概要
先日生成AIを活用して作製したRTCモジュールですがセルホルダーの強度が無かったため、
再設計を行いました。再設計に合わせて、RTCモジュールも変更しました。
今回はRV-3032-C7という物でSD3078より1$ちょっと高いのですが、
小型で高精度±1.5ppm（年間誤差±47秒）、消費電流は160nAで
SD3078の1/5になります。基板サイズもコンパクトになりました。
開発環境
PC：Windows11
AIモデル：OpenAI Codex GPT5.6 Terra 中（Plusプラン、アプリ版）
回路図CAD：KiCad 10.0
使用部品と完成品
今回セルホルダーは実装せずコネクター化しました。市販のCMOSバックアップ用の
配線付きCRコインセルを使います。ホルダー廃止したことで高さ4mmに収まっています。
モジュールサイズ：基板外形：13.5(W) × 19.0(D) mm、実装高さ：3.95(H) mm
RTC型番：RV-3032-C7
コネクター：JST-SH 4pin（GND、VDD3.3V、SDA、SCL）
コネクター：JST-SH 2pin（BAT+、GND）
基板厚み：1.0mm
バックアップ用電源はSHコネクタか2.54mmピッチのスルーホールから供給します。
＜時刻保持可能期間について＞
小型のCR1616が欲しかったのですが見つからず、
厚みが同じタイプのCR2016を購入。
バックアップ時消費電流：160nA
CR2016容量：100mAh
⇒理論値71年
実際にはセル寿命、機器寿命が先ですね。
TAB5への組み込み
SD3078と交換で組み込みました。
コインセルも外径大きめですが収まっています。
感想など
・今回のRTCは小型でSON-8パッケージなので実装時は基板の平面度の影響を
受けるそうです。今回は無鉛HASL仕上げで問題ありませんでしたが、
もしかすると平面度が高いOSP仕上げの方が良いのかもしれません。
ただ、OSP仕上げではPUパッド部の酸化が早まる可能性があるそうです。
・AI生成のままの配線パターンなので少し無駄があるように思います。
発注後にゆっくり見直しところもう少し改善できる余地がありました。
（幅をあと1㎜縮小できた）
・RV-3032-C7はSD3078同様に充電回路を内蔵しており、レジスタで有効/無効を
設定できます。しかもこのIC優秀で充電電圧も設定できます（1.75V、3V、4.5V）。
今回の回路そのままでMLセル等を繋いで、レジスタ設定すれば使えます。
ただ、このRTCは消費電流が小さく1次電池で十分なので二次電池化のメリットは
あまりないのかもしれません。