敏捷在医疗器械开发中的应用 —— Q&A

敏捷方法通过增加技术团队与客户的深度参与,实现快速迭代和反馈循环,从而提高生产率和员工满意度。它强调质量是开发过程的一部分,而非后期附加,并且能够适应如医疗设备等受监管行业的需求。虽然硬件开发的周期较长,但敏捷实践依然适用,通过交错设计和构建,实现灵活交付。敏捷不仅限于软件,整个产品团队都能从中受益,提高整体组织效率。

(1)敏捷有什么神奇之处?它能为我们做什么呢?

生产力是第一竞争力。一个医疗设备客户在经过大约2年的强劲的敏捷过渡计划后,从一年14个版本的迭代到一个月14个版本的迭代。更重要的是,这不是一个孤立的例子;类似的成功故事随处可见。敏捷方法的“秘密”是公司的技术交付团队和客户之间更深层次的参与。频繁的发布包含了一个反馈循环,从客户到市场,再到工程师和设计师的支持。这让所有人都参与进来,并专注于同一个愿景。当您转向敏捷方法,认识到“自组织”的真正本质时,员工满意度(最终意味着生产力)会大大提高。如果使用得当,这种实践可以支持Daniel Pink在《Drive》中提出的概念。在健康的团队中,学习可以促进精通,而与业务方面的合作也可创造更高的目标,这比直接控制任务和个人时间更高效。结论是,作为一个团队,技术人员行使必要的自主权,以处理现代产品开发中日益增长的复杂性。自主、掌握和目的的“驱动”原则都在发挥作用。

(2)Ok,这样我们就可以提高生产率了。不会牺牲质量为代价吗?

常言道:“我们可以做得快,做得好,亦或做的成本低——随便选两个。”敏捷方法能打破3选2的限制,同时实现这三个目标。适当的敏捷方法将质量作为开发必不可少的一个部分,而不是在事后进行测试和审查,同时也需考虑降低产品的安全风险。产品风险通常随着设计的出现和客户有机会试用后而变得更加明显——敏捷方法中评审会足够灵活,那么所有问题都可以迎刃而解。敏捷团队以其高效生产力而闻名——这并不意味以牺牲质量为代价,当敏捷实践技术能被正确熟练使用时,质量也会随之大大提高。

(3) FDA或公告机构检查员对敏捷方法作何评价呢?我的QA和RA的人告诉我FDA需要瀑布式开发。

现有的指南,如软件验证的一般原则、设计控制指南、或IEC62304,一直明确表示它们不规定任何特定的生命周期模型。现在,AAMI的技术信息报告45指出了敏捷哲学与良好医疗的关系设备质量过程可以协同工作。

(4)我们同时进行硬件开发,但是,硬件开发交付周期长——所以他们不可能是敏捷的,不是吗?

原型设计以在初步电子和机械设计上能快速获得结果而闻名。敏捷团队的目标不是在构建任何东西之前完成项目的所有设计工作。相反,他们通过尽早构建最困难的功能来降低风险。设计和构建的活动在整个项目中交错进行,这样每隔几周就可以交付的工作特性,让真正的客户试用并给出反馈。硬件的迭代周期比软件的要长,但这并不意味着会给敏捷实践带来障碍。同样的约束适用于所有有给定技术的公司。敏捷团队的不同之处在于,他们可以快速了解自己的能力,并在能力范围内很好的控制,从而高效的实现他们的交付承诺。这意味着使用敏捷方法的团队经理,不会像瀑布团队经理那样盲目,无法掌控最终交付。

(5)敏捷听起来很棒,它只适用于软件,是吗?

实际上,在一个产品团队中,灵活的工作方法和信息共享方式有利于所有利益相关者。软件团队可以加速他们的交付速度并提高自身质量,但如果面向客户的职能(如营销、支持、服务)这种不能以主动和互动的方式工作,这将是无用的。组织内部的一致性很重要,如果一个一个部门的效率比其他部门快很多,组织内部关系就会变得紧张。常言道:一个轮子转得比其他轮子快的车不是好车!敏捷实践最初是为软件开发工作而开发的,类似的实践从某种程度上已经在硬件开发中存在了几十年,并且在创造更多应用场景。在任何规程中,都可以有早期捕获缺陷、控制复杂性和支持的实践交付产品功能的“薄的、垂直的切片”。

(6)在开始实施敏捷前,是否有书籍或合适的课程推荐,让大家能轻而易举了解敏捷的?

