IPD破局术:跨部门协作如何终结「接力棒式开发」?

企业在创新中的问题,呈现出来往往是业绩不佳、流程方法不对,但背后往往是组织管理存在问题,两者相互影响,犹如生产力和生产关系的相互作用。所以,除了要解决创新和变革中的方法和流程问题,还要解决对业务流程的管理问题,包括组织结构的适配、组织能力的构建、绩效衡量、绩效评价、薪酬激励机制、任职资格和职业发展机制等,我们统称为创新中的组织和人力资源管理问题。业务流程也可以脱离于组织而存在,我们称之为流程和组织的松耦合。如果要高质量地完成流程中的活动,就需要组织能力的支撑。因为大多数任务无法依靠单个专业领域完成,需要整合不同领域的资源和能力,所以,组织能力的打造,要根据流程的要求来进行。很多企业反其道而行之,没有根据战略和流程来进行组织设计,虽然各个部门的能力建设看起来不错,但是不能形成合力。

下面列举一些常见的情形:业务表现不佳,企业在竞争中处于劣势,营销部门认为产品不好,而研发部门认为营销能力不够;产品成本增加了,研发部门认为采购和制造部门没有做好成本管控,而采购和制造部分则认为成本与产品设计相关,是研发的问题;客户对产品不满意,各个部门相互推卸责任。

组织管理问题还体现在创新工作的价值评价和价值分配。例如,某电子设备企业承担了某项“卡脖子工程”,从全球招募了近千名相应领域的高科技人才。从生产企业调任的公司总经理,对如何评价这些人才、如何进行奖金分配难犯了。他表示希望能在每月月底,根据工作任务、工作量、工作质量等,通过一套软件程序“自动”对每个人进行评价,计算每个人的浮动工资和奖金,减少分配过程中的人为干预。这就是典型的针对生产线的绩效薪酬管理模式,当任务简单、明确时,有可能做到。但对不确定性很高的研发和创新工作,就难以移植这样的管理方式。

结构化流程的良好运作,需要流程中所有活动都被高质量执行。但流程中的活动责任主体往往分布在企业内的不同部门,有的还分布在企业外部,如果没有一种良好的组织方式,流程就无法得到良好执行。基于专业分工的部门间接力棒式的串行开发方式,往往会带来不断返工、质量不佳、延期、成本高等大量问题。无论“正确地做事”(比如产品规划和立项),还是“做正确的事”(比如产品研发过程),都需要跨部门协作。IPD体系将广泛地跨部门协作,汇集各个领域的专业智慧,共同满足客户需求,为产品的商业成功负责。各个职能部门的职责也由此发生重大变化,从直接为项目负责,转化为向这些执行流程、完成项目的跨部门团队提供高质量的资源和支持。同时,公司的企业文化、任职资格体系、绩效管理和激励机制也要进行相应的调整,支撑跨部门团队运作。

跨领域协作,不仅包括企业内部的跨部门协作,还包括企业外部协作。必要时,需要在团队中纳入企业外部成员。

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与稳定性,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、状态转移与观测方程构建,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与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与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与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技趋势的产品经理和技管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
华为集成产品开发IPD)体系,强调以市场为导向的产品开发流程,它通过建立一套跨职能的协作机制,实现了从市场调研到产品上市的端到端管理。具体来说,IPD体系包含几个关键步骤: 参考资源链接:[华为IPD体系详解:提升研发效率与价值的关键](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/7oy8nbcdt4?spm=1055.2569.3001.10343) 首先,需求管理是IPD的基础。这一步骤要求企业对市场和客户需求进行深入分析,确保产品开发的每个阶段都能够反映市场的实际需求。通过定义清晰的业务需求、市场机会和用户场景,IPD能够为后续的产品定义提供方向。 接下来,产品定义阶段要制定出具体的产品概念、目标和范围。在这一阶段,IPD强调跨部门协作,确保产品规划和设计能够充分考虑到营销、制造、供应链等各个部门的输入。 设计开发阶段,IPD体系强调采用结构化的方法,比如阶段评审和决策点,以降低风险、提高开发效率。在此期间,跨部门团队会共同解决技问题,保证设计能够与市场需求同步。 测试验证环节,IPD体系要求在产品开发流程中早期引入质量控制,通过不断测试和验证来确保产品能够满足既定的质量标准。 制造与分销阶段,IPD体系则关注如何通过有效的供应链管理和制造流程的优化,快速响应市场变化,保证产品的及时上市。 最后,市场营销阶段,IPD体系强调对产品上市后的市场反馈进行跟踪和分析,为后续产品的改进和新产品开发提供数据支持。 总之,华为的IPD体系通过跨部门协作和以市场为导向的流程优化,不仅提升了产品开发的效率和质量,也增强了企业的市场响应速度和竞争力。对于中小企业而言,可以通过学习华为IPD体系的基本原则,并结合自身的资源和市场环境,进行适当的调整和应用。 参考资源链接:[华为IPD体系详解:提升研发效率与价值的关键](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/7oy8nbcdt4?spm=1055.2569.3001.10343)
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