Component Management and Libraries

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Altium Agile を使い始める 1 min Guide Books PCB設計者

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プロジェクトリーダー（マネージャー）

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機構設計者（メカエンジニア）

機構設計者（メカエンジニア）これらのステップごとのチュートリアルでは、Altium Agile Workspace のセットアップと有効化、Altium Designer との接続、Web ブラウザーでのワークスペース操作、ユーザーの招待と管理の方法を案内しており、チームが体制を整えて迅速にコラボレーションを開始できるよう支援します。

MCAD CoDesigner のスクリーンショット

MCAD CoDesigner：導入ガイド 1 min Guide Books Altium 365 Workspace を有効化し、CoDesigner をインストールして設定し、MCAD CoDesigner を使い始める方法をご確認ください。このオンボーディングガイドでは、ドキュメント、ベストプラクティス、追加リソース、サポートへのリンクを提供しています。

Altium Develop イメージ

Altium Develop を使い始める 1 min Guide Books PCB設計者

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機構設計者（メカエンジニア）これらのステップごとのチュートリアルでは、Altium Develop Workspace の設定と有効化、Altium Designer との接続、Webブラウザーでのワークスペースの操作方法、さらにユーザーの招待と管理について案内しており、チームが体制を整えて迅速にコラボレーションを開始できるよう支援します。

エンジニアのためのコンプライアンス課題へのナビゲートガイド

エンジニアのためのコンプライアンス課題へのナビゲートガイド 1 min Guide Books 電気技術者

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PCB設計者 RoHS、REACH、紛争鉱物のコンプライアンスを簡素化しましょう。エンジニアが規制、文書管理、調達を自信を持って管理する方法を学びます。

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Altium Designer 概要 81 min Webinars

このライブウェビナーに参加し、Altiumの世界クラスのPCB設計ソリューションをご覧ください。

コンポーネント管理により最良の設計を実現する 47 min Webinars 電気技術者

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Altium Designer®には、ライブラリと設計のコンポーネントを管理するために役立つツールがいくつか用意されています。設計で使用しているコンポーネントが製造に回しても安全に利用できるかどうかを判定できます。

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Octopart Edge: Part 1 - From Specs to Solutions: How to Interpret Data 2 min Webinars Webinar Overview Kicking off the Octopart Edge Series, Zach Peterson hosted 'From Specs to Solutions: How to Interpret Data.' This

自信を持って設計：Altium 365がSiliconExpertに対応 47 min Webinars PCB設計者

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購買・調達マネージャー

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技術マネージャー

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ウェビナーを視聴して、Altium 365でのSiliconExpert Integrationがどのようにワークフローを最適化し、設計プロセスを向上させるかを学びましょう。

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3:30 プロジェクトからライブラリを作成する 1 min Videos 技術マネージャー

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電気技術者この動画では、プロジェクトから Altium Designer Library を作成し、Altium 365 に追加する方法を紹介します。

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

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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。

