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MLCCで起こりがちな想定外の問題を解き明かす MLCCの意外な落とし穴を解説する 1 min Blog 製造技術者 電気技術者 製造技術者 製造技術者 電気技術者 電気技術者 DCバイアス、温度、経年劣化によってMLCCの容量がどのように静かに低下するのかを理解し、BOMを確定する前に実環境での性能を検証しましょう。 記事を読む
Murata vs Samsung vs Yageo Murata、Samsung、Yageoの比較：5V電源レールに適した10 µF MLCCの選び方 1 min Blog 購買・調達マネージャー 購買・調達マネージャー 購買・調達マネージャー 適切な部品を選ぶ作業は、単に部品番号をデータシートに照合すれば済むほど単純なものではありません。実際の設計では、部品をBOMに採用する前に、エンジニアは電気的性能、電圧マージン、信頼性、価格、入手性、ライフサイクルリスクのバランスを取る必要があります。 この記事では、マイコンベースの組み込みシステムにおける5 V電源レールのデカップリングネットワーク向けに、10 µFのMLCCを選定する実践的なワークフローをたどります。目的はシンプルです。データシート上の仕様だけでなく、実環境での挙動に着目して、次の設計に適した部品をどう選ぶかを示すことです。 実在する3つの部品を比較し、エンジニアが実際に部品認定で使うのと同じ基準で段階的に絞り込みながら、作業ツールとして Octopart を使って進めます。 重要ポイント 10 µFのMLCCが、回路内でも常に10 µFとは限りません。DCバイアスと定格電圧によって、実効容量は大きく低下することがあります。 ライフサイクル状況と認定済み代替品は、電気的性能と同じくらい重要です。EOL部品は高コストな再設計を招く可能性があります。 1つのワークフローで部品を比較することで、意思決定の質が向上します。 Octopartは、仕様、価格、在庫、ライフサイクル、代替品情報をまとめて提供し、部品選定を簡素化します。 「単純な」コンデンサが単純ではないとき エンジニアは通常、過去の設計、AVL、あるいは「10 µF、0805、セラミックコンデンサ」のような簡単なパラメトリック検索から、既知の部品番号をいくつか抽出するところから始めます。 では、この設計向けに次の3品目を候補に挙げたとしましょう。 GRM21BR61A106KE19L（Murata） CL21A106KOCLRNC（Samsung） 記事を読む
米中EUのエレクトロニクス貿易戦争を生き抜く製品設計 米中EUの電子機器貿易戦争を生き抜く製品設計 1 min Blog 購買・調達マネージャー 購買・調達マネージャー 購買・調達マネージャー この記事では、代替部品、地域別の調達戦略、そしてより賢明なHSコード計画を通じて、エンジニアリングチームと調達チームがBOMに柔軟性を持たせ、世界的な貿易混乱の波を乗り越えて電子機器製品を製造・出荷する方法を紹介します。 記事を読む
航空宇宙用コネクタが特別である理由 航空宇宙用コネクタが特別である理由 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 航空宇宙用コネクタが民生部品と何が異なるのかをご紹介します。材料に関するリスク、実装方法、そして機械的ロック要件について詳しく見ていきましょう。 記事を読む
現場の声：Mectronx の Steve Lechtenberg が語る BOM のスケーリング Source発ストーリー：MectronxのSteve Lechtenbergが語るBOMスケーリング 1 min Podcasts 購買・調達マネージャー 購買・調達マネージャー 購買・調達マネージャー MectronxがBOMプロセスをどのように拡張しているのかをご紹介します。調達の標準化を進め、迅速なプロトタイピングにおいても量産レベルの品質を確保する方法をご覧ください。 記事を読む
自動車とAI、二つの産業がコンデンサーブームを牽引 自動車とAI：コンデンサブームを加速する2つの産業 1 min Blog 購買・調達マネージャー 購買・調達マネージャー 購買・調達マネージャー 新興技術が消費者の生活のあらゆる側面と、多くのビジネス機能を席巻しています。 すべてがデジタル化する中で、車やコンピュータが複雑な機能を可能にするために安全で効率的な部品に依存しているため、高出力アプリケーション用のコンデンサの需要が急速に増加しています。 人工知能（AI）の台頭は、データセンター運用やエネルギー管理を含むさまざまなセクターの電力ニーズに影響を与えています。同じ可能性が現在、特に電気自動車（EV）市場が成長し、企業が革新を図るためにインテリジェントシステムに依存するにつれて、自動車セクターにも存在しています。 AIの結果としてのコンデンサ需要 AIの潜在的な使用例を考えてみてください。数年後には、それが実現しているでしょう。私たちはこれを認識しており、すべての産業で新技術の急速なスケーラビリティは、将来のグローバル経済を運営するための定番とすでになっています。これは、食品が生産される方法、移動ネットワークが管理される方法、およびビジネスが接続性を活用する方法に影響を与えます。 キャパシタは、AI駆動コンピューティングの電力分配の中核コンポーネントであり、最も一般的に使用される部品は、超高電力密度と高速伝送速度が特徴です。この能力がなければ、AIはリアルタイムデータ分析を実行し、その結果としてのアクションを行うことができません。 しかし、2023年にはキャパシタセグメントが反発し、特に自動車業界が電子機器やインテリジェントサブシステムを現代の車に統合するために一貫して使用しているセラミックタイプ、つまり 多層セラミックキャパシタ（MLCCs）が注目されました。他の産業においても、AIの使用が顕著に増加しており、これが改善された電力交換のニーズを高めています。その産業には次のようなものがあります： 農業 - AIと機械学習（ML）は、作物監視、土壌管理、害虫および病気の管理などのプロセスを自動化することで、作物生産においてより大きな成果をもたらしています。 医療 - 病気の識別とケアのパーソナライゼーションにAIを活用すること、および医療提供を合理化するためのいくつかの組織的な実践。 エネルギーと公共事業 - エネルギーの最も効率的な生産と消費を保証するためのリアルタイム監視と分析の実施。 製造業と物流 - 製造プロセスをリーンにし、不良品の可能性を最小限に抑える。 記事を読む
Nexperiaの一件が部品戦略に教えてくれること Nexperia騒動が部品戦略に教えてくれること 1 min Blog PCB設計者 電気技術者 システムエンジニア/アーキテクト PCB設計者 PCB設計者 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 Nexperiaの一件が部品戦略について何を明らかにしているのかを学びましょう。強靭なBOMを構築し、サプライチェーンリスクによる高コストな混乱を回避する方法をご紹介します。 記事を読む