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リソースライブラリでは、PCB設計とプリント基板製造の詳細を紹介しています。

How Design Decisions Affect PCB Fabrication
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先取りして部品の陳腐化に対処するための積極的なソリューション 先取りして部品の陳腐化に対処するための積極的なソリューション 1 min Blog 電気技術者 購買・調達マネージャー 電気技術者 電気技術者 購買・調達マネージャー 購買・調達マネージャー 新しいボードの設計において、設計者や製造業者は定期的に部品の陳腐化という問題に直面します。これは技術の進化や市場の需要の変化によって引き起こされる大きな課題であり、残念ながら製品開発、生産、保守において潜在的な中断を引き起こす可能性があります。陳腐化に関連するリスクを軽減するためには、企業は積極的な対策を講じておく必要があります。 企業が直面する陳腐化にはさまざまなタイプがあり、それぞれがいくつかの要因によって引き起こされます。企業が陳腐化リスクを管理するための効果的な戦略を開発するためには、これらの各要因を理解することが重要です。以下の表をご覧ください。 要因 説明 技術の進歩 技術の急速な進歩は、古い部品を陳腐化させることがよくあります。例えば、新しい、より効率的なマイクロプロセッサの導入は、古いモデルを望ましくなくさせることがあります。 市場需要の変化 消費者の好みや業界のトレンドの変化は、特定の部品への需要の減少につながることがあります。例えば、従来のハードドライブからの移行は、ハードドライブ部品の市場に影響を与えました。 サプライチェーンの混乱 自然災害、地政学的な出来事、製造上の課題など、サプライチェーンの混乱は、部品の不足や陳腐化に寄与することがあります。 陳腐化のタイプ 定義 例 商業的 製造または購入が経済的に実行不可能になるコンポーネント、例えば製造コストの高さや需要の低さなどの要因による。 限定された市場需要のある特殊なコンポーネント；製造コストが高い時代遅れのコンポーネント。 製品寿命終了（EOL） コンポーネントがもはや製造されたり、サプライヤーによってサポートされなくなった時。 古いマイクロプロセッサー；CRTテレビ。 機能的 記事を読む
エンジニアリング成功におけるBOM管理の役割 エンジニアリング成功におけるBOM管理の役割 1 min Blog 電気技術者 購買・調達マネージャー 技術マネージャー 電気技術者 電気技術者 購買・調達マネージャー 購買・調達マネージャー 技術マネージャー 技術マネージャー Discover how effective PCB BOM management ensures PCB design success by streamlining production, costs, and collaboration across engineering teams. 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
エレクトロニクス供給チェーンにおける先進材料 エレクトロニクス供給チェーンにおける先進材料 1 min Blog 電子業界は、急速な変化と革新に慣れています。この業界のミドルネームは「変革」です。過去数年間で、AI駆動の自動化から リショアリング努力に至るまで、業界のサプライチェーンを再形成する一連のトレンドを目の当たりにしてきました。しかし、先を見据えると、これまで十分な注目を集めてこなかった一つのトレンドにもっと焦点を当てる必要があります：電子サプライチェーンにおける先進材料の役割です。 サプライチェーンのレジリエンス、 サイバーセキュリティ、 デジタル化に関する議論が見出しを飾る中、先進材料の重要性は静かに高まっています。これらの材料 – 新しい合金から最先端のコンポジット、ナノマテリアルに至るまで – は、量子コンピューティング、先進半導体、次世代バッテリーなどの技術進歩の次の波にとって不可欠です。 特殊材料への需要の増大 先進材料の需要 – トポロジカル絶縁体、グラフェン、固体電解質、ペロブスカイト材料、希土類元素を含む – は、技術が前進するにつれて増加しています。IndustryARC™によると、先進材料市場は 2025年には2.1兆ドルに達すると予測されています、2020年から2025年にかけて年平均成長率（CAGR）は4.5%です（これらの数字は、電子機器だけでなく、産業全体の特殊材料に関するものです）。 電子機器業界は、これらの材料ができることの境界を常に拡大しています。例えば、量子コンピューティングには、従来の電子部品には見られないユニークな量子特性 – 重ね合わせやもつれなど – 記事を読む
