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設計プロセスでは、設計フェーズの終了後も有効期限がある多くのデータが生成されます。アルティウムでは、設計データの長期および短期の安全な保存と、この設計データが将来のより効率的な設計に貢献できるようにする方法を提案しています。PCB設計データ管理に関するリソースライブラリをご覧ください。

設計データ管理とは何ですか？ Explore the PCB Design Process 設計データ管理ソリューション Altium Library Migration Collaboration and Version Control
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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
プロジェクト Orange Pi 5 と Rockchip RK3588 プロセッサ Orange Pi 5とRockchip RK3588プロセッサーの使い始め 1 min Altium Designer Projects PCB設計者 電気技術者 ソフトウェアエンジニア PCB設計者 PCB設計者 電気技術者 電気技術者 ソフトウェアエンジニア ソフトウェアエンジニア Rockchip RK3588プロセッサを搭載したOrange Pi 5は、Raspberry Pi 5の主要な競合として急速に人気を集めています。クアッドコアARM Cortex-A76、クアッドコアARM Cortex-A55、Arm Mali-G610 MP4 GPU、そしてNPUを搭載したこのボードは、まさに働き者です。どこから手をつけていいか分からないこともありますが、このガイドでは、Orange Pi 5を起動して動かすための基本的なステップをご紹介します。Orange Pi 5でカスタムイメージ「ubuntu-rockchip」をダウンロード、インストール、実行する方法をカバーし、プロジェクトのスムーズなパフォーマンスを保証します。 ハードウェア概要 2.5 GbE Ethernet ポート、8K解像度の複数のHDMIポート、PCIe 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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要件管理とは何か 要件管理とは何か？ 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 要件管理は、開発ライフサイクルを通じて要件を収集、優先順位付け、検証、およびテストするための構造化されたプロセスです。これにより、電子開発企業は製品要件を実装し、成功裏に協力し、コストのかかるエラーを削減することができます。 成功した製品は、明確に定義された一連の要件を満たしています。製品がシンプルであっても、要件は設計者によって知られており、 PCB設計レビューの間に意識的にチェックされます。より複雑なプロジェクトや大規模な範囲の場合、要件はしばしばSOWやより大きな製品文書で指定され、これらはレビュープロセスの一部となります。 複雑さは電子製品開発の常であり、要件管理は製品がビジネス、機能、安全、ユーザーエクスペリエンス、およびコンプライアンスの目標を満たすことを保証します。 要件とは何か？ 要件は プロジェクト関係者によって定義された特定のニーズや機能です。例えば、電子製品には特定の電流容量をサポートできるPCB設計が必要かもしれません。その要件は、適切なコンポーネントの必要性、適切な熱管理、および業界標準への準拠といった二次要件を生じさせます。 要件収集は、期待される機能、性能、およびユーザーエクスペリエンスを概説する高レベルの要件から始まります。初期の要件は、クライアント、製品マネージャー、ビジネスアナリスト、またはシステムエンジニアによって提案されることがあります。開発チームは、プライマリ要件をより詳細なセカンダリ要件に分解し、プロジェクトの目標を達成するための機能と制約を指定します。その結果、要件を構造化された形式に整理し、ステークホルダーがそれらの関係と依存関係を理解できるようにする階層が生まれます。 プロジェクトの各要件は、回路図および/またはPCBレイアウト内の特定のオブジェクト、実行される特定のタスク、関連する文書および/または機能ブロック、およびコンプライアンスのために考慮される予想される条件を参照する必要があります。要件を単純なチェックリストとして考慮することは、しばしばナビゲートが難しい大規模な要件文書よりも扱いやすいです。 良い要件とは何か？ 要件が有用であるためには、特定の基準を満たす必要があります。最も重要なことは、それがあいまいでないことです。不正確な要件は、誤解、期待の不一致、および時間の無駄を引き起こします。 その他の重要な特性には以下が含まれます： 必要性： それは製品およびビジネスの目標に貢献しますか？ 達成可能性： それはプロジェクトの範囲と能力内で実装できますか？ テスタブル：成功した実装を測定するための明確で具体的な基準はありますか？ 電子製品開発のための要件管理 要件管理は協力的なプロセスです。要件の収集と管理は、プロジェクトに関わるマネージャー、電子設計者、電気エンジニア、機械エンジニア、およびその他のステークホルダーからの入力に依存しています。 また、協力を促進するプロセスでもあります。明確でよく理解され、合意された要件の包括的なセットは、さまざまな場所にいる能力が異なるチームが同じ目標に向かって作業することを可能にします。 記事を読む
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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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