5、电子数据交换与私有市场平台:供应链协作的探索与实践

电子数据交换与私有市场平台:供应链协作的探索与实践

在当今数字化的商业环境中,供应链协作变得越来越重要。电子数据交换(EDI)和私有市场平台作为两种关键的技术手段,对于企业提升供应链效率、获取竞争优势具有重要意义。

EDI在供应链协作中的角色与局限

EDI在供应链中曾发挥过重要作用,但在衡量其是否能满足协作供应链的要求时,存在一定的不足。通过对以往EDI研究的调查发现,不同学科视角下对EDI的评价结果参差不齐。

在直接效益方面,大多数研究表明EDI在运营层面带来了改善,具有较高的一致性。然而,在间接效益相关的成果方面,一致性较低,不到50%的研究认为EDI能带来竞争优势。在评估EDI效益时,采用了定性和定量等多种方法,但在基于互联网的供应链协作倡议背景下,这些方法的缺陷愈发明显。

这些方法的局限性源于其本质上的有限性,即便应用于EDI系统,与基于互联网的协作系统及其后续关系相比,其能力也显著不足。这就提示我们,需要一种基于整体的方法来评估供应链中的协作系统。现有的衡量组织间效益的方法,作为评估基于互联网的协作系统的原型是不够的,特别是考虑到供应链网络的复杂性以及从多个变量中分离效益的困难。不过,一些评估视角可以为构建新的互联网协作供应链(IBCS)框架提供基础。

私有市场平台的优势与发展阶段

互联网为企业设定了新的绩效和期望基准,价值链促使竞争对手形成联盟,加强知识转移,提高产品周期速度,并建立与终端客户的响应式反馈。市场平台作为买家和供应商之间的互联网连接,能提供库存状态、定价和产能的即时可见性,从而提高货物和资金的准确性和速度,降低成本,提升客户满意度。

市场平台分为公共市场平台和私有市场平台

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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