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Altium Design Solutions Design Management Fundamentals
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ISU Petasys、多層基板製造会社の役割と成功したPCB実装の実現 ISU Petasys、多層基板製造会社の役割と成功したPCB実装の実現 1 min Blog ISU Petasys（「イースー」と発音）のセールスシニアバイスプレジデントであるジョン・スティーブンスは、1974年に初めての回路基板を製作しました。彼のように、業界の多くの人々が、宇宙航空産業で働くことによって、PCB設計、製造、組立てについての実地教育を受けました。 彼は説明します。「私は宇宙航空業界でリットン・ガイダンス・アンド・コントロール・システムズにてキャリアをスタートし、そこでは新技術やプロトタイプを開発するプロトタイピングショップであるプロセス開発ラボで働いていました。開発したプロセスを供給業者に教え、新しいプロセスであれば、私たちが基板を製造していました。宇宙航空業界は多くを教えてくれました。ラボは素晴らしく、私たちは小さなチームであり、複数のプロセスと職務機能をこなしていました。」 「当時、複雑な基板を製造している人はいないと人々は言いますが、1976年にはF-16に搭載される16層の基板を製造しました。 ジョンは40年にわたるキャリアの中で、PCB製造プロセスに深く関わってきました。彼は次のように述べています。「研究室から、私は材料計画に移り、スケジューリングや多くの発注を行いました。その後、製造業者と私たちのエンジニアとの間のインターフェースを担当しました。当時はGerberデータを扱っていなくて、製造業者にはフィルムを渡していましたが、それには多くの問題がありました。設計エラーがあると、フィルムは修正されましたが、ファイルは修正されませんでした。」 「最終的に、私たちはサプライヤーに電子データを使用したいと伝えました。私たちは以前、12インチ四方のパネルで基板を製造していましたが、18x24のパネルに4つを配置してコストを削減できることを管理部門に示しました。」 今日に至るまで、業界全体での標準パネルサイズは18x24です。 ジョンは品質および信頼性グループに移り、最終的には基板とコンポーネントを含む全サプライヤー品質エンジニアリンググループを管理しました。 「リットンを離れた後、私はアンビテックに移り、最初は品質管理部門のディレクターとして、その後技術マーケティングおよびビジネス開発のディレクターとして勤務しました。そこからメリックスに移り、そして現在はISUの北米セールスのシニアVPとしての職に就いています。私のポジションは実際には北米を超えています。なぜなら、今や誰もがとてもグローバルになっているからです。私たちのフィールドアプリケーションエンジニアは私に報告し、私たちは会社のR&Dおよび技術スタッフに対して意見を提供します。そして、私たちのFAE全員が、製造または電気に関する実地経験を持っています。 私がこれまでに行ってきたことはすべて、今私がしていることにつながっています。私が担当した各ポジションで、私は新しいことを学びました。私はただ、自分の経験と専門知識を積み重ねてきただけです。 ISU Petasys ISU Petasysは1972年に設立され、韓国大邱の達城郡に本社を置いています。ジョンは説明します。「1987年から1997年にかけて、韓国の工場の規模を倍増させました。最初の工場を複製して第2の工場を建設したのです。ビジネス継続計画の観点から、2つの建物は互いに鏡像のような関係にあり、もし一方の建物が何らかの形で損傷した場合でも、もう一方で業務を継続できます。2000年にはカリフォルニアに工場を開設し、2013年には中国長沙に拠点を置く湖南（MFSテクノロジー）を買収しました。湖南は主流の技術を扱っていますが、韓国やカリフォルニアで行っているような複雑さのレベルではありません。2015年には、第1工場や第2工場に物理的なスペースがなかったため、最先端のめっき設備を収容するための第3の建物を韓国に建設しました。 他の記事で指摘されているように、PCB製造会社は、私たちが非常に依存するようになった消費者向けデバイスを製造する、数十万人の従業員を持つ巨大企業であることがあります。 ジョンは言います。「私たちは約5億ドルの収益を上げており、業界で30位程度に位置しています。自動車製品、パッケージ基板、携帯電話技術、ハンドセット技術など、大量生産製品を製造する巨大企業があります。」 