27、工业4.0与敏捷企业:变革与机遇

工业4.0与敏捷企业:变革与机遇

1. 引言

在人类已知的历史中,进步和发展呈现出众多不同的维度和指标。从社会科学的角度来看,全球化是当今世界的核心概念,信息、通信、生产和消费技术的变革深刻影响着各个管理领域。数字化自20世纪90年代中期开始直接影响全球化进程,当前正处于新的生产革命开端,工业和生产活动的变革规模和影响空前,为商业结构和劳动力市场带来了重要创新。

生产和消费模式的历史变迁一直是社会科学研究的重要内容,了解过去有助于我们基于客观科学的基础理解当下,并为未来的变化和转型制定可能的情景和预测。如今,全球化背景下的各种技术变革不仅改变了生产过程和行业,还对社会人口结构、文化和经济状况产生了深远影响,甚至重塑了国家的版图。

2. 工业4.0:历史回顾

工业4.0即第四次工业革命,它起源于约260年前的第一次工业革命所开启的进程的最后阶段。其核心目标是通过工业机器人实现人机合作,将人类的脑力与机器的劳动力相结合,从而降低成本并提高生产力。

历史上,生产系统的重大变革催生了四次工业革命,这些革命成为世界历史的转折点,同时也改变了社会结构。每次工业革命都带来了技术、经济、社会、文化以及社会阶级结构的变化。

  • 第一次工业革命(1760 - 1830年) :以水和蒸汽能源驱动的机器的发明和应用为标志,人类因素在生产力方程中是一个定量变量,更多的员工或工作时间意味着更高的生产力。同时,吸引员工全身心投入工作对企业的效率和生存至关重要。
  • 第二次工业革命(约1850年代 - 20世纪70年代后半期) :电力的发现、劳
内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 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Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
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