38、全球研发组织:挑战、趋势与知识影响

全球研发组织:挑战、趋势与知识影响

在当今全球化的商业环境中,研发(R&D)活动的组织和管理面临着诸多挑战与机遇。不同规模的企业在研发战略、资源配置以及应对技术变革等方面存在着显著差异。同时,技术知识的性质和水平对高科技企业的国际绩效也有着重要影响。

全球研发组织的现状与挑战

研究样本中的公司展示了一系列复杂的技术、创新和研发战略。然而,并非所有跨国公司都有长期的技术战略。一项基准研究发现,在39家跨国公司中,只有略多于一半的公司在企业层面有正式书面的技术战略并定义了技术核心竞争力。中小企业尤其常常缺乏明确的技术战略。

目前,企业对技术的处理往往是被动的,创新的三个最重要驱动因素是客户、供应商和员工。随着小公司越来越多地瞄准全球市场,它们需要简单有效的概念,但目前这些概念尚未出现。大型跨国公司复杂的、历史形成的研发模式需要简化,而这离不开关于全球研发的更好理论。

传统研发研究人员普遍忽视的一个领域是服务。有人认为“服务太具异质性,不是一个有趣的类别”,但电子商务和医疗保健等领域正在取得进展。在许多受监管的经济体中,医院虽然拥有高科技设备,但管理不善。在以服务为导向的社会中,制造业的份额将下降,但由于客户需求更高和技术潜力更大,研发的重要性仍将增加。

全球研发的趋势

全球研发可能会呈现以下趋势:
1. 更多系统导向 :随着现代产品传统边界的消失,工程师必须能够超越其既定的技术专业领域,整合意想不到的功能、其他用途、不同文化,有时甚至是令人不适的理念。
2. 更多简化主义 :整体主义对系统很重要,但尚未改变工程领域。物

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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