「私たちが製造するものは、今日世界で製造されている最も複雑な多層PCBを代表しています。これらは、テレコム、サービスプロバイダー、そしてクラウドタイタンのデータセンターの中核インフラで使用される製品です。私たちの核となる強みは、高性能な スイッチングおよびルーティング領域です。図1は、私たちのルータースイッチボードの一つの写真です。今日において、私たちは3大テレコルーティングハードウェア会社すべてに製品を提供している唯一のサプライヤーであると信じています。私たちは、世界で最も大きな高性能多層製造業者の一つです。プリズマーク（ニューヨーク州コールドスプリングハーバーに拠点を置く電子業界のコンサルティング会社、Prismark Partners LLC）が数年前に行った研究では、当時私たちは超高性能PCB収益で第2位にランクされていたと信じています。その研究の目的で、高性能は20層以上のものとして分類されました。図2は、私たちの36層高性能コンピューティングボードの一つの写真です。 記事を読む
GNSS + LTE Asset Tracker プロジェクト パート1 GNSS + LTE Asset Tracker プロジェクト パート1 1 min Blog 今週のプロジェクトでは、LTEベースのアセット追跡システムを構築します。このシステムは、盗難防止(および原状復帰)、配送または輸送車両の追跡の他、収集したデータを適切な機械学習サービスと組み合わせて使用した場合には予測保守まで、さまざまな用途で使用できます。これまでのプロジェクトはすべて、スペースに制約のない2層の基板でしたが、本当にコンパクトな高密度回路基板も構築してみたかったので、このプロジェクトではできるだけ小さな基板を構築することを目指します。やるべきことはたくさんあるので、まずは目標の設定と、部品の選択および回路図について検討し、続いて パート 2でPCBの設計とレイアウトに着目していきます。 このようなプロジェクトにはさまざまな用途があります。バスや旅客車両に搭載すると、GNSSデータが運輸会社に報告され、位置情報の更新が可能になります。続いてその情報を使用して、次の便の到着予想時間を顧客に提供することができ、さらに規模を拡大して、スケジュール管理や停車時のタイミングデータを改善することができます。建設用ライトタワー、発電機の他、遠隔地に放置されることが多く、盗難の対象となりやすい設備など、高価な可動性資産にこのシステムが備えられていると、資産が予定外に移動されたときに警察や警備担当者による対応が可能になります。また、ジオフェンスとして設定されたエリア内から資産が出ないようにするためにも使用できます。 資産の追跡は大きな目標ですが、素晴らしい機械学習ツールとクラウドベースのシステムが市販されており、保守スケジュールを最適化できるデバイスに接続したり、技術者の現地派遣要請をスタッフに自動的に警告したりすることができます。今回は、回路に基本的なCANバスICと加速度計を追加して、エンジン管理システムからデータを収集できるようにし、振動データを集めます(このような機械学習システムは首尾よく早期故障警告システムに転じます)。 加速度計は、GNSS信号が弱くなったり妨害されたときに目標物が移動したかどうかを検出できるため、セキュリティに関するオプションをさらに可能にするという点でも役立ちます。 経験豊富な泥棒は十二分にトラッカーのことを知っているので、トラッカーが動作できないようにバッテリーケーブルを切断することがあります。そこで今回は、メインバッテリーが切断された場合にシステムに電力を供給するリチウムポリマーバッテリーセルを1つ内蔵します。こうすることで、大型発電機が始動したり、バッテリーで電圧低下が生じるなどの状況(特に寒い日など)でも、デバイスの継続的な動作が保証されます。 私はこのデバイスを、できるだけ小型化し、存在を気付かれないようにするつもりです。これまでに目にしてきた多くの市販の追跡システムは、高価でかさばり、設置に手間がかかる一方、泥棒が簡単に動作を停止させたり取り外したりできるものでした。このプロジェクトでは、低コストに抑えることを特に目指しているわけではありませんが、要件を満たして問題なく機能する最低価格のコンポーネントを使用するつもりです。 いつものように、このプロジェクトは、変更や再配布の要件が最小のMITライセンスの下で、GitHubにある他のすべてのプロジェクトと一緒に保存されています。MITライセンスの下では基本的に、読者の皆様は、エラーの可能性およびいかなる問題も私またはAltiumが責任を負わないことを認識している限り、断片的なコピーからそのままでの大量生産まで、この設計を自由に使用することができます。 