプローチが必要です。ChatGPTとのコードインタープリターは、ある程度、生成されたコードを実行し、それがあなたのために機能することを検証できるカプセル化されたPython環境を提供します。私はそれをさらに一歩進め、組み込みシステムで同じことを達成できるかどうかを見てみたいと思いました。OpenAIのChatGPTを使用するには2つのルートがあります。最も一般的なルートは、OpenAI APIを使用するクローズドループアプリケーションを作成することです。それはAPIを使用して大規模言語モデル（LLM）からコードをプロンプトして取得し、それをコンパイルし、Arduinoにロードし、生成されたコードの機能を検証するために追加のカスタムコードを使用します。私はGPTアクションを使用して、「コードペアリング体験」にすることで異なるアプローチを取ることにしました。その体験は次のようなものです：図1: GPTアクションの例例は単純かもしれません（つまり、オンボードLEDの点滅）が、上記のデモンストレーションで全てがまとまっています。私はカスタムGPTに明確な指示を与えることができ、期待通りに指示に従ってくれました。また、実際にデバイスにアップロードされ、LEDが1秒ごとに点滅することも確認できました。カスタムGPTを閉じたループシステムと比較して使用する良い点は、プロンプト内でかなり簡単に繰り返し作業ができることです：図2: Arduinoスケッチの反復

Customer Success Stories RWTC Aachen University Discover how astronautical students at Germany’s RWTC Aachen University used Altium Designer to create the most stellar designs.

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