(转)迎接外包产业新纪元

备注:
本文摘自 程序员杂志 迎接外包产业新纪元 作者 王雪男
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进入二十一世纪以来,在跨国公司的带领下,在全球范围内出现了产业转移,带来离岸外包产业的蓬勃发展。

从 2004 年以来,全球外包市场以 6~7% 的速度递增,离岸外包市场年增长率更是超过10%。其中发包方主要来源于美国、欧洲、日本,占全球市场 95% 左右。

其中以美国所占比例最大,欧洲次之;而且欧美外包市场仍然处在快速扩张期,其市场潜力也超过了其他地区。

对日软件外包服务仍然是中国外包市场的主体。2006 年,对日软件外包服务占总体市场的59.3%。除华南地区,对日软件外包服务基本是已经开展外包服务的所有城市的主要业务来源。相对而言,2006年对欧美软件外包服务共占据22.5%的市场份额,并且在中国各提供软件外包服务城市的市场规模都不是很大,主要处于市场开拓的阶段。

周边国家中,除日本之外,韩国的市场规模也在逐步的扩大。

各个国家的不同文化直接导致了其对于软件项目的不同要求。欧美企业强调人性化和灵活性。极限编程、敏捷过程等软件方法,在一些欧美软件企业中的流行,也从侧面说明了这一点。但这并不意味着欧美企业对外包服务缺少高质量的服务标准和过程要求。欧美企业更希望看到,外包服务提供商能够主动表现出来对于质量的高水平的管理能力。他们会对提供商从各个角度进行考察和选择,比如过程管理、项目管理、质量管理、安全管理等方面。一旦发现提供商不符合他们的要求,或者在合作过程中认为实际情况没有达到预期表现,他们就会转而选择另外一家。

日本企业比较看重企业忠诚和长期合作。他们不太相信供应商的能力,整个服务过程都要亲力亲为,参与其中。日企在过程管理和质量管理过程中,经常是把控制做到了极致。对于技术含量和管理要求比较高的工作通常比较严格,轻易不愿意外包。很多公司为日本企业做了多年的初级开发和简单测试,但是始终无法进入设计、咨询等高端区域。

韩国企业有和日本相同的地方,但是也具备自己的特点。由于国土范围较小,市场有限,所以从策略上,韩国的企业都是把中国当作本土市场看待,韩国企业开拓中国市场是他们自身发展的需要。随着韩企中国化进程的不断推进,利用中国本土资源为其提供服务也就成为他们业务发展的一个趋势。

欧美企业的项目利润通常较高,而且他们对于外包服务领域研究非常深入。在外包层次上,希望提供商能够在垂直市场中提供对于行业的全方位服务。因此他们对技术和能力的要求也相对比较高,而且对待合作伙伴强调信誉和风险共担;

日韩企业对于过程和技术比较看重,通常会将低附加值工作外包出来,国内企业承接这类的项目门槛较低,利润较薄。但是由于现在的市场规模相对较大,比较适合企业生存和提高自己。在外包市场中,如何定位好自己企业在不同发展阶段的目标客户,是企业发展策略的重要参照系。

在企业规模较小、能力较弱的时候,直接挑战垂直市场的行业用户困难较大,比起高利润的欧美外包项目,日韩外包项目才是此时更好的选择。

如果完成了初步的积累,在企业达到一定规模和能力的前提下,再去锁定垂直市场中的行业用户,专注于欧美外包项目,才能从外包服务价值链的底层向上发展。

总而言之,在当前的市场环境下,国内外包企业需要根据自己的目标和方向结合自身优势选对市场定位,选对发展策略来迎接外包产业的新纪元。
内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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