このプロジェクトのコンポーネントはすべて、私のオープンソースの Altium Designer®ライブラリである Celestial Altium Libraryに由来しています。そのため、このプロジェクトの一部をご自分の設計にすぐに再利用できます。 コンポーネントの選択 「高価な」コンポーネントについて検討する前に申し上げておきたいのですが、私はこれをできるだけ小さく設計しているので、パッシブコンポーネントには可能な限り0201(インチ)サイズの部品を使用しています。可能であれば01005(インチ)を使用したいところですが、プロトタイプを提供するのが大変なため、今回はより大きな0201を使用します。これを使えば、ペーストステンシル、ピンセット、リフロー炉のみでプロトタイプを作ることができます。このプロジェクトは、01005サイズの部品でさらに小さくなる可能性があります。 セルラー/LTEモジュール LTEモジュールの要件はかなりシンプルですが、通常使用するオプションの多くを除外しています。これはサンプルプロジェクトであるため、モジュールはすべての国で使用が認められているか、異なる地域用のバリアントがある必要があります。これに加えて、主要なコンポーネント販売代理店で入手できるモジュールを使用したいと考えているため、これらのトラッカーのいずれかを構築する場合に、サプライヤーを探す必要はありません。さらに具体的には、認定済みモジュールを探しています。認定済みモジュールを正しく使用すると、完成した基板が、事前に認定された意図的な放熱器を含む偶発的な放熱器として認められます。そうすれば、この基板を小型化し、意図的な放熱器として認定されるために比較的高額な費用をかけずに認定を受けることができます。 過去5年間で、主要な販売代理店で入手可能なセルラーモジュールの数と在庫水準は大幅に上昇しています。10年前には、入手可能な種類にかかわらず、グローバルに使用できるセルラーモジュールを、特に低価格で大手サプライヤー(MouserやDigi-Keyなど)で見つけることは、非常に難しかったかもしれません。モノのインターネットの盛り上がりとともに、私が設計しているようなデバイス(LTE帯域が特にLTE 記事を読む
ハードウェア・イン・ザ・ループテスト：イントロダクション ハードウェア・イン・ザ・ループテスト：イントロダクション 1 min Thought Leadership 「ハードウェア・イン・ザ・ループ」テストを検索すると、複雑なリアルタイムシステムの例が頻繁に見つかります。 例えば、このNational Instrumentsの記事は、ハードウェア・イン・ザ・ループ（HIL）が何であるか、そして自動車内の電子制御ユニットのテストの例を提供している上で、素晴らしい説明と背景を提供しています。この記事では、HILテストコンセプトのより小さく、より取り組みやすいバージョンに焦点を当てます。 ハードウェア・イン・ザ・ループテストとは何か？ この記事の目的のために、我々はハードウェア・イン・ザ・ループテストを従来提示される方法（例えば、自動車アプリケーション内で）とは少し異なる方法で定義します。製品をテストする際の複雑さの異なる三つのレイヤーを観察しましょう。 テストフォーマット1：基本的な手動テスト このテスト形式では、エンジニアがデバイスを手動でテストします。これには、デジタルマルチメーターで基板上のテストポイントを探る、オシロスコープで波形を観察する、またはコンピューター画面上でテレメトリー読み取りを手動で解析することが含まれます。エンジニアは、手動の設計検証テストを通じて製品をテストします。 テストフォーマット2：自動テスト このテストセットアップは、通常エンジニアによって行われる同じ測定と検証を実行しますが、コンピュータによって自動化された方法で実行されます。ホストコンピュータは直接計測器（例：マルチメーター、オシロスコープなど）に命令を出し、デバイスからのテレメトリを解析し、その後、エンジニアによって設定された基準に基づいてテストセットを検証します。 テストフォーマット3：ハードウェア・イン・ザ・ループテスト ハードウェア・イン・ザ・ループテストは、実世界のアプリケーションをシミュレートする追加の刺激を加えることで、自動テストを新たなレベルに引き上げます。例えば、テスト対象のデバイス（DUT）には、刺激が必要な一連のセンサーがあるかもしれません。テスト機器は、それらのセンサーの他端をシミュレートして、DUTのセンサー側を刺激します。別の例としては、DUT上のRS-422レシーバーにRS-422トラフィックを駆動することが挙げられます。