資料の紹介

　電子機器の中には、安定な電源電圧を必要とするものがある。これを実現するためには、スイッチングレギュレーターICを選定する際に、DC精度だけでなく、電圧のダイナミック精度についても考慮する必要がある。

　例えば、負荷過渡応答が発生した場合、生成された電圧が安定するまでにはある程度の時間がかかる。この負荷過渡応答の発生を予測し、それに応じて出力電圧をわずかに高く、もしくは低く調整する技術が、ダイナミック電圧スケーリング（DVS：Dynamic Voltage Scaling）である。このDVSを搭載したレギュレーターICや監視ICを採用することで、精度と信頼性に優れる電圧レギュレーションが実現可能となる。

　本資料では、DVS機能を搭載したレギュレーターICが負荷過渡応答を補償し、電圧を安定化させる仕組みについて解説する。また、出力電力が許容範囲内にあるかどうかを確認する監視ICと組み合わせることで、信頼性をさらに高める方法も紹介する。

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半導体開発の効率化と品質向上、両立の鍵握る「半導体ライフサイクル管理」

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シーメンスデジタルインダストリーズソフトウェア

2024.03.21

資料の紹介

半導体業界には、不安定なサプライチェーンやコンプライアンスなどの環境変化に対処しながら、新しい技術を取り込み、高性能コンピューティングなどに対応することが求められる。加えて、市場競争力を維持するため、最高水準の品質を提供し続ける必要がある。

そこで注目を集めているのが、半導体のライフサイクル管理システム（LMS）に品質管理システム（QMS）を組み合わせる手法である。LMSは、激しい市場の変化に俊敏に適応するため、チップの設計、製造、テストなどの製品ライフサイクル全体を一元的に管理するシステムである。これにQMSを組み合わせることで、包括的な品質管理を行う。

本資料では、LMSとQMSを組み合わせることで半導体チップの品質管理を強化し、バリューチェーンを合理化する統合コラボレーションプラットフォームについて解説する。チップの開発から設計、製造、テストに至るプロセスに「品質」を組み込むことで、包括的なデータと解析結果に基づいた、より迅速で適切な意思決定が可能になり、リスク軽減やコスト削減にもつながるとしている。

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製造業のIoT導入はなぜ停滞するのか？ よくある8つの「症状」と解決のヒント

https://aon.tokyo/製造業の課題解決に役立つIOT活用のヒント.pdf

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ソラコム

2024.03.21

資料の紹介

人手不足をはじめとして、グローバリゼーション、競争の激化など、日本の製造業は様々な課題を抱えている。こうした課題の解決策として有望視されているのが、IoT（インターネット・オブ・シングズ）やAI（人工知能）といったデジタル技術の活用である。

特にIoTは、センサーの性能向上や低価格化、通信／Web／アプリといった技術の進化などを背景に幅広い業界で活用されている。製造業でも、設備や機器にセンサーを取り付け、ネットワーク経由でデータを収集・一元管理することで、効率化・コスト削減・DX推進などの効果が期待できる。だが、日本の製造業界での普及はまだ進んでいるとは言い難い。

そこで本資料では、国内製造業が抱えている課題とIoT導入の必要性、IoTによって実際に実現できること、IoT導入の4つのステップについて解説。さらに、「具体的にどう取り組むかが分からない」「試験導入から先に進めない」「IoT人材の不足」など、IoT導入に取り組む企業に生じやすい8つの「症状」を挙げ、それらを解決するためのソリューション群を紹介する。

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https://active.nikkeibp.co.jp/atcl/wp/b/24/03/07/04406/index.html

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新規事業を成功に導く鍵とは、R＆D部門が市場と顧客を理解し用途開発する方法

https://aon.tokyo/電源電圧を動的に高精度に微調整したい！ 高まる要求に応えるレギュレーターICとは アナログ・デバイセズ 2024.02.15.pdf

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ストックマーク

2024.03.14

資料の紹介

製造業における研究開発（R＆D）部門は、常に自社の「コア技術」の価値を高めていく努力が求められる。ただし、その「価値」はメーカーの独善であってはならない。新しい価値を創り出すには、顧客の要求や市場の変化を開発に反映する「用途開発」が必須となる。顧客が価値を感じられなければ、メーカーが素晴らしいと断じた製品やサービスでも購入や選定には至らない。

用途開発を進めるには、「市場」と「顧客」を正しく理解する必要がある。そのためには、（1）視野を広げて自社や顧客を知る、（2）複合的な視点で顧客課題を洗い出す、（3）視点を変えながら開発領域を絞り込む、といった作業を実施しなければならない。ただし、用途開発に無尽蔵の人材を投じることはできない。限られた人材で効率よく用途開発を進めるにはどうすればいいのか。

本資料では、R＆D部門が用途開発を進める方法を詳しく解説するとともに、効率的な情報収集のためにAI（人工知能）を活用した情報収集ツールの導入を提案する。新規事業のアイデアは人の頭脳から出てくるもの。とはいえ、AIを駆使した情報収集ツールは、そのアイデア創出の大きな助けとなるだろう。

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予期せぬデータ損失に備える、SSDの信頼性を高める適切な保護・管理手法

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Silicon Motion

2024.02.22

資料の紹介

大容量化が進み、外部記憶媒体として急速に普及が進んでいるSSD。個人用PCから基幹システムまで様々な用途で使われている。SSDの寿命は使用するNAND型フラッシュメモリーの種類によって異なり、長寿命なものほど高価になる。システムを新規開発する際は、求められる寿命とコストを考慮して製品を選択する。

一方、稼働後のシステムのSSDについて実際の寿命を予測することは難しい。予期せぬエラーは、データの損失やシステムの停止を招く原因となる。エラー発生後の修理と回復には、欠陥SSDの交換、バックアップからのデータの回復、システムの再構築などで多大な時間やコストがかかってしまう。それを回避するためには、SSDを管理・保護し、寿命を延ばし、さらにエラーを未然に防ぐことが必要になる。

本資料では、SSDのエラーや寿命低下を防ぐためのデータ保護・管理ツールについて紹介する。SSDをモニタリングし、利用限界に達する前に潜在的な危険を事前にホストへ通知し、データ移行を事前に行うことでデータの損失を防止する機能をはじめ、様々なデータ保護機能を持つ。これらを組み合わせることで、用途ごとに異なる要件に対応できるという。

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