BOM管理でサプライチェーンを改善する

BOM管理でサプライチェーンを改善する 1 min Videos 今年に入ってから部品不足がさらに頻発しているのは周知の事実です。実際、世界各国では供給の問題で数十億ドルの収益が失われています。 EPSNewsによれば、「2021年、深刻な半導体不足が原因でチップを入手できず、自動車業界では1,000億ドル以上の損失が見込まれている」ということです。部品の入手可能性と製造終了、偽造部品の蔓延、および環境規制の遵守違反の危険がますます増大している今日では、電子部品の選択とBOMコストの管理はこれまでにないほど重要です。大企業では、生産に必要な部品が不足する事態が発生しています。その結果、サプライチェーンに関するリアルタイムのアクセスが限られている中小企業では、必要な部品を入手することがさらに困難になると見込まれます。そのため、調達に関する意思決定がリスクの高いものになり、結果として偽造部品の入手につながる可能性があります。半導体工業会によると、偽造部品による製造業者の損失は、年間で75億ドルに上ると推定されています。 2022年以降も、企業はサプライチェーンに関する難問に取り組んでいくことになるでしょう。部品を入手できない場合、製造の遅れがもたらす影響は相当なものになります。遅延が発生すれば販売計画が滞りますし、複数のサプライヤーの部品を差し替えれば、コストもリスクも跳ね上がる可能性があります。幸いなことに、多くの欠品はサプライチェーンに関する積極的な取り組みによって回避できます。設計チームは、「 C17を調達できないので製品を作れない」と言われる瞬間を恐れています。 BOM のコストを管理する 3 つの方法電気設計者は、長年にわたって部品に関する難問と闘ってきました。この問題は、部品の代替品が必要になったときや、設計が完成する前に部品が製造中止になったとき、またはその他の複合的な事態によって発生します。部品の調達に関する問題は、予期しない製造の遅れや時間のロスにつながり、複雑な問題を迅速に解決しなければならない設計チームのストレスを増大させる恐れがあります。部品不足には避けられないものもありますが、その多くは一貫した意識と偶発事態への対応計画によって克服することができます。 1. BOM管理の重要度を上げる従来、部品表 (BOM) はサイクルの後半に焦点が置かれており、その要件は設計が完了した後の調達に委ねられてきました。しかし、部品の入手可能性が重要な要素となっている現在、回路図やPCBの設計とともに調達要件の重要性が重視されなければなりません。部品の入手可能性に関する情報を適切な形式で早めに入手し、最も重要な設計作業への影響を最小限に抑えることが最優先されます。供給に関する情報は、設計者が確認して評価し、それに応じた対策を取ることができる場所で提供されることが最も理想的です。偽造部品のリスク、入手可能性、コストといった重要な要素について、できる限り早く把握しておく必要があります。リスクのある部品を早い段階で特定することで、解決策を見つけるための時間を長く確保することができます。プロジェクトの

Technical Documentation

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Technical Documentation スニペットの操作このページで説明している、スニペットの管理に使用するDesign Reuseパネルは現在 Open Beta であり、UI.ModernDesignReusePanelオプションを Advanced Settings dialog で有効にした場合に利用できます。このオプションが無効の場合は、Working with Reuse Blocks & Snippets ページで説明されている従来版のパネルが使用されます。 snippets機能を使用すると、単一の回路図シート上の任意の回路選択範囲、または PCB デザイン内の回路（コンポーネントおよび配線を含む）を保存し、任意のデザインで再利用できます。Design Reuseパネルでは、スニペットのコレクションを操作および管理するために必要なすべてのコントロールにすばやくアクセスできます。スニペットの作成新しい回路図スニペットまたは…

Technical Documentation リユースブロックの活用 UI.ModernDesignReusePanel が Public 状態のときは、下の青いボックスを「Open Beta Feature Moves to Public」スニペットのソースコードで更新してください。このページで説明している、再利用ブロックを管理するための Design Reuse パネルは Open Beta 機能であり、Advanced Settings dialog で UI.ModernDesignReusePanel オプションを有効にすると利用できます。このオプションを無効にすると、Working with Reuse Blocks & Snippets ページで説明されている従来版のパネルが使用されます。設計に回路図や PCB 回路の共通「セクション」が頻繁に含まれる場合、Altium Designer には…

Technical Documentation BOM CoDesign BOM.CoDesign が Released 状態のときは、下の青いボックスを「Public Feature Moves to Released」スニペットのソースコードで更新してください。 BOM.CoDesign オプションが Advanced Settings dialog で有効になっている場合、BOM CoDesign 機能を利用できます。 BOM CoDesign 機能は、ECAD と調達の各領域間での共同 BOM 設計を支援します。この機能により、設計者と調達担当者は、Related BOM BOM Portal で作成されたスナップショットという概念を用いてやり取りできます。BOM CoDesign を使用すると、設計のライブ WIP BOM と選択した調達 BOM の差異の概要を簡単に確認し、詳細に分析できます。検出された差異ごとに、変更を ActiveBOM…