私たちがDUTに新しい刺激を駆動し、ホストコンピュータからテレメトリを読み取り、必要に応じてテストを適切に調整できる（例：初期テストを通過した後に、より速く、より多くのRS-422トラフィックを駆動する）という考えです。 ハードウェア・イン・ザ・ループを採用する利点 アプリケーションに基づいて、なぜハードウェア・イン・ザ・ループ（HIL）テストを自動テスト（そしてもちろん手動テスト）よりも採用するかが明確になる場合があります。複雑なシステム、または（システムのシステム）を統合しようとしている場合、多くの外部刺激が必要であれば、基本的な自動チェックアウトテストでは不十分です。基本的なバッテリーチャージャーを考えてみましょう。電源、負荷、バッテリーをシミュレートしてコントローラ回路をテストすることはできますが（物理的にもソフトウェアを通じても）、実際の電源、バッテリー、負荷を使用して設計をテストする方が現実的です。さらに、このプロセスを自動化できれば、エンジニアはテストよりも開発に時間を費やすことができます。 コスト分析：それは価値がありますか？ ハードウェア・イン・ザ・ループテストを採用するかどうかを決定する際には、次の要因を考慮する必要があります： テスト時間：デバイスのテストにどれくらいの時間を費やす予定ですか？基本的なチェックアウトを行って終わりですか、それとも数ヶ月のテストが必要ですか？ テストの再発生：同じテストをどれくらいの頻度で実行しますか？このテストセットアップ（つまり、機器と自動化スクリプト）は将来の設計に使用できますか？ テスト機器：自動テストと手動テストに必要な機器を揃えるコストはどのくらいかかりますか？ これらおよびその他の要因を考慮したら、手動テストを続けるか、自動/ハードウェア・イン・ザ・ループテストに投資するかの決定を始めることができます。 始め方 記事を読む
Altium Designerでブラインドビアとベリードビアを使用する Altium Designerでブラインドビアとベリードビアを使用する 1 min Thought Leadership 5ポンド用のバッグに10ポンドの荷物は入らない――この古いことわざは、PCB設計の配線トレースに特にあてはまります。残念ながら最近はこのような要求がノルマになっているように見えます。近頃はだれもが設計の密度を上げることやフォームファクタを削減すること、あるいはその両方を望んでいますが、これに対応するための方法の1つが、配線でブラインドビアとベリードビアを使用することです。これらのビアを使うと、スルーホールビアが接続されていないレイヤーでスルーホールビアが占めていたはずのスペースを利用できるため、配線方法の選択肢が広がります。 この設計技術が開発されてから、かなりの時間がたっているものの、まだ使用したことがないPCB設計者は大勢います。これらのビアを使い始めたとしても、他のビアに戻りたくなくなる恐れがあるため注意が必要です。また、製造コストも上がってしまうため、使用にあたっては事前の計画も必要です。ブラインドビアとベリードビアの使い方をよくご存じでない方のために、Altium Designerでのこれらのビアの使い方を簡単に説明します。 Altium Designerでビアを使用する 製造、実装を通して、レイアウトを正確かつ確実なものにする必要があります。選択した材料とメッキ、使用予定の半田、コンポーネントと試作品の入手した見積もり、基板のその他の要件も考慮します。Altium Designerのブラインドビアとベリードビアは、レイヤースタック全体ではなく特定のレイヤーを接続するように設定される以外は通常のビアと同じです。そのため、ブラインドビアとベリードビアの設定および使用方法を理解するには、まず通常のビアの使い方を理解する必要があります。 Altium Designerのパッドスタックとビアは、属性を定義することで作成される設計オブジェクトです。パッドスタックとビアの作成を完了するには、それらのサイズ、穴のサイズ、許容差、その他の属性を指定します。これらは、テンプレートから作成することも、その場でご自身で定義することも可能です。下の画像は、PCB設定メニューのビアのデフォルト設定を示しています。 Altium Designerでのデフォルトのビア設定 上図に、デフォルトビアに使用したテンプレート、穴情報、ビアのサイズ情報を示します。また、Altium Designerでビアの詳細をコントロールするように以下の基準に従って設定できます。 [Simple]: 1つのサイズですべてのレイヤーに対応 [Top-Middle-Bottom]: トップ、ミドル、ボトムのサイズを個別に指定できます。 [Full Stack]: 全レイヤーのサイズを個別に設定できます。 記事を読む
