基本的な部品選択を超えて：供給チェーンのデータを使用して選択を検証する

電子部品の選定は昔とは違う；それは単に技術仕様を設計要件に合わせることを超えて、大きく進化しています。今日の変動しやすい市場では、データシートと基本的な部品情報のみに依存するエンジニアは、設計において大きなリスクを負っています。市場の混乱、部品不足、急速な陳腐化は例外ではなく、むしろ常態となっています。

不十分な部品検証の実際のコストは、個々の部品の価格をはるかに超えます。生産の途中で重要な部品が入手不可能になると、その影響は開発サイクル全体に波及し—再設計、生産遅延、市場機会の損失を引き起こします。

サプライチェーンデータ：エンジニアが知るべきこと

エンジニアがサプライチェーンの主要指標から知るべきこと

エンジニアは技術的なパラメータにしばしば焦点を当てがちですが、いくつかのサプライチェーン指標も成功した設計にとって同じくらい重要になっています：

• ライフサイクルステータス： その部品はライフサイクルのどの段階にありますか？新しい、成熟している、それとも寿命の終わりに近づいていますか？
• マルチソーシングオプション： その部品には複数の製造業者や供給業者が存在しますか、それともこれは単一ソースの部品ですか？
• リードタイムの傾向：リードタイムは安定しているのか、増加しているのか、それとも減少しているのか？業界平均と比較してどうか？
• 在庫の可用性：主要なディストリビューターにおける部品の現在の在庫はどの程度で、典型的な需要と比較してどうか？
• 価格の安定性：過去数ヶ月間で部品の価格はどれほど変動していたか？間近に価格変更の兆しがあるか？
• 規制の遵守：その部品は現行および今後の規制要件（RoHS、REACHなど）を満たしているか？

部品の可用性に影響を与える業界のトレンド

過去数年間、電子部品市場は異常なほどの動揺を見せ、落ち着く兆しを見せていません。パンデミックによる混乱、地政学的な緊張、電気自動車やIoTデバイスのような新興技術からの需要増加が、供給チェーンの課題を生み出す完璧な嵐を作り出しています。これらのマクロなトレンドを理解できるエンジニアは、部品のリスクプロファイルをより正確に解釈し、より回復力のある設計選択をすることができるでしょう。

ライフサイクルステータス情報の解釈方法

コンポーネントのライフサイクル情報は、おそらく最も重要なサプライチェーンのシグナルです。エンドオブライフ（EOL）または製品変更通知（PCN）のステータスに入る部品は、それ以外では数年の生産が期待される設計を脱線させる可能性があります。しかし、ライフサイクルデータは微妙なものです：

• すべてのEOL通知が同じタイムラインや重大度を持つわけではありません
• メーカーは人気のあるコンポーネントのEOL日を延長することがあります
• 「成熟」ステータスの部品でも、数十年の利用可能性がある場合があります
• 新しいコンポーネントは、メーカーが設計を洗練させるにつれて、早期のPCNのリスクが高くなる可能性があります

ライフサイクル情報のソースは重要です—メーカーが提供するデータ（IHS Markit、SiliconExpert、およびZ2Dataを通じて入手可能）は、メーカーが自社製品のライフサイクルに関する権威ある情報源であるため、一般にディストリビューターベースの情報よりも信頼性が高いです。

Altium Designerのデータ統合オプション

Octopart統合（基本的な供給データ）

Altium DesignerのOctopartとの統合は、設計環境内で直接、基本的なサプライチェーン情報を提供します。この統合により、次のものが提供されます：

• 複数のディストリビューターからのリアルタイム価格と在庫状況
• データシートと技術仕様
• リードタイム情報
• 推奨代替品
• 使用準備が整ったCADモデル
• 主要ディストリビューター（DigiKey、Mouser、Newarkなど）を介した自動複数サプライヤーカート作成

Octopartのデータは、即時の在庫問題を特定し調達を効率化しますが、そのライフサイクル情報はディストリビューターに基づいており、製造元からの情報ではないため、長期計画には信頼性が低くなります。

IHS Marketの統合

コンポーネントのライフサイクルに関する洞察を得るために、Altium DesignerはIHS Markitデータとの統合を提供します。これにより、エンジニアはOctopartと比較してより信頼性の高いライフサイクル情報を得ることができ、以下を含みます：

• 製造元から直接のより正確なコンポーネントライフサイクルステータス
• コンポーネント部品パラメータ
• 製造元のライフサイクルに基づく限定的なリスク分析
• 基本的な環境遵守データ（RoHS & REACH）
• リードタイム情報

このデータは、正確なコンポーネントライフサイクルステータスが計画目的で重要な製品を設計する際に価値があり、エンジニアが代替品が必要になる可能性のある部品をより信頼性のある方法で予測するのに役立ちます。

高度な統合：SiliconExpertとZ2Data

企業グレードのコンポーネント情報が必要な組織のために、Altiumは SiliconExpertおよび Z2Dataとの高度な統合を提供しています。これらの強力なデータソースは、包括的なコンポーネント情報を提供し、以下を含みます：