AIによる電子製造への影響 AIによる電子製造への影響 1 min Blog 電気技術者 購買・調達マネージャー 製造技術者 電気技術者 電気技術者 購買・調達マネージャー 購買・調達マネージャー 製造技術者 製造技術者 人工知能（AI）は多くの産業にとって変革の源泉であり、電子製造業も例外ではありません。製品開発の加速から品質の向上、 サプライチェーンの強化に至るまで、AIは電子メーカーが製品を設計、プロトタイプ作成、調達、および製造する方法を革命的に変えています。電子エンジニアや製造業の専門家にとって、このAIによる変化を理解することは、急速に進化するセクターで現状を維持するために不可欠です。 概念から創造へ：AIが設計を加速 電子製造におけるAIの最も重要な影響の一つは、製品開発と設計を加速することです。従来の設計は主に反復的で、時間がかかり、エラーの可能性があります。しかし、AIの進歩により、メーカーは以下の能力のおかげで新製品をより速く市場に投入できるようになりました： 自動設計ツール–今日のAIによって導かれる自動設計ツールは非常に強力で、信じられないほどの速さでPCBレイアウトを生成できます。これらは数分以内に無数の可能な設計を分析でき、人間のエンジニアが数週間かかる作業です。この超人的な能力は、パフォーマンスを向上させると同時に生産コストを最小限に抑える最適な設計につながります。 加速されたプロトタイピング - AIは非常に迅速なプロトタイピングを可能にします。機械学習アルゴリズムを使用することで、AI駆動のツールは迅速に多くの設計代替案を試し、物理的なプロトタイプを作成する前にさえ、性能をシミュレートし、可能性のある問題を特定できます。この仮想プロトタイピングにより、迅速なアイデア出しを実現し、メーカーは概念から最終設計により速く移行できます。 AIが設計にどのように影響を与えるかの優れた例は、 スマートフォン業界です。AppleやSamsungのような主要なスマートフォン企業は、AIを使用してチップ設計やバッテリー性能を最適化しています。AIアプリケーションはまた、大量のユーザーデータを分析して使用パターンを予測し、より効率的な電力管理とデバイス性能の向上を可能にします。 精密生産：AIがリードを取る 予測保守 - 今日のよりインテリジェントなAIシステムから、予測保守が大きな後押しを受けています。製造装置に組み込まれたセンサーからのデータを分析することで、AIは異常を検出し、発生する前に潜在的な故障を予測でき、運用を継続させるためのタイムリーなメンテナンスを可能にします。この予防的アプローチは、生産遅延がしばしば極めて高価である世界で、予期せぬダウンタイムを最小限に抑える貴重な利点です。 品質管理－工場の床で、AIは新しい効率性と改善された品質基準を生み出しています。AIベースの視覚検査システムがますます一般的になっています。これらのシステムは、非常に高い生産率の環境でさえ、人間の検査員よりも正確かつ一貫して欠陥を見つけることができます。 プロセス最適化－機械学習アルゴリズムを備えたAIシステムは、大量の生産データを分析し、非効率性を巧みに特定し、プロセス改善を提案することができます。これにより、最適化された生産スケジュール、削減されたエネルギー消費、および改善されたリソース配分が実現します。 大量生産から大量カスタマイズへのシフト AIは、電子製造におけるカスタマイズの新時代をもたらしています。機械学習アルゴリズムと高度なデータ分析を活用することで、製造業者はこれまでにないレベルの製品パーソナライゼーションを提供することができるようになりました。消費者電子製品セクターでは、AI駆動の製造プロセスにより、企業はユーザー固有の機能を備えたスマートフォンや個々の健康プロファイルに合わせたウェアラブルを生産することができます。例えば、 モトローラのMoto Makerプラットフォームは、AIを利用してカスタマイズされたスマートフォンの生産を最適化し、顧客が多様なデザインオプションから選択できるようにしています。 記事を読む
Altium 365 要件 & システムポータルの紹介 Altium 365 要件＆システムポータル（RSP）の紹介 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 Altium 365内でValispace駆動の要件＆システムポータル（RSP）の立ち上げを発表できることに興奮しています。この新機能により、エンジニアリングチームはAltium 365エコシステム内で直接 要件を管理できるようになり、コンセプトから製造までの電子設計プロセス全体を合理化します。 Altium 365 要件＆システムポータルは、AltiumがValispaceを買収した後に開発され、AI駆動の 要件管理ツールとシステムエンジニアリングを統合し、協力を強化し正確性を保証するデータ駆動型アプローチを提供します。