找到方向,找到方法

本文分享了一名技术出身的管理者如何提升工作效率的经验。通过提高战略视野找到正确的方向,利用杠杆原理优化资源配置,加强团队间的协作,并重视团队建设和方向沟通。这些方法有助于技术管理者更好地发挥领导作用。

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找到方向,找到方法
 
《格鲁夫给经理人的第一课》中提到一个公式:“一个经理人的产出,就等于他直接管辖和间接影响力所及的组织产出加总:经理人的产出=组织产出加总=a×A+b×B+c×C+……”。这个公式清晰的告诉我们,经理人不等于做具体事情的高手,作为一个部门的管理者,我们需要用管理者的方式来看问题。
技术出身的人看问题习惯是发现问题,然后去解决,这虽然是个非常有效的工作方法,但是最终仍然会细小的琐事缠身,最后变成了一个能力最强的人,而不是管理者。但是技术转管理并不是一个难事,因为强大的逻辑思维能力、发现问题的能力、解决问题的能力都可以帮我们很多忙,但是也面临巨大的挑战。
下面具体谈谈我的体会
 
一、找到方向,需要提高到战略的角度看问题
    我是个解决问题型的人,以前看得最多的是细节,特点也很明显,具体事情的解决办法比较多,但是存在一个致命的问题,看问题和别人总是不一样,即使用换位思考这种方法也不行,导致沟通中存在很多的障碍,原来这个问题的根本在于我们虽然接受不同的任务,但是有一个总任务,总任务在分解后的目标有一个优先顺序,而由于任务性质的不同,往往在具体执行过程中,因为分解目标的相互矛盾,这个总任务分解目标的顺序被抛弃了,坚持的是自己的任务。
 
二、找到方法,最高杠杆率
以前常用的方法是做todolist,这个方法最大的好处是随时了解自己的任务,在细节上,用这个方法很轻松的就完成工作。而现在我发现还需要再进一步,分析和预测事情的后果,我们很清楚解决每个问题的目的,但是我们需要计算产出。我们的资源有限,我们需要性价比。
1、加速每一项管理活动执行的速度;
2、提升每一项管理活动的杠杆率;调整管理活动组合,剔除低杠杆率活动,代之以高杠杆率的活动!
而在此之外我的感受是:当一个问题成为整个事情的阻碍的时候,我们需要集中资源拔掉它,当这个种问题还没出现的时候,我们就集中资源做效率最高的事情。
 
三、团队合作,不要负面影响别人最高杠杆率
一方面,也许我们多付出1个人1天的劳动,销售部门能增加价值我们整个团队一个月薪水的单,另一方面,也许我节约了1天的时间,可能让其他部门增加1个星期的劳动成本。某些时候的成本计算要考虑其他合作团队的成本。
 
四、团队建设,需要手段
现在招人很麻烦,一个团队搭建好了后,每个成员的气士就显得非常重要,一个熟练技能的成员的气士低下造成的打击对整个团队甚至是致命的。四种人才的划分提示我们,我们更多的需要通用性人才。
谨慎的承诺、快速的行动、超值的回报。
 
五、需要更多的反思和方向上的沟通
这是我这次培训最大的收获,其实这次培训的很多道理都学习过,了解过,但是整个过程中还是发现老师所讲的问题我依然存在,而且好象总犯错误,而平时我也是经常的记录自己的情况,我相对沟通也比较多,这次思考的结果是,原来我和其他人之间的方向上存在问题,这种问题不是一天产生的,而是很多次细小的偏差导致的。
我们需要经常性的沟通才能调整这种偏差,包括做事的方向和方法,理念,这也是要经常参加此类培训的一个目的。
 
内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程跨平台开发方面的特性优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧应用场景。文章首先介绍了高阶函数Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程跨平台开发领域不断完善发展。; 适合人群:对函数式编程跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解实践Kotlin的函数式编程特性跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真实验验证了稳定性综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解分析系统性能。通过阅读实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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