4、敏捷方法:效能解析与应用挑战

敏捷方法:效能解析与应用挑战

1. 敏捷方法为何如此有效

在商业领域,敏捷方法正逐渐崭露头角,展现出独特的优势。通过对比两家面临相同挑战的组织,我们可以清晰地看到采用敏捷方法的组织与传统组织在结果上的巨大差异。敏捷方法之所以有效,主要体现在可控风险的管理、较低的启动成本以及能够为组织带来初始回报和持续收益这三个关键因素上。

1.1 可控风险的管理

市场波动、员工流动和资源水平的变化等因素,在很大程度上是组织无法控制的。然而,组织可以控制其应对这些风险因素的规划和响应方式。敏捷原则以不同的方式保护组织免受可控风险的影响,并且这些原则相互补充。

  • 响应式规划 :组织在开展业务活动时投入资源,就意味着承担了一定的风险。前期投入的资源越多,若情况发生变化,预期结果无法达到预期回报的风险就越大。响应式规划使组织能够先投入少量资源,根据内外部影响因素监控进展,并根据最新信息调整后续投入。这虽不能消除意外问题的影响,但能将其影响降至最低。
  • 频繁且持续的商业价值 :即使敏捷工作因意外风险而停止,组织的初始投入也可能部分或全部收回。敏捷方法要求交付团队在每次迭代中产生高商业价值的成果,如包含真实客户数据的销售报告、可运行和发布的网站功能以及在实际环境中应用和衡量的业务流程效率提升等。这些都是组织可以继续利用的实际产出。
  • 直接的利益相关者参与 :组织常犯的一个大错误是假设所做的工作能满足目标受众的需求。工作与需求方的距离越远,产出与需求不匹配的可能性就越大。这不仅可能导致返工成本增加,还可能影响市场份额、
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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