产业主导者洗牌的时间,到了

企业从小作坊到产业链领导者的历程,涉及生产制造、供应链管理、商业模式创新及产业链的竞合与控制。随着互联网发展,产业生态呈现多元化,产业链主导者面临洗牌,需应对产业生态变化。

企业对商业成功的追求,驱动着科技和商业的不断突破创新,从最初的跟随者逐渐成长为产业的领导者,不知不觉走出了一条波澜壮阔的历史。

 

从小作坊生产走向产业链

 

生产制造,简单地说就是生产企业把相关的生产资源进行整合,最终实现物化的目标。

 

就像烧砖,把泥土从地里取出来,在砖窑里烧成砖头,再交给需要砖头的人。

 

后来需要的砖头多了,该如何成长呢?小作坊成长为企业,许多工人一起烧砖,这就需要专业化分工,形成了取土、制坯、烧制等环节和工序,工人们各司其职,能够形成更高的产能。

 

产能上去了,如何转化为产量,提升的产量如何转化为企业的收益?最佳状态就是没有存货积压,也没有停工待料,所有的原材料都能最终卖出去,这就是企业下一步成长的目标,于是开始沿着供应链向两端延伸。一边是加强供应链的管理,关注上游原材料的供应问题;另一头就是关注销售,把产品卖出去,卖个好价钱。

 

对价值链两端的关注可能引发商业模式的变化,专业化分工协作进一步升级,从企业内部的分工升级成企业间的合作。目的,有时候是降低成本,有时候是因为专业化提升了价值。

 

砖厂不再自己取土,而是寻找专业化的粘土供应商,这种合作方式不仅能够降低成本,让砖厂聚焦在生产制造环节,提高效率。而且,因为更加丰富多元化的原材料供应,可能砖厂会生产出新品种,产生新价值。

 

砖厂不仅靠直销,而是通过代理渠道跑客户、谈价格,给渠道的代理费很可能低于自营成本,还能获取更大的销量,何乐而不为。

 

这样就形成了一条砖头的产业链条,链条上各个企业通过分工协作,发挥自己的优势,从产业链整体繁荣中获取和分享收益。

 

产业链的竞合与控制

 

各方基于信任,整条产业链分工协作高效运转。然而这种由不同利益方组合在一起的合作模式,存在一些微妙的关系。

 

产业链的上下游之间是合作关系,但在同一个环节的不同企业之间则是竞争,而且产业链的标准化程度越高,竞争就越惨烈,还有的企业为了自身利益有意强化上游企业的竞争。过度竞争的结果是产业玩家都不好受,企业只能靠价格战获得订单,再通过压降成本维持生存,这种状态何谈发展。

 

与过度竞争对应的就是过度集中,即便是在开放的市场中,也会有企业脱颖而出,甚至形成一定程度的垄断。对某个环节的垄断,是企业希望达成的结果,这样可以追求更多的利润和话语权。

 

然而垄断不仅对产业整体发展不利,而且长期处于舒适的环境也会导致企业的竞争能力下滑。

 

有的产业链是自然形成的,有的产业链则是某企业主导建立的,也有的产业链最初是自然形成,后来出现了产业链主导者。相对于产业链中的其他成员,主导者背负着更大的责任和义务,既要推动产业链价值不断提升,还要做好产业链的内部关系平衡,所以他的视野不能仅限于自己企业的上下游,而是要关注整个产业链的生存和发展问题。

 

很多产业链的主导者就是某个环节的垄断者,店大欺客,客大欺店,道理其实都是一样的,不必太在乎产业链主导者具体是什么环节和角色。

 

从某种角度来说,产业链的主导者决定了产业命运,能者推动产业链整体高效发展,水平低的则让产业在内斗中陷入恶性循环。

 

产业链只是产业生态的形式之一

 

互联网的发展推动了产业生态的呈现方式的多元化,企业之间的合作多元化,可以通过平台和网络,更加高效、快捷、便利地组合在一起,不再是单一的链状,不再是封闭的体系,上下游的衔接关系和话语权也发生了巨大变化。

 

以前的通信产业链条中,运营商是与最终客户接触的唯一触点,无论是电信业务、互联网服务还是增值业务,都只有通过运营商才能从客户那里收到钱。

 

而今,电信运营商和互联网企业是平等的合作关系,都可以接触客户,都可以提供产品,都具备收费能力,既可以成为对方的渠道,也可以通过对方的渠道销售自己的产品。类似的,以前躲在后端的设备制造商、终端企业,也获得了与客户共舞的机会。

 

与此同时,在互联网上出现了各种各样的"应用市场",完成电商交易的不仅是C2C和B2C,更多商业组合形成了。以前依附在各个产业链条上的中小玩家,一下子进入到了广阔的市场空间里;以前的产业主导者地位受到威胁,但他都无法搞清楚,威胁到底来自何方。

 

接下来,应该是产业主导者洗牌的时间了。

 

有的产业主导者加强协作,与其他主导者抱团取暖,通过跨界建立自己的新帝国;有的产业主导者拥抱互联网,打造自己的平台和市场,在新的环境里维持自己的江湖地位。更多的产业主导者则对正在发生的变化手足无措,眼瞅着产业生态一步步脱离了自己的控制和想象。

 

时代在变化中发展,也在发展中变化。从量变到质变的那一瞬间可能天翻地覆,但细想之下,此前有无数的先兆都被忽视为偶发现象。产业生态从链状走向多元化,产业主导者的更迭,并不是黑天鹅事件,而是迟早会冲过来的灰犀牛。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值