15、数字化时代的服务化与制造商产品共享决策

数字化服务化与产品共享决策

数字化时代的服务化与制造商产品共享决策

在当今数字化时代,服务化和产品共享业务正逐渐成为商业领域的热门趋势。服务化作为工业4.0的典型代表,而产品共享则借助在线平台为企业带来了新的增长机遇。下面将深入探讨这两个领域的相关内容。

服务化的关键要点

服务化是一种将产品与服务捆绑为定制化、集成化解决方案的商业模式,它正逐渐改变着企业与客户之间的关系。以下是服务化的一些关键要点:
1. 客户需求转变 :如今,客户期望通过服务化模式将长期的固定资产支出转变为日常运营费用,以按使用付费的方式满足需求。这使得产品制造商不仅要提供产品,还要对产品性能负责。
2. 盈利关键因素 :对于制造商而言,要实现服务化的高效盈利,需要将商业模式转化为运营模式,有效利用人力、数字技术、流程和价值链等资源。定价是盈利的关键参数,需考虑直接和间接成本以及潜在风险。
3. 数字技术支撑 :物联网、分析、云计算和人工智能等数字技术是服务化的重要组成部分。这些技术使智能产品能够实时监控自身性能和使用情况,为制造商提供信息优势,有助于识别有价值的见解并实现商业化,同时降低设备管理风险。
4. 融合物理与数字 :服务化是一种融合数字和物理方法的业务模式。信息和资金通过数字渠道流动,而高效、有弹性的供应链则确保备件、消耗品和服务人员能够到达最后一公里。
5. 规模效应 :运营规模对于服务化的盈利和可持续性至关重要。仅进行概念验证、试点和小规模实施的企业可能会面临服务化中断的风险。企业级的服务化,并获得高级管理

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
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