11、利用云进行数字化转型:策略、陷阱与架构选择

利用云进行数字化转型:策略、陷阱与架构选择

1. 决策类型:单向门与双向门决策

在数字化转型和云迁移项目中,决策可分为单向门决策和双向门决策。单向门决策一旦启动,由于投入巨大,就无法回头;而双向门决策则可以轻松撤销步骤,降低风险。在项目中,应尽可能多采用双向门决策,以便在出现问题时能够及时撤回,减少损失。例如,将人力资源工资应用程序迁移到云端就是一个双向门决策,如果在两个月内或特定预算内迁移未完成,可以选择购买 Workday 或 ADP 等 SaaS 解决方案作为退出策略。而将电子商务应用程序迁移到云端则是单向门决策,因为这会影响最终用户体验,一旦开始就必须谨慎分析数据,不能轻易回头。

2. 角色与职责的明确划分

为确保云迁移项目的成功,需要明确划分团队成员的角色和职责。理想情况下,团队应包括在云迁移、数字化转型和流程优化方面有丰富经验的人员,同时搭配能够执行专家制定计划的工程师和分析师。可能需要填补的职位包括:
- 软件工程师
- 基础设施架构师
- 云计算专家
- 数据分析师和数据科学家
- 解决方案架构师
- 安全专家
- 项目经理
- 质量保证测试人员
- DevOps 管理员
- UX 设计师
- 培训师和文档专家
- 业务分析师

不过,这只是部分职位,具体项目可能需要更多或更少的人员来填补这些角色。

3. 数字化转型的陷阱

数字化转型过程中存在许多可能导致失败的因素,以下是一些常见的陷阱:
- 高层缺乏承诺 :即使 CEO 表示致力于

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略
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