1、新兴技术与供应链管理:应对当前的紧张局势

新兴技术与供应链管理:应对当前的紧张局势

1. 引言

数字化对商业模式和客户互动产生了深远影响,这在商业媒体和学术文献中已被广泛讨论。然而,较少被提及的是数字技术如何改变非面向客户的活动,特别是供应链。

2011 年汉诺威工业博览会上,Industry 4.0 概念的提出,展示了数字技术在运营和供应链管理方面的巨大潜力。Industry 4.0 不仅意味着制造系统自动化程度的提高,还基于网络物理系统和物联网,实现虚拟与物理世界的深度融合。为实现这一愿景,企业需重新设计流程,将先进数字技术融入运营。但仅数字化内部流程是不够的,企业还需数字化供应链管理,与供应商、合作伙伴、经销商和客户协作。尽管数字化供应链潜力巨大,但仍面临诸多技术和非技术挑战,解决这些挑战对实现数字化供应链愿景至关重要。

2. 数据与方法

为回答“企业在数字化供应链时面临哪些紧张领域”这一问题,采用了结构化文献综述和半结构化访谈的双重方法。定性研究适用于探索新现象,双重方法通过数据三角验证,提高研究结果的可靠性和有效性。

2.1 紧张框架

基于 Leefang 等人(2014)提出的紧张框架,该框架用于分析数字化对营销的影响,聚焦企业数字化面临的挑战。紧张框架有助于梳理供应链管理高管面临的复杂多变环境,为决策者和进一步研究提供结构化视角。

2.2 研究过程

  • 结构化文献综述 :对相关文献进行系统梳理,为紧张框架的构建提供理论基础。
  • 半结构化访谈 :与行业专家和企业代表进行访谈,获取实际案例和行业
同步定位地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数专用工具箱,尤其适用于算法开发仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达视觉传感器)的建立应用、特征匹配数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波粒子滤波)、图优化框架(如GTSAMCeres Solver)以及路径规划避障策略。通过项目实践,参者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值