21、测量与分析:助力业务决策的有效手段

测量与分析:助力业务决策的有效手段

在企业管理和业务运营中,准确的测量与分析是实现目标、优化绩效的关键。测量与分析(Measurement and Analysis,MA)旨在开发和维持一种测量能力,以满足管理信息需求。下面将详细介绍相关内容。

一、测量与分析的目的和活动

测量与分析的主要目的是为管理决策提供支持,其涉及的活动包括:
1. 明确测量与分析目标 :确保这些目标与已确定的信息需求、工作、组织或业务目标相一致。
2. 指定测量指标、分析技术和数据处理机制 :涵盖数据收集、存储、报告和反馈等方面。
3. 实施分析技术和数据处理机制 :进行数据收集、报告和反馈。
4. 提供客观结果 :用于做出明智决策和采取适当的纠正措施。

将测量与分析活动融入工作流程,有助于实现以下目标:
- 客观规划和估算
- 跟踪实际进度和绩效,与既定计划和目标进行对比
- 识别和解决与流程相关的问题
- 为未来将测量融入更多流程提供基础

二、测量能力的实施与数据存储

实施测量能力的人员可能隶属于独立的组织级项目,也可能融入各个工作小组或其他组织职能(如质量保证)。测量活动最初聚焦于工作小组层面,但也可满足组织和企业级的信息需求。为支持这一能力,测量活动应满足多个层面的信息需求,包括业务、组织单元和工作小组,以减少组织发展过程中的重复工作。

工作小组可将特定工作的数据和结果存储在特定的存储库中,但当数据需要广泛

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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