9、工作可视化与工作项卡片设计

工作可视化与工作项卡片设计

1. 工作流映射到看板

看板通常有多个列,这些列代表工作流程的不同步骤。但如何确定这些步骤,以及在新看板上应该放置什么内容呢?

1.1 捕捉实际工作流

要捕捉实际的工作流,而不是公司标准的书面版本。可以先确定一两个最典型的工作项,然后“顺流而下”,了解在特定环境下工作是如何流动的。正确确定工作流可能很困难,但这是值得花费时间的,因为这能促使团队审视隐含的假设,让团队成员更深入地理解团队的工作方式。

1.2 团队设计看板

看板应该由使用它的团队成员来设计,而不是经理、团队领导或教练。这样可以增强团队成员的主人翁意识,提高他们遵守商定的政策和流程的可能性。

1.3 避免急于改进

可视化的目的是理解工作并使改进机会更加明显。先映射工作流,不要急于立即改进流程,因为改进机会可能不在你最初认为的地方。

1.4 处理不同类型的工作

并非所有类型的工作都遵循完全相同的工作流。团队需要共同决定如何处理这种情况,例如某些类型的工作可以跳过一两个列。有时候,列的名称可能过于具体,不适合所有类型的工作,此时使用更抽象的名称可以使工作流适用于所有情况。

1.5 灵活调整看板

不要在前期投入过多精力,当发现工作流与最初设想不同时,要准备好重新设计看板。建议使用可擦除的白板笔绘制看板,在设计相对稳定之前,先不使用电子工具和花哨的胶带。

以下是一个简单的工作流映射示例:

graph LR
    cla
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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