数字化服务从短期改善到长期变革

企业需将数字化供应链目标从短期改善转向长期变革,利用数字化技术提升供应链效率,构建互联、智能、快速、扩展的生态系统,以增强竞争力。

有效的数字化供应链将大幅提升效率、降低成本,这也是大多数企业对供应链进行数字化转型的主要诉求。但在传统成本思维的束缚下,企业管理者大多抱着“头痛医头,脚痛医脚”的目标,寻求短期内的改善。以修补的短期心态来进行数字化的企业无法将数字化供应链的价值最大化。Magento网站建设也越来越受欢迎了。

数字时代,企业需要对供应链进行长期改变,打造无可取代的运营生态系统。在企业内部,运营生态系统可以通过数字化技术实现供应链各个环节间的无缝连接,提高供应链各环节的可视和协调,有效控制风险,提高整个供应链的透明度;在企业外部,运营生态系统可以将相应信息和突发问题实时反馈给客户或上游供应商,做到及时与客户沟通,快速解决客户问题,提高客户满意度。此外,生态系统便于企业积极收集外部数据,为企业提供更多洞察和有价值的信息。

简言之,企业需要把数字化供应链目标从“短期局部性改善”提升为“长期根本性变革”,应加速相关全方位的考量,不仅借由数字化技术来提升供应链低成本高效率的核心能力,并且更要将目光放得长远,加大对整个运营模式的长期转型投入,构建互联、智能、快速、扩展的全方位数字化供应链生态系统,从而帮助企业打造竞争优势。

 

转载于:https://my.oschina.net/u/3805161/blog/2993869

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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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