美国式管理 日本式生产 - [感悟•互联网]

【MATLAB例程,无人机避障7】基于RRT*与人工势场法(RRT*+APF)的多无人机二维动态路径规划与避障 程序采用快速扩展随机树星算法(RRT*)与人工势场法(APF),实现四架无人机在二维动态障碍环境中的路径规划与协同避碰。通过RRT*的邻域选父和节点重连优化全局参考路径,利用APF进行局部动态避障,绘制全局路径、实际轨迹、安全净间隙、速度与加速度及航程等图像,对比RRT+APF与RRT*+APF的规划效果。无人机起终点、障碍物分布、采样次数及运动约束均可自行调整。 立即下载

2009-12-10

一直很乐于和Boss聊天。他带给我的日本企业ERP软件、生产企业的业务流程让我像蚂蝗一样不断的补充自己。

虽然我们现在做互联网开发,很多方式无法和CS结构的软件系统相比,但是有句话说的正确:行业规则都是类似的,不同的只是管理思路。

日本人做事向来不需要创新与先进,日本人更注重质量、谨慎、认真。所以我们通常总是说买日货,日货质量好。日本人对质量的监督与测试绝对值得每个企业学习。当然,增加质量的检测必定会增加成本,完全应了那句“便宜没好货,好货不便宜”。
日本人永远说:你别给我用那么先进的,不稳定,我需要稳定的,高质量的的产品。我们不能容忍产品的一点瑕疵。

互联网的“事儿”向来跟着美国走,不可否认美国人更注重创新,对大多数中国人来说我们的教育环境和思维模式已经被固定,那些创想我总觉得跟我们不靠边儿,像郎咸平说的,生产企业的6+1模式, 设计、采购、制造、仓储运输、订单、经营、销售,中国做的只是最不值钱最没技术含量的制造,利润最薄弱最容易被人牵着鼻子走的环节。因为现在的环境导致中国的大多数企业根本没有创意可言。比如一个表单登陆,标题通常存在左对齐,右对齐,居中对齐,对大多数中国的设计人员来说他们只知道大概采用哪种方式顺眼,却不知道为什么要这样设计,因为我们从来没有庞大的调查研究队伍对这个做过研究,但美国人可以,美国人可以测试出这三种情况占据调查网站中的百分比,根据百分比分析人对表单登陆的倾向,并作出科学的答复,例如视线聚焦,感官颜色区分。在下一个创意上他们可以根据曾经的调查数据总结思考出更有优势的产品,而我们不能。

前些天看过一篇文章,说中国式管理和美国式管理的区别,举了一个例子。
美国人在方案确定前会争论的面红耳赤,只要方案确定下来,必定照办。
中国人在方案确定前无人反对无人有意见,方案确定下来,没一个人照办。

看了还真觉得是那么回事儿,我也很期望像Boss说的,我们在会议上该每个人都发表看法,但是一旦确认,必须执行,执行力对一个团队来说是至关重要的。

身边总是遇到很多开发人员,项目结束认为自己的功劳最大,因为整套系统都是自己和团队“做”出来的。其实这套软件之所以会值钱,制作只是一小部分,只是一个实现的步骤,更值钱的是设计、策划和未来的销售,这些环节共同实现了这套系统的价值,绝不单单是某个开发团队或者个人。

最近总是自我检讨我为这个团队带来什么,我付出多少,我的什么地方是别人无法取代的,如果我每天都很忙是不是因为我的计划没有完全执行下去,或者因为计划制定的不正确导致。如果我每天很晚下班,每一件事都需要我亲身去询问和指导,那我必定不是一个好的团队带领者。如果我每天下班想不起来今天做了些什么,收获了什么,那我必定没有大的进步。越来越觉得很多事情不是努力就可以立马追赶上来的,和35岁的行业人员比起来,即便对方不是管理者,即便他们思维守旧,几十年如一日的做着coding工作,很多地方也比我厉害很多。有些思维的方式,思考问题的广泛度,缜密度等等都不是可以通过努力获得的。所以整理一下脑海中的情景,凡事互联网公司必定平均年龄很低,需要创新需要思维发散,凡事生产型企业平均年龄必定很高,生产环节不允许你思维发散,需要的是经验和严谨。像Apple说的,创新当然是年轻好 因为接受的东西少 对思维的限制就少。

思考问题系统化、整体化、发散并且面面俱到。
做起事来需要严谨认真。
宏观上则条理清晰明确,微观上则事事顺利滴水不够。


【机械故障诊断】基于VMD分解与故障频率匹配的复合故障分离方法:MATLAB实现与智能运维应用 MATLAB 轴承复合故障分离|VMD分解与故障频率匹配 内容概要:通过结合变分模态分解(VMD)与理论故障频率匹配技术,实现对滚动轴承复合故障的自适应分离与精准诊断。该方法首先对振动信号进行稳健预处理,再通过参数寻优的VMD实现频带自适应分解,随后利用包络解调提取各模态的冲击周期,并基于轴承几何参数和转速计算理论故障频率。通过基频、倍频与边带的多证据匹配策略,将模态与外圈、内圈、滚动体、保持架等具体故障类型关联,支持共享模态的复合故障重构,最终输出各故障类型的独立分量与诊断结果。该方案提升了复杂工况下弱故障的识别能力与诊断的可解释性。; 适合人群:具备一定信号处理与机械故障诊断基础知识,从事工业设备状态监测、智能运维系统开发或相关算法研究的研发人员。; 使用场景及目标:①应用于电机、泵组、风电、轨道交通等领域的轴承复合故障诊断;②解决强弱故障共存、频率重叠导致的掩蔽问题,实现多故障的分离与识别;③为设备的智能运维、健康管理和剩余寿命预测提供可靠的故障分量数据与诊断依据; 阅读建议:此资源以MATLAB R2025b为实现平台,提供了完整的算法流程、代码示例与GUI界面。建议使用者在实践中重点关注参数搜索策略、多证据匹配的实现细节以及共享模态重构的逻辑,并结合实际工程数据进行验证和调优。 立即下载

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