10、多流程改进举措的整合与考量

多流程改进举措的整合与考量

在企业的发展过程中,整合和协调多个流程改进举措是一项至关重要的任务。这涉及到多个方面,包括测量计划、培训计划以及不同团队的协作模式等。以下将详细探讨这些内容。

1. 测量计划

1.1 关键问题

在制定测量计划时,需要思考以下几个关键问题:
- 各学科收集的测量指标 :有些指标可涵盖多个学科,如工作量测量和挣值;而有些则是特定学科独有的,像供应商 X 的延迟交付数量或每小时的代码行数。
- 测量规范的定义 :测量规范应包含指标定义、数据来源、收集机制、计数标准、测量单位和预期范围值。同时,还需记录解释测量信息的指南,包括分析方法和决策标准。
- 定期向管理层呈现的测量指标 :向管理层呈现测量结果的方式因组织而异。关键在于定期、准确地提供测量数据,无论是在顺境还是逆境,都要展示好消息和坏消息。
- 各学科测量系统的成熟度 :许多组织的测量工作始于软件领域,因此软件测量往往更为成熟。测量成熟度体现在指标定义的完善程度、测量的一致性和数据对流程的反映程度等方面。
- 学科内测量指标的收集方式 :不同学科的测量指标收集方式差异很大。应尽量使收集过程轻松,并尽可能自动化,但也要确保数据的准确性。

1.2 解决方法

为了回答上述问题,可以采取以下建议方法:
- 收集和审查相关文档 :收集所有与测量政策、流程和程序相关的文档,包括项目规划

内容概要:本文介绍了一个基于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式、状态转移观测方程构建,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术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握传感器融合的基本理论实现方法;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式。传统后融合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系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖高数据成本的挑战,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术可行性经济价值。; 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术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构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术路线;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、传感器选型算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析系统级思考,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。
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