System Engineers & Architects

In PCB design, a System Engineer is a highly skilled professional who oversees and performs complete engineering of an entire system. They possess in-depth knowledge of how a PCB interacts with on-board firmware, mechanical elements of the board, other PCBs, and external software or web applications. While they may not be experts in every area, they must have a deep understanding of each component to define performance, test, and qualification requirements that will be engineered by EEs, embedded developers, and PCB designers.

System Engineers in PCB design may also be referred to as System Engineering Managers or System Architects. These job titles reflect the focus on the overall architecture and design of a complex system, as well as the need to manage and coordinate the efforts of multiple teams and specialists. The role of a System Engineer is critical to the success of any project, ensuring that all components of the system work together seamlessly and meet the necessary performance and reliability standards.

Filter
見つかりました
Sort by
役割
ソフトウェア
コンテンツタイプ
適用
フィルターをクリア
AIビジョンとKria KV260ビジョンAIスターターキット AIビジョンとKria KV260ビジョンAIスターターキット 2 min Altium Designer Projects PCB設計者 ハードウェア製造業スタートアップ企業 / エレクトロニクスプロトタイパー システムエンジニア/アーキテクト +1 PCB設計者 PCB設計者 ハードウェア製造業スタートアップ企業 / エレクトロニクスプロトタイパー ハードウェア製造業スタートアップ企業 / エレクトロニクスプロトタイパー 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 ソフトウェアエンジニア ソフトウェアエンジニア Kria KV260 Vision AI スターターキットの始め方では、AMD Xilinxから提供されているKria KV260 Vision AI スターターキットを開封し、遊んでみました。このボードは、Ubuntuの完全なディストリビューションを実行できるほど強力なFPGAとARMプロセッサを提供します。この記事では、Raspberry Piカメラを使用してSmartCamアプリケーションを構築し、実行します。このアプリケーションは、リアルタイムで顔を検出し、コンピューターモニターにその様子を表示することができます。 このチュートリアルを書いた理由 このチュートリアルは、AMD Xilinxの方々がまとめた 元のチュートリアルに続くものです。このチュートリアルの多くが、彼らのものと非常に似ている(同じである)ことに気づくでしょう。このチュートリアルを初めて見たとき、圧倒される感じがしました。私はFPGA設計にかなり詳しい背景を持っていますが、彼らのチュートリアルを一つ一つ丁寧に進めることは時には難しく、少し気が重くなることがあります。もう少し直感的で、簡単にフォローできるものを探していました。他の人が書き直したチュートリアルをじっくりと読んだ後、私が見つけたものにはあまり満足できませんでした。それゆえ、自分自身で書くことにしました。 もし詳細な情報を求めているなら、元のチュートリアルを確認することを強くお勧めします。いくつかのステップは非常に明確ではありませんが、このチュートリアルではそれらを乗り越える(あるいは回避する)試みをしています。最も重要なことは、この記事を書いている時点で、サンプルのSmartCamアプリケーションは最新のファームウェアでは動作しないようでした。 フォークしたリポジトリでは、デモをスムーズに起動できるように自動化スクリプト(さらには必要な最終フラッシュファイルまで)を作成しました。このチュートリアルを手に入れたことで、できるだけ早くハードウェアターゲットでのAIに飛び込み、デモを成功させた後に私が感じた「わお」の瞬間を体験できることを願っています。 ハードウェアの前提条件 もちろん、AMD Xilinxの 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
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
エッジコンピューティングとリアルタイムデータ処理への影響 エッジコンピューティングとリアルタイムデータ処理への影響 1 min Blog 購買・調達マネージャー システムエンジニア/アーキテクト ITマネージャー 購買・調達マネージャー 購買・調達マネージャー 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 ITマネージャー ITマネージャー ミリ秒が重要となる時代において、エッジコンピューティングは産業のデータ処理方法を変革し、リアルタイムの意思決定に前例のない機会を生み出しています。医療、製造、交通など、一瞬の判断が成功と失敗の違いを意味する業界では、大きな利益を享受しています。ほとんどの企業データが近いうちにエッジで処理されると予測されている中、市場は急速に成長しており、企業はカーブを先取りしようと奮闘しています。 エッジコンピューティングとは何か? エッジコンピューティングは、IoTデバイスやローカルエッジサーバーなどのデータ源の近くでデータを処理する分散コンピューティングの一形態です。従来のデータセンターやクラウドコンピューティングは、遠く離れた中央集中型のデータセンターに依存してデータを処理することが多いのに対し、エッジコンピューティングはデータが移動しなければならない距離を最小限に抑えます。これにより、エッジコンピューティングは即時のリアルタイム応答を必要とするアプリケーションにとって非常に価値があります。 エッジコンピューティングの成長は著しいものがあります。2018年には、企業が生成するデータの約10%しかエッジで処理されていませんでした。 Gartnerは、しかし、2025年には、すぐそこまで来ているにも関わらず、データ処理の75%がエッジで行われると考えています。そして、 Grand View Researchによると、グローバルなエッジコンピューティング市場は、2023年から2030年にかけて年間複合成長率(CAGR)37%で成長し、2030年には1400億ドルに達すると予測されています。この印象的な成長は、IoTデバイスの普及、5Gネットワークの展開、そして多くの新興産業でのリアルタイムデータ処理への増大する需要によって推進されています。 リアルタイム処理を再形成するエッジの6つの利点 エッジでデータを処理する利点は、説得力のある利益を提供し、以下を含みます: 遅延の削減:データをその発生源の近くで処理することにより、データストアやセンサーから処理へ、そして戻るまでの時間を短縮します。これは、リアルタイムロボティクスやスマート交通制御システムのような、高い要求を持つアプリケーションにとっては神送りの技術です。 最適化された帯域幅管理:エッジコンピューティングは、データをローカルで処理およびフィルタリングし、必要な情報のみを中央サーバーに送信することで、帯域幅を最適化します。これにより、ネットワークリソースへの負荷が軽減され、ネットワークの混雑を防ぐことができます。これは、接続されたデバイスの数が増えるにつれて特に重要です。 リアルタイムでの意思決定:データソースに近いコンピューティングにより、リアルタイムでの分析と意思決定が可能になります。医療分野では、これにより診断と治療が迅速に行え、患者の成果が向上します。製造業では、リアルタイムモニタリングにより、機器の故障を防ぎ、生産プロセスを最適化できます。​ 自律システム:エッジコンピューティングは、自動運転車やドローンの機能に不可欠です。センサーデータをローカルで処理することで、これらの車両や航空機はリアルタイムで自己ナビゲーションを行い、障害物を回避できます。これにより、安全性が向上し、より高度な自律システムの開発が可能になります。​ 持続可能性:エッジコンピューティングは、エネルギー使用量を削減することで 持続可能性への取り組みに貢献します。ローカルでのデータ処理により、長距離データ転送が最小限に抑えられ、電力消費と炭素排出量が大幅に低下します。エッジコンピューティングへの移行は、より緑豊かなITインフラストラクチャを目指すイニシアチブと一致し、より持続可能なITに向けた正しい方向への一歩となります。 波に乗る6つの産業 自動車:低遅延エッジコンピューティングは、 自動車業界、特に自動運転車の安全な運用において重要です。 NVIDIAのDRIVE 記事を読む