ソフトウェアエンジニアリングの 要件管理をシステム設計と統合することで、RSPはチームが異なる分野を横断してシームレスに作業できるようにし、電気エンジニアから外部ステークホルダーまで、誰もが最新の情報にアクセスできるようにします。 要件＆システムポータルの主な特徴 電気エンジニア：RSPはシステム要件に完全な可視性を提供し、最新のデータで作業していることを保証し、再作業のリスクを減らし、全体的な効率を向上させます。 エンジニアリングマネージャー：RSPは、すべてのプロジェクト要件の包括的な概要を提供し、複雑さを管理し、チーム全体の整合性を維持することを容易にします。これは、効果的な エンジニアリング要件管理の重要な側面です。 システムアーキテクト：RSPを使用すると、 要件管理を単一のプラットフォームに統合し、複数のツールの必要性を排除し、すべての設計にわたる一貫性を確保できます。 検証チーム：自動検証機能により、設計要素が確立された要件を満たしているかどうかを迅速に判断でき、重要なトレーサビリティを提供し、仕様への準拠を保証します。 RSPが重要な理由 RSPの発売により、 Altium 365の機能が、包括的な 記事を読む
統合されたBOMとCADシステムでPCB設計を最適化する 統合されたBOMとCADシステムでPCB設計を最適化する 1 min Blog 電気技術者 電気技術者 電気技術者 最近まで、PCB設計ソフトウェアとサプライチェーンソフトウェアは常に分離されていました。製品はPCB設計ソフトウェアスイートで作成し、エクスポートした部品表（BOM）を調達部門に渡して部品を購入しました。部品の選定方法や供給の確保方法は謎のままで、過去のCADシステムはサプライチェーンに対する認識を持っていませんでした。 今日では、プロフェッショナルなPCB設計ソフトウェアは、サプライチェーンや他のエンジニアリング分野の設計ツールと高度に統合されています。これらすべての機能を1つのプラットフォームに統合することで、個々の設計者やPCB設計チームはワークフローを変更し、最終的により効率的になり、設計サイクルの早い段階で調達の問題を排除することができました。 統合されたCADおよび BOM管理システムを活用するためには、どのようなプロセスを使用すべきでしょうか？この記事でその方法をお見せします。 早期にサプライチェーンに意識を向ける 20年以上前を振り返ると、設計者は紙のカタログから部品を探していました。それらの部品が実際に在庫があるのか、廃番なのか、NRND（新規設計に推奨されない）なのかは、ディストリビューターに電話をかけて注文をするまでわかりませんでした。今日では、インターネットの魔法により、ディストリビューターの在庫情報を直接PCBライブラリにリンクすることが可能になりました。 今では、CADツール内でこれらのデータを直接取得できるようになったため、設計のタイムラインを予定通り、予算内で進めるためにはどのような手順を踏む必要があるのでしょうか？以下のことを行う必要があります： 設計から廃番部品を特定して排除する 必要なボリュームで部品を調達できることを確認する 予算を破綻させるような急激な価格変動を追跡する これを実現するために、私たちは設計プロセスの早い段階でサプライチェーンに意識を向けるべきだと考えています。理想的な部品を選び、それが利用可能であることを期待するのではなく、PCB設計ソフトウェア内でディストリビューターデータに直接リンクして早期に確認しましょう。Altium Designerはこれを3つの重要なツールで実現します： コンポーネントライブラリ内のサプライヤーリンク メーカー部品検索パネル内のサプライヤーデータ ActiveBOM内のBOMサプライヤーデータ 部品を作成する際にコンポーネントライブラリで少し設定を行う必要がありますが、ライブラリで部品を閲覧する際にディストリビューターの在庫状況を即座に確認できます。これにより、PCB設計の最初の最適化の側面を克服できます：在庫とコストを設計の必要な機能とバランスさせることです。必要な機能を提供するチップを選びますが、最終的な設計を確定する前に、BOMがコストと生産量の目標を達成していることを確認しましょう。 設計が完了したら：BOMをスキャンする 理想的には、PCBレイアウトを完了する前に設計で交換する主な部品を特定しているでしょう。しかし、PCBを製造のためにリリースする前に、最終的なレビューが必要です。この時点で、通常は 調達部門が介入し、BOMを確認する必要があります。コンポーネントライブラリにサプライヤーリンクを追加することで、PCB設計者はサプライチェーンを意識することができますが、調達部門がBOM内の情報を確認する際には、あまり役立ちません。 Altium 記事を読む