37、全球研发组织:挑战与困境解析

全球研发组织:挑战与困境解析

在当今全球化的商业环境中,企业的研发(R&D)活动面临着诸多挑战与困境。从不同公司的研发实践中,我们可以深入了解这些问题,并探寻有效的应对策略。

施乐与佳能:研发的演变

企业的研究实验室常被贬低为“象牙塔”,但它们也能培养出强大的开发能力。以施乐的帕洛阿尔托研究实验室为例,它原本不负责新产品开发,却最终推出了一款出色的产品——ALTO,这是一款在公司内部广泛使用且备受喜爱的个人电脑。然而,由于施乐其他部门正在开发名为STAR的替代设计,ALTO未能得到进一步支持。

一般来说,在研究中融入产品开发能力可以减少那些高度复杂但无用的产品出现,从而提高技术和知识向下游职能成功转移的可能性。例如,施乐在法国格勒诺布尔的研究中心分离出一个开发团队,在研究地点附近成立了一个新的产品开发部门。另一个例子是Criterion软件公司,它基于佳能英国研究实验室开发的3D软件技术创立。最初的发明者成为技术开发主管,而他的一位前佳能同事,一位具有强烈商业导向的人,承担了管理职责。Criterion软件公司迅速发展,员工超过五十人,其中许多是从外部招聘的,尽管佳能在该公司保留了财务权益和强大的联合开发联系。企业孵化器试图系统地支持和利用这些效应。

这两个案例都说明了组织灵活性与创新之间的相互作用,以及创造力和纪律观念的变化。

控制与开源

研发实验室的能力有限。20世纪90年代,研发深度有所降低,就像80年代制造业深度降低一样。研发实验室在有选择性、专注于核心能力时才更具生产力。组织的重点正从自主研发转向外部采购,供应商、独立实验室、知识产权中介和大学是典型的资源来源。

在技术核心能力范

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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