浅说DM

做可变数据印刷,一定要懂DM。所以最近开始研究这个东东。

说DM最好要分开2B和2C来有区别地说,因为两者差别很大。
这里先只说说2C的。

一方面,当DM从业者越来越有技巧,DM就会变得越来越有效,就会逐渐成为主流渠道之一,就会有越来越多的商家采用,人们就会收到越来越多的信函。

例如欧美发达国家,如今平均每人每年收到近千封直邮信函,这意味着每天收到2-3封。
对于受众来说,当信息过多的时候,有效的挑选会成为一个问题。你的小衣柜里有300件毛衣和只有3件毛衣是不同的。

另一方面,当DM普及到一定的程度之后,DM的效率就会随着数量的增多开始递减,收益也随之递减,当递减到一定程度的时候,商家会开始退出,DM数量开始下降。

这就和市场供需规律一样,两个方面结合起来,导致的DM发展可能是震荡而后趋平的。

平稳之后达到的DM数量就是一个稳定数量了,这个数量至少不应低于欧美如今的水平。所以说国内的DM发展空间还很大,当然,需要DM从业者技巧、较完整准确的信息库来支持这个发展。

如果有工具使得DM的效率再次有突破,比如说市场上出现了一个DM自动存储和检索的便宜设备(就像智能名片机一样),那么平衡会被打破,新平衡时的数量要高于旧平衡。

电子邮件式的DM会是一个很重要的方向,因为电子邮件至少比实际信函更加方便检索、更加方便存储。某个电子邮件DM商,可以开发出一套简单易用的存储检索软件,免费提供给用户。这样有利于行业也有利于自身。

类别: 闲扯数码印刷  查看评论
### 先进过程控制(APC)的基本概念 先进过程控制(Advanced Process Control, APC)是一种基于模型的过程控制方法,旨在提高复杂工业系统的性能和效率。它通常用于处理具有强耦合、大滞后或多变量特性的动态系统[^1]。相比于传统的PID控制器,APC能够更好地应对复杂的工艺条件并优化整体操作。 APC的核心目标在于利用预测性和自适应特性来减少波动、改善稳定性和最大化产量的同时降低能耗成本。其基本组成包括但不限于多变量预估控制器(MPC),以及状态估计器等组件[^3]。 ### 工业自动化中的应用实例 #### 1. **石油炼化领域** 在石油化工行业中,APC广泛应用于蒸馏塔的操作优化中。通过实时调整温度、压力等多个参数,可以显著提升产品收率并维持质量标准一致。例如,在催化裂化装置(CCU)里实施MPC策略能有效平衡轻油产出比例与重质残渣处理能力之间的关系。 ```python import numpy as np from scipy.optimize import minimize def apc_optimization(params): # 定义目标函数 (简化版) yield_rate = params[0]*params[1] - params[2]**2 return -yield_rate # 寻找最大值需返回负数形式 initial_guess = [1.0, 1.0, 1.0] result = minimize(apc_optimization, initial_guess) print(f"Optimal parameters: {result.x}") ``` 此代码片段展示了一个简单的模拟案例,其中`apc_optimization`代表某种化学反应过程中影响产物得率的关键因素组合方式之一。 #### 2. **化工生产流程** 对于涉及多个串联或并联单元操作的大型化工厂来说,采用APC可以帮助协调各阶段间的物料流动速率匹配问题,从而避免瓶颈效应的发生。比如聚乙烯聚合反应釜群之间切换时序安排就需要依赖精准的时间序列规划算法支持才能达到最佳经济效益和社会效益双重目的[^3]。 #### 3. **钢铁冶金加工环节** 现代轧钢生产线普遍装备有高度集成化的计算机控制系统,其中包括了针对厚度尺寸精确调控方面的高级功能模块——即所谓的“张力平坦度联合闭环反馈机制”。这种特殊类型的APC方案不仅考虑到了当前时刻的实际测量偏差情况,还会前瞻性地考虑到未来可能产生的趋势变化方向及其幅度大小等因素综合考量之后再做出最终决定如何动作执行机构完成相应修正作业[^2]。 --- ###
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