24、迈向高成熟度:过程改进的策略与挑战

迈向高成熟度:过程改进的策略与挑战

1. 提前迈向四级成熟度

多数组织收集范例中的数据需要一定时间。即便数据不足,也不必气馁。在与追求高成熟度的组织合作中发现,少量优质数据也能发挥巨大作用。

2. 向五级成熟度过渡

与四级相比,人们在理解五级概念时遇到的问题相对较少。不过,在组织创新与部署(OID)和因果分析与解决(CAR)这两个过程领域,仍有要点需关注。

2.1 组织创新与部署(OID)

OID 过程领域包含以下七个具体实践,为五级过程改进功能提供了合理步骤:
| 编号 | 具体实践 |
| ---- | ---- |
| SP1.1 | 收集并分析过程和技术改进建议 |
| SP1.2 | 识别并分析可提升组织质量和过程绩效的创新改进 |
| SP1.3 | 对过程和技术改进进行试点,以选择要实施的改进 |
| SP1.4 | 选择要在整个组织中部署的过程和技术改进建议 |
| SP2.1 | 建立并维护所选过程和技术改进的部署计划 |
| SP2.2 | 管理所选过程和技术改进的部署 |
| SP2.3 | 衡量已部署过程和技术改进的效果 |

OID 过程领域的一个关键假设是组织的过程得到定量管理,因为稳定的过程和定量数据是多个实践的基础。

2.1.1 实施 OID 的建议步骤
  • 创建负责收集过程和技术改进建议的组织小组 :收集来自整个组织的改进建议并专业处理,对 OID 的成功至关重要。建立负责审查改进建议的小组虽非 CMM
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进
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