10、增材制造咨询服务的商业模式:全面解析

增材制造咨询服务的商业模式:全面解析

1. 增材制造的崛起与咨询服务需求

增材制造(AM)自20世纪80年代诞生以来,在过去十年才真正获得广泛关注。随着支持技术和商业基础设施的不断完善,AM展现出推动下一代工业化的巨大潜力。众多公司希望在供应链中引入AM,原因包括加快产品上市时间、实现更高程度的产品定制、通过特殊设计提高零件性能和复杂度、实现更快速灵活的制造流程、提高材料利用率(减少浪费)、降低库存以及简化供应链等。

然而,随着行业数字化转型的加速,那些对AM了解有限的公司正逐渐错失商业机会,难以保障长期发展。如今,包括波士顿咨询集团、普华永道、德勤、毕马威和安永在内的各大管理咨询公司都提供AM实施相关服务。同时,具备AM技术专长的公司也纷纷开展咨询业务,如EOS Additive Minds、GE Additive Engineering Consulting等。

2. 理解商业模式

商业模式的概念由Osterwalder和Pigneur在2010年推广开来,它描述了组织创造、交付和获取价值的基本原理。尽管该术语在学术和商业领域被广泛使用,但对于其确切含义仍存在一些混淆。Osterwalder和Pigneur认为,以价值/客户为导向的商业模式比以活动/角色为导向的商业模式更具“外向性”。而Zott等人则建议采用更精确的概念或基于活动的主题来统一商业模式的定义。

本质上,商业模式旨在全面描述企业的运营方式。它涉及企业如何通过产品或服务设计来定义竞争战略、如何定价、生产成本如何、如何通过价值主张与其他企业区分开来,以及如何将自身价值链与价值网络中的其他企业整合等方面。许多企业改变商业模式的主要原因之一是为了实现组织内部的数字化转型。有效的

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,重点研究了正向与逆向运动学求解、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。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与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与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与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 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与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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