14、NIBCO:从传统制造到数字化供应链的转型之路

NIBCO:从传统制造到数字化供应链的转型之路

1. 公司概况

NIBCO 总部位于印第安纳州埃尔克哈特,是一家全球领先的流量控制产品供应商,拥有超过 100 年的历史,年营收超 4 亿美元。作为一家私人控股公司,到 2003 年,NIBCO 约有 3000 名员工,主要在美国、墨西哥和中欧的制造工厂生产超过 20000 种不同的库存单位(SKU)。

其流量控制产品由塑料和金属制造工艺制成,广泛应用于住宅和商业建筑、工业和灌溉等多个行业。公司三分之二的销售来自大宗商品市场,主要客户包括大型批发商、大型零售商、五金合作社以及众多小客户;其余三分之一的销售来自按订单生产的产品,这些产品由直销团队与工程公司、建筑公司和承包商合作销售,用于定制项目。

NIBCO 的使命是成为全球流量控制产品的首选供应商,通过低价和差异化竞争。由于大宗商品市场增长机会有限,公司在留住现有客户和增加市场份额方面面临激烈竞争。因此,NIBCO 不仅努力成为可靠的供应商和低成本制造商,还通过增值服务来提升自身竞争力。在大宗商品市场中,服务竞争已成为公司脱颖而出的重要方式,仅靠卓越的产品质量是不够的。

2. 初始 SAP R/3 实施项目

2.1 战略规划与系统需求

1995 年,NIBCO 制定了一项长期战略计划,旨在大幅改善信息流,以确保公司的生存和发展。1996 年初,一名业务运营经理全职负责为企业资源规划(ERP)软件包和实施合作伙伴的选择制定特别工作组建议。NIBCO 的高管们认可了内部建议,决定在 1997 年 12 月前购买并实施 SAP R/3,选定的实施合作伙伴是 IBM。

2.2 项目团队与实施过程 </

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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