10、智能制造系统层级解析与案例实践

智能制造系统层级解析与案例实践

1. 供应链管理(SCM)

供应链管理(SCM)是一种通过信息共享将供应商、制造商、分销商、零售商和最终用户连接起来的管理模式,重点在于从原材料到最终消费的端到端集成。

1.1 案例:思科的企业间协同

思科 82%的客户订单通过在线下达。客户在其电子商务网站下单后,一系列信息自动生成。思科 ERP 系统审核订单,SCM 系统向供应商发送采购信息,不同供应商分别制造电路板、外壳、供电单元等通用设备,最后由工厂组装成成品。各供应商工厂的 ERP 系统迅速响应,整个过程实时自动运行,实现零库存和无纸化。SCM 系统的核心是上下游合作伙伴开放信息,共享以往视为机密的数据。

2. 协调层

2.1 内部协调

大型公司核心管理团队常面临部门协作问题。内部协作能让各部门、项目团队、企业及供应链合作伙伴共享客户、设计、生产和运营信息。企业内部协作需从传统串行工作模式转变为并行工作模式,优化结构和复杂度,缩短新产品上市时间、生产周期,快速响应客户需求。

华为提出“云、雨、沟”概念。“云”代表外部行业变化、技术变革、市场机会和内部核心价值观等环境因素;“雨”指企业各部门的业务活动;“沟”是跨部门和跨领域的工作流程,如 IPD、CRM、LTC(营销和供应链管理)、ITR(问题管理)等跨部门流程系统。只有“云”转化为“雨”并流入“沟”,才能产生能量,强调企业内部跨部门流程的重要性。

以华为研发流程为例,顺畅的跨部门协作研发流程使华为能组织数千人开发 4G 和 5G 无线通信系统。但过多流程会限制思维、扼杀创新,因此流程需持续简化、优化、结构化和规范化。当不确定性高

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)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、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的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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