问题解决四步法

本文介绍了使用SMART原则定义问题、通过逻辑树和MECE原则拆解问题,以及运用优先级矩阵、二八法则分析并制定解决方案的过程,旨在帮助技术团队高效解决问题和制定行动计划。

一、界定问题

1.问题陈述表

1.问题的定义:smart原则

2.背景信息:对解决问题的影响

3.决策人:

4.利益相关者:

5.成功标准:

6.约束条件:

7.问题边界:包含范围不包含问题,地域范围,业务范围。

2.界定问题运用

1.写下问题陈述表,与问题解决人员反复沟通

2.定期检查问题陈述表

二、拆解问题

通过逻辑树拆解问题

MECE原则:相互独立不重叠/完全穷尽无遗漏

拆解维度:时间/层级/问题/问题4W1Y/价值链/盈利结构

三、分析和制定解决方案

排序-子提议解决方法-最优解决方案(期待成果/实施速度/投入资源/潜在风险)

优先级排序矩阵:

实施效果和实施难度

二八法则

80%的效果往往是关键20%的投入

逻辑树

四、制定行动计划

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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,详细介绍了正向与逆向运动学求解、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与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与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与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与动力学建模方法;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与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与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与仿真方法拓展自身研究思路。
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