企业图纸流程管理会遇到哪些问题?如何避免?

企业在建立图纸管理流程制度后仍面临问题,如监控不力、部门利益冲突、授权不足、培训缺失、投资回报分析缺乏及管理者短期视角。流程管理的本质是工具,关键在于使用。流程管理旨在提升业务效率,消除壁垒,但需随企业发展更新迭代。解决之道包括强化监控、协调部门利益、充分授权、加强培训和量化投资回报分析。

为了更好管理好图纸文件,企业开始在公司里把图纸的管理使用流程制度化,但仍存在问题?其中最大的问题是随着企业的战略目标和时代的更新,有问题的流程没有随着企业的发展而进行更新迭代。越是创新公司越重视流程,流程是保证创新资源的重要手段。

弊端存在于执行和监管上。通常表现为:

1. 流程监控不力,无法提供进一步优化所需的具体问题描述。

2. 部门之间利益矛盾导致流程改造无法有效进行。

3. 授权不足导致流程拖沓。

4. 缺乏必要培训及企业文化,让员工了解流程的必要性。

5. 企业体量太大,而流程改造的投资回报又没有定量分析方法,不敢冒险进行。

6. 企业管理者并不是企业的所有者,其企业战略往往是局限于一定时间范围内的等。

如何进行避免?流程的本质还是管理工具,关键还是看工具的使用。

 

    流程管理是一种以规范化地构造端到端的卓越业务流程为中心,以持续地提高图纸文档管理、组织业务效率、消除部门间壁垒、获取更高竞争力等为目的的系统化需要方法,也有针对流程管理的系统。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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