Siebel Customer Order Management 7.8 Overview 2

SiebelCustomerOrderManagement基于CAF框架,提供多种业务优势,如缩短生产引入和修订时间、加速从报价到现金的响应速度、降低订单和报价错误率,并提升平均订单规模。

 Siebel Customer Order Management 7.8 Overview 2

 

Siebel Customer Order Management 基于Composite Application Framework.

CAF 是一套全面的框架, 它让企业利用Siebel application 和现有的企业技术资源, 无缝地把企业信息和服务集成到商业流程中, 从而增强企业现有能力去满足所有渠道的商业需求.

 

现在很多企业都认识到使用Siebel system best practices 能够带来以下多种benefits:

ü         减少production introduction and revision times 20~30%

ü         减少 Quotes to Cashed 的相应时间 50%

ü         减少 Order and Quotes errors 50 ~ 70%

ü         增强平均的Order size 2~5%,(通过 Up-Sells, Cross-Sells)

 

 

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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