数字化为核心,数字经营为手段

企业数字化转型:路径与策略

产业数字化转型在线下不断被提及。并且,许多企业都很重视它。一些尚未实现数字化转型的企业,将数字化转型作为当前发展的首要任务。如何理解数字化转型在企业发展中的作用,企业如何实现数字化转型?
企业数字化是指企业借助数字化技术,通过企业采购、生产、库存、营销、财务、人力资源、客户资源管理等部门的信息,实现链接共享,通过大数据分析辅助企业决策,提高内部沟通和决策的效率。具体而言,数字化转型包括三个方面:转换、融合、重构。
1、转换
从传统的信息技术承载的数字转变成“新一代IT技术”的数字,实现技术应用的升级。
2、融合
从实体状态的过程转变成信息系统中的数字、从物理形态的数字转变成虚拟形态的数字,打通全方位、全过程、全领域的数据实时流动与共享,实现信息技术与业务管理的真正融合。
3、重构
适应互联网时代和智能时代的需要,基于数字化实现精准运营的基础上,加快传统业态下的设计、研发、生产、运营、管理、商业等的变革与重构。
在企业数字化转型过程中,数字化是核心,智能数字化运营是手段。我们所说的“数字化转型”是一种概念和目的。要如何实现数字化转型?就要倚靠像DSP数字化服务平台这样的以数字化为核心的技术手段。
通过DSP数字化服务平台,将传统技术手段转化成为数字化手段,实现运营手段的升级;通过DSP数字化服务平台将数据进行深度分析,使得数据和业务模式进行深度融合;通过智DSP数字化服务平台,重构实体行业,适应互联网时代的需求开拓线上渠道,线上引流获客,线下到店消费。

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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