是的,公司可以通过学习来实现。就像学习一种乐器或一门新语言一样,这是具有挑战性的,容易出现错误亦或钻进死胡同。通过聘请外部教练与团队合作,建立敏捷工作所需的思维和习惯,实际上可以节省您的时间和金钱。我们建议您采用教练,并针对您公司和行业的特性从定制化的培训开始着手。企业之间的差异比个体之间的差异要大得多——医生在没有检查病人的情况下开出治疗处方,将被视为玩忽职守。你不需要成为一名敏捷方法学家,你只需要得到这样的帮助,让你走上正确的敏捷之路。

(7)关于所谓的“敏捷”,我们所听到的是,它只是一个把过程和文档丢弃的借口。真相是什么?

是的,有些公司宣称他们是“敏捷的”,实际上意味着他们已经抛弃了过程、文档和所有其他支持良好开发的实践。这使得非敏捷公司很难理解他们如何能够在医疗开发中受益,并且仍然能保证交付所需的质量和安全,以及遵守监管期望。一家了解规范医疗工作的敏捷培训公司可以指导您开发灵活、合规和强大的流程。事实上,如果实现得当,敏捷方法远比过去遵循“瀑布”方法的尝试更有纪律。

 (8)其他公司是否在使用敏捷方法?

是的,许多受监管的医疗开发公司都在积极地使用敏捷——而不仅仅是创业公司。GE医疗和西门子已经使用敏捷方法好几年了,我们已经在许多从事医疗设备和临床试验数据管理的公司中看到了敏捷开发的描述。亚马逊、Ebay、谷歌、苹果和Facebook等头部公司都在应用敏捷实践,从而在速度和质量上让竞争对手望尘莫及。

(9)如果我们聘请人员帮我们完成这个转型,这不是一笔很大的开销吗?

实际上,它并不需要如此—如果您可以提高您的生产力,缩短您的开发时间,并大大减少出现在该领域的潜在错误,那么您得到的回报是加倍的。关键是要有长远的眼光。敏捷转型需要时间,我们的客户报告了我们在上面问题1中引用的收益,在两年的过渡项目之后实现了这一改进。关键是投资回报率,进度延误代表收入损失,损失的收入永远无法挽回。敏捷团队可以实现他们的承诺。另一方面,缺陷导致更高的支持成本,从而降低了利润。一周的时间表延误让你付出了什么代价?如果你能将你的缺陷减少一半,你会减少多少支持成本?你可能已经为“不”使用敏捷方法付出了高昂的代价。

内容概要:本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机(SPMSM)有限控制集模型预测电流控制(FCS-MPCC)仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块,实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制,具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析,涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形,验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性,并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群:自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生,以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员;具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳; 使用场景及目标:①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目;②作为电机先进控制算法(如MPC、MPTC)的仿真验证平台;③支撑科研中对控制性能优化(如动态响应、抗干扰能力)的研究需求; 阅读建议:建议读者结合Simulink环境动手搭建模型,深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑,重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制,并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验,以增强实践与创新能力。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域,涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析:1. 实数与倒数的定义:该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度,即一个数a的倒数表达为1/a,因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用:科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法,其形式为a×10^n,其中1≤|a|<10,n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离,将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法:考察学生解决包含分母的方程的能力,题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值,需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认:该题目测试学生对于几何体三视图(主视图、左视图、俯视图)的认识,需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算:题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积,要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念:题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义,要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解:考察学生在实际问题中进行数学建模的能力,通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用:题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用:题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究内容概要:本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究”展开,提出了一种结合改进粒子群优化算法(IPSO)与长短期记忆网络(LSTM)的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参数(如学习率、隐层节点数等),有效提升了模型在短期电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略(如引入自适应惯性权重、变异机制等),增强了全局搜索能力与避免早熟收敛,并利用实际电力负荷数据进行实验验证,结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性(如MAE、RMSE指标)方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群:具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员,尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,提升电网调度的精确性与稳定性;②为优化算法(如粒子群算法)与深度学习模型(如LSTM)的融合应用提供实践案例;③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习,重点关注参数优化机制的设计思路,并动手复现实验部分,通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值