15、大陆航空:实时商业智能的成功实践

大陆航空:实时商业智能的成功实践

1. 大陆航空的发展历程与挑战

大陆航空成立于1934年,最初仅拥有一架单引擎洛克希德飞机,在尘土飞扬的跑道上起飞。多年来,它不断发展壮大,成功应对了航空业的高度波动性和激烈竞争。如今,它是美国第五大、全球第七大航空公司,每年运送约5000万名乘客前往五大洲,每天有超过2300个航班,飞往227多个目的地。

然而,在1994年,大陆航空陷入了困境。在当时的美国十大航空公司中,它在准点率、行李处理、客户投诉和超售导致的登机拒绝率等方面排名第十。糟糕的服务使公司陷入财务危机,在过去十年中两次申请第11章破产保护,正走向第三次,可能也是最后一次破产。十年间,公司更换了十位首席执行官,人们戏称大陆航空是“完美的第十名”。

2. 转机与实时商业智能的引入

1994年,戈登·白求恩成为大陆航空的首席执行官,到1998年,他带领公司在航空业中实现了从“最差到第一”的转变。这一转变的关键在于“前进计划”,该计划一直是大陆航空成功的蓝图,并且越来越多地得到实时商业智能(BI)和数据仓库的支持。目前,实时技术对于大陆航空在客户中,尤其是优质客户中从“第一到最受欢迎”的转变至关重要。公司总裁兼首席运营官拉里·凯尔纳表示:“实时商业智能对于实现我们的商业战略至关重要,并创造了显著的商业利益。”事实上,从1998年到2004年,大陆航空通过其商业智能计划实现了超过5亿美元的成本节约和收入增长,投资回报率超过1000%。

2.1 数据仓库和商业智能的作用

实时商业智能正将大陆航空推向新的高度。在实时数据仓库和强大的数据管理领导的推动下,公司的各个方面都发生了巨大变化。

2.1.1 信息
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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