10、纺织供应链绩效决策支持系统

纺织供应链绩效决策支持系统

1. 研究聚焦:纺织行业的供应链绩效评估

在众多流程工业中,纺织行业因其独特的特征和复杂的供应链,成为了研究的重点。全面的供应链绩效评估(SCPM)需要综合考虑行业内所有利益相关者的观点,并且要涵盖供应链的循环环节,如采购、生产和分销,以此明确各环节对整体供应链绩效的贡献程度。

纺织业在南亚地区,尤其是印度,是重要的产业。它为3500万人提供了就业机会,占总出口收入的五分之一,对GDP的贡献达4%。然而,印度的纺织核心产业在资源管理方面仍较为混乱,无论是原材料(如棉花、黄麻、丝绸或羊毛等)、在制品(纱线、粗布)还是成品(成品布)。

纺织供应链存在诸多问题,如活动同步困难、采购计划不佳、运营效率低下、运输成本高和分销渠道长等。此外,需求波动和交货期不确定性也给供应链带来了挑战。为了满足客户的快速需求,供应链各阶段需要保持足够的库存。而质量控制问题则是实现供应链平衡和客户满意度的最大障碍。

纺织供应链具有以下显著特征:
1. 属于流程工业
2. 供应链长且碎片化、复杂
3. 有多个中间采购阶段
4. 生产过程复杂
5. 分销渠道长

鉴于这些复杂性,若同时对纺织供应链的各个环节进行建模和优化,很难全面考虑各环节的策略。因此,需要找出具体问题,进行“假设分析”,并消除瓶颈,同时考虑问题对整个供应链的影响。纺织供应链的研究领域包括供应链整合、协调、绩效评估和废物管理等。只有将供应链决策与战略相结合,才能提高供应链的有效性。纺织供应链管理的重要组成部分包括生产运营战略、分销战略、采购战略和客户服务战略。

供应链战略必须与企业战略保持一致。因此,建议将纺织供

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 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!
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