樊登读书会成立项目管理办公室PMO:把每件事全部做成项目

樊登读书在企业发展过程中经历了管理思路的转变,从强调个人主观能动性到精细化项目管理,引入分型创新和项目管理制度,提升企业运营效率。

可能很多人认识樊登老师,至少在抖音上见过。他是很佛系的人,一切都无所谓,一切都是命中注定。我们在创业的时候,就好像红军爬雪山过草地,需要通过刺激人的主观能动性,才能调动他的意愿。我们早期犯了很多错,他经常为我们买单。早期的企业文化中一直觉得人是特别重要的,就是刚才表格中下面那一行,就是人有多大胆,就有多大产。但是发展到一定阶段的时候,会发现犯的每个错误系数不一样,以前我们只有二十几万用户的时候犯的错也没多少人知道。现在犯一个错的时候,甚至说错一句话、做了不太合适的营销行为,这个行为都会变大。所以从今年开始做了一些管理和经营上的改变。第一个是一直提倡的分型创新,这个理论来自于李教授。樊登读书是生态型的公司,它有11家子公司,加上研究院就12个。原来只是业务线上的一个点,在发现这个需求可以扩大后,就拉出来做了一个公司。原来在大锅里面让你做一件事,这件事很多时候算不清的,你不知道投入多少也不知道产出多少。以前没上过易虹老师的课,不知道这属于绩效改进。我觉得接下来可以跟樊老师说,咱们先做个项目,这是很好的事。
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所以从去年开始到今天,我们做了11家子公司。樊登书店现在是中国第二大连锁书店,第一大是新华书店;樊登小读者有200万用户;有上万家企业在用我们的产品。这是一个我们自己想出来的办法,但这还不够,因为它的力度还不够细。今年我们换了一个CEO——吴江,来自波士顿咨询。他跟我们原来的逻辑完全不一样,是典型的流程派和技术派,什么事情都很有章法。首先在公司设置了一个新的岗位叫PMO,就是项目管理的办公室。我们把公司原来做的每一件事,现在全部把它做成项目。哪怕下个月要开年会,也是一个项目。每周会开项目会议,每个项目都会有自己的级别。他会有一些理论工具、互联网工具,来跟踪公司每一个项目的进展。还给所有的伙伴们明确的展现,就是一进公司就有两个电视机。第一个电视机是我们今天卖了多少单挣了多少钱,第二个电视机显示今天所有项目是红灯绿灯还是黄灯的状态。把每件事梳理成一个项目的时候,人人心中都有了一个很清楚的算法。
读书会,今年可以说是一个转型年,从经营公司的意识上发生了转变。原来不太考虑效率的问题,今年开始考虑了;以前是野蛮增长,当然系数还是大于一的,我们从来没有烧过钱做过推广,现在要改变野蛮增长。总结起来就两点,一个是做分型创新,把核心业务上的点拖出来做子公司,激发大家的积极性;第二件事把每一个事梳理成项目,投入多少产出多少,对所有人都公平,这些数据不是说只有管理人能够看到,是所有人都能看到。这是今年在尝试的两件事。第三个是希望易虹老师赶紧给我们做一个项目,让我们能够系统化学习。( 来源:绩效改进 樊登读书联合创始人:田君琦 本文摘自绩效改进论坛“对话企业家”中樊登读书联合创始人田君琦先生的部分内容)

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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