アプリケーションのためのAIのカスタマイズ アプリケーションに合わせたAIのカスタマイズ 1 min Blog AI技術は、デバイスが世界とどのように相互作用するかを急速に変えています。従来、プログラマーはシステムが現実世界のさまざまな予測不可能な状況にどのように反応するかを事前に決定する必要がありました。AIを使用すると、そのモデルは望ましい反応を捉えるように訓練され、予期しなかった状況に対しても信頼性の高い望ましい反応を提供できるようになります。 AIに新しい開発者が直面する課題の一つは、アプリケーションに合わせたAI実装をカスタマイズすることです。特定のアプリケーションが自身のボード実装を正当化するのに十分なボリュームを持っていない限り、市販のAIボードは一般的な効果に焦点を当てがちです。それらはすべてのアプリケーションに必要ではないリソースやインターフェースを持っているため、不必要にコストを増加させます。 例えば、 Jetson Nano Developer Kit のような開発者キットは、基本的なAI実装を作成する方法に慣れるのに最適な方法です。Jetson Nanoにはさまざまなインターフェースが付属しており、非常に短時間でテストシステムを立ち上げて動かすことが簡単です。このキットは、センサー処理からビデオ分析、音声処理に至るまで、幅広い多様なアプリケーションの優れた出発点として機能します。 しかし、一般的なAIシステムの構築方法を理解すると、最終的な製造ハードウェアに可能な限り近いプロトタイプを使用してアプリケーションの開発を開始したくなるでしょう。これは、AIをエッジに移行する際に特に重要です。 クラウド内のGPUのコスト、可用性、およびスケーラビリティは非常に柔軟です。必要な応答性を得られない場合や、モデルが当初考えていたよりも多くのデータを効果的に処理する必要があることがわかった場合、簡単にクラウドリソースを追加できます。 しかし、エッジではそうはいきません。エッジでは、コスト、パフォーマンス、および精度のバランスを取りたい場合に最適なリソースの組み合わせを決定する必要があります。理想的には、大幅なハードウェア変更を強いることなく簡単にダウンスケールできるシステムが必要です。 また、センサー、カメラ、インターフェース、メモリ、MCUなど、アプリケーションの残りの部分を構成するコンポーネントも設計の容易さに影響します。これは、ある時点でAIシステムをアプリケーションの残りの部分と統合する必要があるためです。 ビデオイメージのサイズを増やす必要があることがわかった場合に必要となるカスケード変更を考えてみてください。AIモデルは異なるサイズのイメージを扱う必要があり、システム全体のパフォーマンスとメモリ要件が完全に変わります。さらに、新しいカメラを既存のファームウェアとシームレスに統合する必要があり、できればファームウェアの書き換えを避けたいところです。この新しいリソースの組み合わせをバランス良く最適化するには時間もかかります。さらに、2台目のカメラを追加し、実効フレームレートを上げる必要があると想像してみてください。 この統合段階は、手動で行う必要がある場合、非常に時間がかかり、イライラすることがあります。たとえば、同じベンダーのカメラドライバーであっても互換性がないことがよくあります。新しいドライバーが前のものと全く同じように動作することを確認するために、広範なテストを行う必要があります。 Geppetto のようなカスタムプラットフォームアプローチをデザインに採用することで、開発時間を大幅に短縮できます。Geppettoを使用すると、実証済みの機能ブロックをドラッグアンドドロップでカスタムボードに追加できます。AIアプリケーションの場合、Jetson Nanoから始めて、必要ない機能を削除できます。その後、センサー、インターフェース、プロセッサー、その他の回路を広範なモジュールライブラリから追加し、アプリケーションに最適化されたカスタムモジュールを構築できます。 このアプローチの主な利点は、初期の開発とテストのために少数のボードをコスト効率よく製造できることです。もし、より多くの処理能力が必要になった場合、またはそれ以下である場合でも、完全に新しいシステムを設計することなく、簡単にデザインを調整できます。 さらに、カスタムボードはOSとドライバーが事前に統合されています。すべてのコンポーネントを連携させる必要はありません。なぜなら、私たちがすでにそれを行っているからです。 記事を読む
