11、工业4.0:物流企业采用技术的驱动因素与现状

工业4.0:物流企业采用技术的驱动因素与现状

1. 研究背景与目的

在当今时代,工业4.0(Industry 4.0,简称I4.0)成为了商业和工业管理领域的热门话题。它由先进技术驱动,能让数字化控制且嵌入人工智能的机器收集和分析其他设备的数据,实现更灵活、多功能和可靠的生产流程,以更低成本生产更高质量的产品。然而,对于推动工业4.0技术在物流企业中广泛采用的主要因素,此前的研究尚无定论。为了深入了解阿曼物流企业采用工业4.0技术的现状,以及制度力量在其中所起的作用,开展了这项研究。

2. 数据处理与分析

在研究过程中,对数据进行了多方面的处理与分析:
- 无应答偏差与共同方法偏差检验 :通过t检验比较早、晚回复者在规模上的差异,结果显示无显著差异。采用Harman单因素检验评估共同方法偏差,结果表明数据中共同方法偏差不是关键问题。
- 信效度分析
- 可靠性 :问卷各结构的组合信度(CR)在0.70 - 0.92之间,说明具有内部一致性。
- 收敛效度 :所有指标的因子权重均大于0.5(p < 0.05),各结构的平均方差抽取量(AVE)均高于0.5,显示出良好的收敛效度。
- 判别效度 :通过比较各结构AVE的平方根与结构间的相关性,发现各结构AVE的平方根大于其与其他结构的相关性,表明具有良好的判别效度。具体数据如下表所示:
| 结构(标签) | 测量项目 | 均值/标准差 | 因子权重 | CR | AVE |

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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