Discovery 2025 Part 6: PCB設計におけるリードタイム短縮の成功事例

近年、AI技術の飛躍的な進化により、設計や設計支援分野でのAI活用が大きな注目を集めています。Discovery 2025ウェビナーシリーズでは、ディープラーニング（DL）、マシンラーニング（ML）を応用した縮退モデル、エキスパートシステムなど、多岐にわたるAI技術を背景としたシーメンスEDAの設計支援システムの価値と可能性を、具体的な事例とともにご紹介いたします。また、AIを用いた設計手法改革や導入準備のプロセスを解説し、効率的かつスムーズにAI技術を活用するためのヒントをお伝えします。さらに、各回を通じて、AI化を進める上での課題とその対策についても触れ、今後の設計の進化を支える実践的な情報をご提供いたします。

本ウェビナーシリーズを通じて、AI活用の未来像とその実現に向けた第一歩をお届けします。ぜひご参加ください！

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<span style="font-size:20px; color:#ec6602;"><strong>概要</strong></span>

AI機能の高度化において欠かせないのは、質の高いデータを多く準備することです。機械学習においては過去のデータが答えを導くための情報源となります。そのため、ティーチングデータとなる設計データの準備も、AI活用の決め手と言っても過言ではありません。そのため、来たるべくAI時代に備え、質の高い設計データを準備するために、最新のXpeditionの活用事例を紹介します。

2025年Discoveryの最終回となる本ウェビナーでは、高難易度のPCB設計のリードタイム短縮にチャレンジされた海外ユーザ様の成功事例を紹介します。彼らの設計課題や成功のキーワードから、設計リードタイム短縮に向けたチャレンジを考察し、XpeditionとHyperLynxの強みを紐解きます。海外ユーザ様の事例にご興味のある方もぜひご参加ください。

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<span style="font-size:20px; color:#ec6602;"><strong>プログラム</strong></span>

セッション: PCB設計におけるリードタイム短縮の成功事例 - Xpeditionのコア・テクノロジーを活用した海外ユーザーによるベストプラクティス

Q&A

<span style="font-size:11px;">※ セッション内容は予告なく変更される場合がございます。あらかじめご了承ください。</span>
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<span style="font-size:20px; color:#ec6602;"><strong>ウェビナーで学べること</strong></span>

• 海外ユーザの事例
• Xpedition Enterpriseフローの特長
• PCB設計の要求事項と課題のトレンド

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<span style="font-size:20px; color:#ec6602;"><strong>対象</strong></span>

• 回路設計者
• レイアウト設計者
• 電気設計者、ハードウェア設計者
• プロジェクトマネージャー
• CAD管理者

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