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在庫コスト削減のための高度な予測

高度な予測による在庫コストの削減 1 min Blog 購買・調達マネージャー

購買・調達マネージャー

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購買・調達マネージャー今日の競争の激しいビジネス環境において、効率的な在庫管理は、コスト削減と顧客満足度の向上のための重要な戦略的要因です。これを実現する最も効果的な方法の一つが、先進的な予測を用いることです。先進的な予測のケース先進的な予測のケースは説得力があります。これは、最先端の技術や方法論を活用して未来のトレンドや行動を予測し、企業が情報に基づいた決定を行い、運営を最適化することを可能にする戦略的アプローチです。統計は、どの予測モデルの基盤を形成します。しかし、先進的な予測は、従来の統計方法を超えています。これは、多変量解析、ベイジアン推論、モンテカルロシミュレーションのような複雑な統計技術を用いています。これらの技術により、複数の変数とその相互依存性を考慮した、より微妙なデータ理解が可能になります。先進的な分析は、先進的な予測のもう一つの柱です。これは、データから学習し、パターンを識別し、予測を行うことができる高度なアルゴリズムの使用を含みます。機械学習は、先進的な分析の一部であり、モデルが時間とともにその精度を向上させ、エラーから学び、予測を洗練させることを可能にします。ビッグデータモデルは、高度な予測に不可欠です。ビッグデータの登場により、企業は膨大な情報を手に入れました。高度な予測はこのデータを活用し、ビッグデータモデルを使用して大規模で多様なデータセットを処理・分析します。これらのモデルは、構造化されたデータと非構造化データの両方を扱うことができ、将来のトレンドに影響を与える要因のより包括的なビューを提供します。人工知能（AI）は予測を革命的に変えました。ニューラルネットワークやディープラーニングモデルのようなAIアルゴリズムは、従来の統計方法では扱えない複雑で非線形な関係をモデル化することができます。新しいデータや変化する条件に適応できるため、動的で不確実な環境での予測に特に有用です。高度な予測の利点は明らかです。マッキンゼーの研究によると、過去の結果ではなく、需要の基本的なドライバーに基づいて高度な予測を可能にすることで、予測の精度が10〜20パーセント向上し、これは在庫コストの5パーセント削減と収益の2〜3パーセントの増加につながる可能性があります（ https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/most-of-ais-business-uses-will-be-in-two-areas）。これらの利点は、今日のデータ駆動型ビジネス環境における先進的な予測の価値を強調しています。統計、高度な分析、ビッグデータモデル、AIを活用することで、企業は未来を予測するだけでなく、形作ることもできます。事例研究：IKEAとAIに基づく予測予測グローバル小売大手の IKEAは、需要予測の精度を大幅に向上させる先進的なツールを開発しました。このツールは「Demand Sensing」として知られ、人工知能を使用し、既存のデータと新しいデータの両方を活用して、非常に正確な予測洞察を提供します。 Demand Sensingの実装前、IKEAは過剰在庫や在庫不足、収益機会の損失、資源配分の非効率などの課題に直面していました。これらの問題は、450以上のIKEA店舗と54の市場にわたるeコマースプラットフォームで必要とされる製品を見積もるIKEAの運営の規模を考えると、特に重要でした。 AIベースの予測分析システムの導入により、販売予測の精度が大幅に向上し、予測エラーが減少しました。このシステムは、各製品について最大200のデータソースを使用して予測を計算し、将来の需要をより賢く、効果的に予測することができます。システムが考慮する影響要因には、祭りの間の買い物の好み、季節の変化が購買パターンに与える影響、天気予報が含まれます。その結果は印象的でした。Demand

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

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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。

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

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）

なぜ工場はまだ十分使える部品を廃棄してしまうのか

なぜ工場は問題のない良品コンポーネントを廃棄してしまうのか（そして、それを防ぐ方法） 1 min Podcasts この示唆に富むCTRL+Listen Podcastのエピソードでは、ホストのJames SweetloveがComponent SenseのCEOであるKenny McGeeとともに、電子部品の無駄という深刻な問題と、それがメーカーの収益に与える影響について掘り下げます。