エレクトロニクス設計のためのリモートチームの管理方法 エレクトロニクス設計のためのリモートチームの管理方法 1 min Blog 電気技術者 プロジェクトリーダー（マネージャー） 技術マネージャー 電気技術者 電気技術者 プロジェクトリーダー（マネージャー） プロジェクトリーダー（マネージャー） 技術マネージャー 技術マネージャー 以下は、強力な設計、コラボレーション、および管理ツールを使用して、電子設計のリモートチームを管理する方法です。 記事を読む
Altium 365におけるPCBプロジェクト管理でのユーザーアクセス Altium 365におけるPCBプロジェクト管理でのユーザーアクセス 1 min Blog 技術マネージャー PCB設計者 プロジェクトリーダー（マネージャー） 技術マネージャー 技術マネージャー PCB設計者 PCB設計者 プロジェクトリーダー（マネージャー） プロジェクトリーダー（マネージャー） チームと協力してクライアントと話す際、私たちはファイルの送受信やクライアントのFTPサイトでの設計データの更新を確認するのに多くの時間を費やしていました。しかし、Altium 365を使用し始めてからは、PCB設計、リビジョン追跡、PCBプロジェクト管理のための安全なクラウドコラボレーションツールを持つことができました。この環境での課題は、機密プロジェクトへのユーザーアクセスを制御することです。顧客は、クラウドプラットフォームにアクセスできる全員に自分たちの設計が露出するのを常に望んでいるわけではなく、一部の設計では制限されたアクセスが必要になります（例えば、防衛や航空宇宙分野）。 このような環境で作業している場合、PCB設計データを安全なプラットフォームで共有し、追跡する必要がある場合、クライアントのデータへのアクセスを制御する必要があります。Altium 365のユーザー管理機能を使用すると、どのプロジェクトに誰がアクセスできるか、各ユーザーの権限レベルを簡単に制御できます。これがAltium 365でどのように機能し、安全なクラウドコラボレーション環境でユーザーが見ることができるアクセスレベルです。 ALTIUM 365® Altium Designer®および人気のある機械設計ツールと統合するPCBプロジェクト管理およびデータ管理プラットフォームです。 クラウドコラボレーションは、多くの重要なコミュニケーションや設計タスクを非常に便利にしますが、理解できるセキュリティ上の懸念を生み出します。クライアントは、プロジェクトに取り組んでいない設計者に自分たちの設計や知的財産をさらされたくない場合があります。同様に、設計者は異なるプロジェクトに対して異なるアクセスレベル（閲覧対編集）を必要とし、特定のチームメンバーは異なるプロジェクトに対してさまざまなレベルのアクセスを必要とします。 これらすべてのアクセスポイントを管理しながら同時にリビジョンとプロジェクトのコメントを追跡することは、専用のPCBプロジェクト管理プラットフォームがなければ極めて困難です。PCB設計管理とコラボレーションには、ユーザーアクセスとデータ管理システムが設計ツールと統合する必要があります。Altium 365を使用して、セキュアなクラウドコラボレーションプラットフォームを作成し、誰が設計データを閲覧および編集できるかを制御できます。ユーザーアクセスを制御し、リビジョンを追跡し、設計データを管理し、さらに多くのことを行うために必要なツールを手に入れることができます。 クラウドでのユーザーアクセス制御の開始方法 Altium 365ワークスペースを作成すると、デザインクリエーターはプロジェクトを作成し、それをAltium 365インスタンスにバックアップすることができます。その後、作成したプロジェクトに取り組むために、デザインチームの他のメンバーを招待することができます。これらのプロジェクトにリビジョンが追加されると、ユーザーレベルで追跡され、プロジェクトマネージャーはどのリビジョンがプロジェクトに適用されたかを確認できます。 このような機能は非常に価値がありますが、アクセスはいくつかの方法で制御する必要があります。クライアントには特定のデザイナーにのみ公開すべき機密データがある場合があります。防衛電子プロジェクトのような場合には、特定のデザイナーが契約合意書に記載されており、プロジェクトマネージャーは特定のプロジェクトを誰が閲覧または編集できるかを制御する必要があります。 プロジェクトマネージャーが安全なクラウドコラボレーション環境とワークフローを作成するために行う必要がある重要なタスクは以下の通りです： アクセスの付与と取り消し：マネージャーは直接デザインデータを編集する必要はありませんが、プロジェクトのさまざまな段階でアクセスを付与したり取り消したりする必要がしばしばあります。 エンジニアの閲覧対編集アクセス：デザイナーは、自分が作成したプロジェクトや直接取り組んでいるプロジェクトのみを編集できるようにするべきです。 記事を読む