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Component Management and Libraries

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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 記事を読む

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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