23、消费品与工业产品公司系统开发项目管理案例剖析

消费品与工业产品公司系统开发项目管理案例剖析

1. 项目背景与起源

消费品与工业产品公司(CIPI)是一家财富 100 强企业,业务遍布全球。公司对采购流程进行了全面评估,发现应付账款流程存在劳动密集、效率低下等问题。例如,公司通常有大约 15,000 个待处理项目因信息核对问题而暂停付款,许多项目需 30 至 60 天才能解决,且大部分问题源于公司内部失误,这给供应商带来了严重的现金流问题。

为解决这些问题,公司决定进行根本性变革:
- 改变付款策略:在合理范围内支付所有发票,采用质量控制方法评估供应商表现,淘汰问题供应商。
- 引入新技术:安装基于 PC 的文档成像系统,开发文档控制系统(DCS),实现无纸化办公,提高服务质量并降低处理成本。
- 系统改造:除开发 DCS 外,还需对五个主要系统进行更换或改造,应付账款审计系统(PAS)项目最初旨在改造计算机化发票匹配系统(CIMS)。

2. 公司系统开发模式

CIPI 的系统开发采用集中与分散相结合的模式:
- 集中方面:有大型企业信息系统(IS)团队负责企业数据库和系统,企业数据中心由企业 IS 运营,企业 IS 还为各部门提供服务,如管理项目、提供技术人员等,并按小时计费。
- 分散方面:约有 30 个部门级系统团队,部门可自行开发系统,但涉及企业数据库时需企业 IS 参与。此外,计算机操作也存在集中与分散的情况,各部门甚至科室也有自己的计算机和局域网,企业 IS 负责制定硬件和局域网标准,并提供技术支持。

由于应付账款系统涉及企业财务数据库,大部分系统开发需企业 IS 参与,但 DCS 不直接影响企业数据库,因此由安德森所在的

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
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