多角化经营的压力

本文探讨了企业在实施多角化经营时面临的挑战与机遇。文章指出,虽然多角化有助于企业分散风险并促进创新,但过度的多角化也会导致管理复杂度提升,增加错误发生几率。管理者需平衡专业化与多角化的关系,确保企业既能稳健发展又能适应市场变化。

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  1. 一家企业的多角经营程度越少,越是易于进行管理。简单就意味着明确而清晰。在相对简单的企业里,人们能够看到自己的工作与总体绩效和成果之间的关系。

  2. 一家企业的复杂程度越少,则越是不容易出错。相对而言,复杂程度越大,则越南找出什么地方出错,从而很难采取恰当的措施予以纠正。

  3. 墨菲定律:如果某件事可能出现差错的话,他就会出现差错。

  4. 德鲁克定律:如果一件事出了差错,所有其他的事情都会出现差错,而且是同时出现差错。

  5. 对于任何一个人而言,蹙非他了解到什么才是与真相有关的,除非具有使实际情况与自己的期望形成对照的能力,否则他就会被各种事件所困扰。

”投资者“和”资产经理“

  1. 只有”超人“才能做的事情,是靠不住的,是难以持久的。

多角化有着内在和外在原因和压力。企业管理当局必须理解这些原因和压力,一遍能够控制这些因素,并进而有效地管理企业所必需的、事实上是合乎需要的多角化。

首先,是内部的压力,主要表现在:
1. 多角化的第一个重大压力是心理上的。人们对于一再重复地做同样的事情感到厌倦,他们想做不同的事情。否则,工作就会变得枯燥乏味了。

在增加一个新节目的时候,就要减去一个旧节目,以便使整个节目单的总量维持不变。即使是最伟大的钢琴家,他能够出色演奏的乐趣,也只能保持在一定的数量上。

  1. 促使企业实行多角化的另外一个因素,那就是企业规模不当。所谓多角化,就是企业对自己的原有业务进行扩张并涉足新的领域。

  2. 多角化的另一项内部压力,是吧企业内部的成本中心转化为利润中心的一种愿望,一种可以理解、值得赞赏的愿望。

总结:无论集中化是多么可取,可能也必须利用多角化来进行协调,否则就可能出现过分的专业化。另一方面,无论多角化多么可取,或事实上不可避免,也必须有一定的集中化,否则就可能分崩离析和产生混乱。事实上,简单和复杂两者都是企业所必需的,但他们却把企业拉向不同的方向。因此,绝不能任期互相冲突,而应该加以综合,发挥它们的协同效应。高层管理者的任务,就是要使多角化有一个共同的统一核心,而这一任务对于小型企业、中型企业和大型企业都是同等重要的。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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