项目经理如何管理好自己的时间

项目经理如何做好时间管理? 通过这些方法,项目经理可以更有效地管理时间和资源,确保项目的成功。这些方法结合了项目管理的最佳实践和时间管理理论,如SMART原则、ICE方法、番茄工作法、NIRP原则、敏捷方法、PDCA循环和Kaizen原则,为项目经理提供了一套全面的框架来优化时间管理。 阅读详情

    项目经理要带领项目团队建设好一个项目,所需要关注和落实的事情很多,如果从时间管理方面来说,项目经理既需要管理好项目团队成员的时间,同时也需要管理好项目经理自己的时间,两方面缺一不可。由于项目团队成员的工作比较单一,因此管理好项目团队成员的时间相对来说比较容易,可以通过详尽的分解、合理的项目计划和及时的项目监控来实现;但项目经理特别是大型项目的项目经理往往琐事缠身,好象每件事情都很重要都需要处理,如何在“百事缠身”的环境下,管理和充分利用好自己的时间,是困扰项目经理的一个大问题。

    本人总结了这些年从事项目管理的一些经验,拟从以下五个方面试图给出该问题的解决方案。

   

    (一)给自己规划好工作

    项目经理比较擅长规划项目团队成员的工作,但往往会忽视规划自己的工作,这种做法是很危险的;有的项目经理甚至认为自己的时间自己控制和把握就行了,根本就不需要规划,这种观点更是极其错误的。

    项目经理自身的时间是相当宝贵的,如果规划和利用不好,则会给项目绩效带来很大的影响,有时甚至是“致命”的。项目经理特别是大型项目的项目经理每天都有项目会议、工作协调、思想交流等琐事缠身,如果不善于规划好自己的时间,则每天都会忙得不可开交,但各种各样的事务仍然是“剪不断,理还乱”。

    作者认为著名的帕累托作时间能产生明显轻重之分的。作者经过多年的项目实践,认为这样一条处事规则比较有指导意义:“项目经理有效利用时间并尽量使工作价值最大化的有效方法是:每天工作之前确定当天最重要最紧急的六件事情,并按轻重缓急完成”。这里强调“六”件事的理由是:如果规划的事情太少,则很难完成较重要的工作;如果规划的事情太多,则工作很可能失去重点。

    当然,以上规则也不是“金科玉律”,项目经理可以根据实际情况规划自己当天所需要完成的事情(如五件事情或七件事情等),但一定要确保“该完成的重点工作一定完成了”,同时也要避免“捡了芝麻丢了西瓜”的现象出现。

    笔者曾做过一个调查,发现大部分优秀的项目经理,都有采用小卡片每天规划自己重点工作的习惯。

    (二)懂得放弃

     “没有用不完的时间,只有做不完的事”。

    我身边有一些项目经理,他们认为只有将所有的事情做完做好才能放心,实际情况往往是事情做不完,有时甚至是一些最重要的事情都没有做完,结果延误了项目的工作,给项目带来了较大的影响。

项目经理一定要学会具有敏锐的事物分析能力。项目经理要能明确地判断出什么事情是重要的,什么事情是不重要的;什么事情是值得花时间做的,什么事情是不值得花时间做的。从前面谈到的“至可以大胆地放弃一部分。如果我们真正能把影响项目绩效的最重要的“六”件事情(即大约总事情的根据轻重缓急做一部分,没时间就可以干脆放弃。

    项目经理学会懂得放弃,是一项难能可贵的本领。我们一定不要将大部分精力花在对项目影响很小甚至几乎没有影响的事情上,这样不但会因为为琐事“疲于奔命”而“荒于要务”,而且会因为“无的放矢”而最终“劳而无功”。

    (三)善于授权

    有些项目经理真可谓兢兢业业,什么事情一定要“亲历亲为”才放心。实际上,这种做法是不可取的。

项目经理需要成为项目团队成员的榜样和表率,但并不意味着项目经理就需要将“所有问题都自己扛”。

项目经理切忌患得患失、事无巨细,如果这样,则势必轻重不分,其结果只能是“枉费心机白费力气却于事无益”。一个人的精力是有限的,项目经理要善于授权,项目经理完全可以把“六件”之外的事情委托给项目团队的其他成员完成,这样项目经理才能集中精力处理好自己该处理的事情。

    需要指出的是:项目经理需要授权,但不要把只有项目经理自己能做的事情也交给别人去做,项目经理只能是将一些可以由别人替代完成的工作授权出去。项目经理切忌将别人无法替代的工作也授权出去,这样不会有好结果。

    另外,项目经理还需要注意,授权不等于授责,项目经理不要错误的以为工作授权出去了就可以万事大吉,项目经理需要及时跟进被授权的工作,如果真出了问题,项目经理需要主动承担责任。

    (四)集中精力办“大”事

    对于重要的工作,几个小时全神贯注产生的效力,远大于每天为重要的工作留出“整块”不受干扰的时间,这是德鲁克对知识工作者时间管理的重要建议。

作为项目经理,千万不要因为一些琐事而使一些重要的工作被延误而一拖再拖。项目经理要“懂得放弃”,下决定抽出时间,集中精力办 “大”事。

    笔者就曾在该问题上犯过错误,以为每天做事情的一部分,不但可以充分利用好“零碎”的时间,而且结果也不会受到影响。事实证明恰恰其反,不但浪费了自己大量的时间,而且最终的结果也不尽人意。

    (五)用心更要用脑

    读书的时候,老师经常教导我们要“用心读书”;参加工作后,上司也经常教导我们要“用心工作”。乍一看,这种观点确实没错。

    实际上,由于项目各种不定因素的存在,因此我认为作为项目经理光 “用心工作”是远远不够的。“用心工作”只能表明项目经理工作态度很好、很敬业,工作的最好结果也只能是 “将已做的事情做好了”。因此,有时侯我们看到有些项目经理虽然成天忙得焦头烂额,但绩效甚微也就不足为怪了。

    项目经理在“用心工作”的同样,一定要“用脑工作”。“用脑工作”是指多思考多想办法,“用脑工作”不但能使该做的事情采用最好的办法做好了,而且能让宝贵的时间花在“刀刃”上,其结果无疑是抓住了。

    同样,一定要“用脑工作”。“用脑工作”是指多思考多想办法,“用脑工作”不但能使该做的事情采用最好的办法做好了,而且能让宝贵的时间花在“刀刃”上,其结果无疑是抓住了问题的要害而使工作事半功倍。

项目经理在“用心工作”的同时并“用脑工作”,这样的项目经理才称得上是优秀的项目经理,也才能获得真正意义上的成功。

 

 

 

 

项目经理的六个时间管理技巧 要成为一名成功的项目经理,您必须能够很好地管理自己的时间。最好的项目经理确保他们在大部分时间内都能保持高效,并不惜一切代价避免浪费时间。以下提示可以帮助您更有效地管理时间。 1、创建计划 也许你会问这个跟时间管理有什么关系?好吧,如果每个人都知道他们在做什么,并且有一个定期重点关注的计划,那么作为项目经理,您将花费更少的时间来处理由于缺乏清晰规划而带来的混乱。 2、记住80/20规则 ... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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