• 製品寿命終了までの年数予測
• 包括的なサプライチェーンリスク評価
• 部品変更通知（PCN）
• サプライチェーンの継続性のための高度な代替部品提案
• 詳細な環境遵守データおよび報告書（RoHS、REACHなど）
• ライフサイクル、マルチソーシング、在庫リスクをカバーする包括的なリスク分析
• 高いデータ整合性を持つ10億以上のコンポーネントへのアクセス

これらの統合は、サプライチェーンの脆弱性を最小限に抑えた、信頼性の高い設計を作成するための最も信頼性のある基盤を提供します。

データソースの比較：各々の強み

各データ統合は、コンポーネント検証の異なる側面に独自の強みを提供します。

実践的なワークフロー：コンポーネント選択の検証

統合データを使用したメーカーパーツ検索

コンポーネント選択プロセスは、しばしばAltium Designer内のメーカーパーツ検索から始まります。この機能を使用するエンジニアは、いくつかの重要なパラメータに基づいてコンポーネントをフィルタリングできます：

1. 「モデルあり」（回路図シンボルおよびフットプリント）
2. シミュレーションモデルを持つコンポーネントの「シミュレーションあり」
3. 環境要件のための「RoHS準拠」
4. 在庫切れのコンポーネントを避けるための「在庫あり」
5. 追加のコンプライアンスニーズのための「REACH SVHC準拠」

ライフサイクルステータス、マルチソーシングオプション、またはリードタイムの安定性など、より予測可能なサプライチェーン情報については、エンジニアは統合データソースを使用してケースバイケースでコンポーネントを評価する必要があります。この部品ごとの評価は、特に生産ライフサイクルが長い設計の場合、強固な部品表を構築する上で不可欠なステップとなります。

豊富なサプライチェーンメトリクスでActiveBOM内のパーツを評価する

コンポーネントが選択されると、Altium Designer内のActiveBOMは、コンポーネントリストをサプライチェーンを意識した部品表に変換します。この強力なツールは次のものを提供します：

• 各コンポーネントの色分けされたリスク指標
• リアルタイムの価格と在庫状況の更新
• ライフサイクルステータスの可視化
• 代替部品の提案

エンジニアは、問題のあるコンポーネントを迅速に特定し、PCBレイアウトが始まる前に問題に対処できるため、コストのかかる再設計のリスクを大幅に削減できます。

サプライチェーンの変化を監視する

ActiveBOMとBOM Portalは自動アラートを提供していませんが、サプライチェーンの問題を強調する強力な視覚的指標を提供します。これらのツールを使用して定期的にBOMレビューを行うことで、設計チームは次のことができます：

• EOLステータスに最近入ったコンポーネントを特定する
• 将来の入手困難を示唆するかもしれない大幅な在庫減少を見つける
• プロジェクトの予算に影響を与える可能性のある価格の変動を認識する
• 認証のタイムラインに影響を与える前にコンプライアンスの問題を指摘する

定期的なBOMレビューを設計プロセスに組み込むことで、チームはプロジェクトのタイムラインに影響を与える前に、積極的にサプライチェーンの課題に対処できます。

より良いライフサイクルの可視性で再設計を防ぐ

多くの電子機器メーカーが直面する実際のシナリオを考えてみましょう：設計チームは、ライフサイクルデータを考慮せずに、技術仕様に基づいてコンポーネントを選択します。開発プロセスの後半で、そのコンポーネントが間もなく廃止されることがわかります。

この見落としの結果は重大です：

• 再設計作業のための開発時間の延長
• 部品交換と検証のための追加エンジニアリングコスト
• 潜在的な規制再認証
• 市場参入の遅延とそれに伴う機会コスト

Altium Designerの統合されたサプライチェーンデータを使用することで、チームは設計プロセスの早い段階でこれらのライフサイクルリスクを特定できます。包括的なサプライチェーンデータを使用することの投資収益率は魅力的です—データのコストは通常、エンジニアリング時間、市場参入の遅延、および失われた収益機会の点で単一の部品関連の再設計にかかるコストの一部に過ぎません。

より良い部品選択のための次のステップ

今日の不安定なサプライチェーン環境では、データに基づいた部品決定はもはやオプションではありません。包括的なサプライチェーンデータを選択プロセスに統合することで、次のことが可能になります：

• 予期せぬ再設計のリスクを減らす
• 製品の信頼性をその想定された寿命全体で向上させる
• 価格トレンドへのより良い可視性でBOMコストを最適化する
• 部品関連の遅延を避けることで市場投入時間を加速させる

部品選択プロセスを洗練させるにあたり、これらの次のステップを検討してください：

• 製品ライフサイクルのニーズに最適なサプライチェーンデータ統合を評価する
• サプライチェーンパラメータを含む明確なコンポーネント選択基準を定義する
• 新しいコンポーネントのための標準化された検証プロセスを作成する
• プロトタイプフェーズの準備として、最終コンポーネント検証チェックを実施する

最も成功した設計は、技術的性能とサプライチェーンの強靭性をバランス良く組み合わせています。

次の記事では、設計から最初のビルドへのスムーズな移行を確実にするために、プロトタイプフェーズに向けて最終コンポーネント検証ステップをどのように準備するかを探ります。