奥园广州大区PMO制度宣贯即PMO模式培训会回顾

2021年10月,广州大区实施PMO管理模式,通过制度宣贯会议明确了权责。广州大区及各区域公司的负责人和相关人员参与了宣贯,深入探讨了PMO的权责划分和协作机制。随后,广州大区人力行政中心在各项目中进行实地宣贯,解答了一线员工关于绩效考核、考勤等问题,确保PMO模式的有效落地。未来,广州大区将持续关注PMO模式的实施,助力业务发展。

PMO·启航
聚焦项目
做实做强
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2021年10月
PMO模式正式在广州大区乘势启航

制度宣贯,权责明确

10月15日,广州大区人力行政中心统一召开下属各区域公司PMO宣贯会议。

会议邀请广州大区及各区域公司职能部门负责人、项目部负责人及相关条线人员共同参与,由广州大区人力行政负责人彭莱总主持,广州大区运营负责人黄小燕总进行宣贯介绍,围绕集团PMO管理模式要点、区域公司PMO管理模式,以广州区域公司各项目组织架构为例进行讲解。

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广州大区PMO启动宣贯会现场
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广州大区运营负责人黄小燕总进行PMO政策宣贯

会上,大家针对PMO制度进行了热烈的讨论,围绕PMO模式的权责划分、职能条线间协作等内容各抒己见。为了更好地落实PMO模式工作,提高各条线工作效率,降低无效沟通,现场各负责人出谋划策。

宣贯会后,广州大区人力行政中心组织各区域人力行政负责人,针对会上提出的问题进行一一研讨,讨论行之有效的PMO落地措施。

项目落地 及时答疑

为加强各项目对PMO模式的了解和认知,并倾听一线声音,及时为项目PM解决在职能落位过程中存在的疑惑和问题,广州大区人力行政负责人彭莱总带队,先后前往广州区域公司各项目开展实地宣贯工作,深入讲解PMO模式的理念以及具体实施方案。

在广州区域宣贯会上,针对各PM提出的绩效考核、考勤、流程审批等问题彭莱总及相关同事均做了一一解答,并随时更新问题清单,以便大家对该制度的落地更清晰。

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广州区域公司各项目宣贯会现场

珠海区域公司首先于2021年10月20日在珠海奥园广场对各职能条线负责人及区域办公的同事进行现场宣贯,并在各项目开展现场宣贯,对各项目PMO模式的运行机制进行分析与解答。

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珠海区域公司各项目宣贯会现场

湛江区域公司采用线上线下相结合的方式进行统一宣贯,人力行政部有针对性地解析了PMO模式的运行机制,给予各职能部门、项目部简洁明了的解剖。

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湛江区域公司各项目宣贯会现场

接下来,广州大区将持续监控PMO模式落地情况,打通环节,打破壁垒,并及时响应各区域、各项目、各条线需求,持续完善,为PMO模式在广州大区落地保驾护航,为经营业绩拉通职能,持续发力。

传送带损坏与对象检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:传送带损坏与对象检测数据集 • 图片数量: 训练集:645张图片 验证集:185张图片 测试集:92张图片 总计:922张工业监控图片 • 训练集:645张图片 • 验证集:185张图片 • 测试集:92张图片 • 总计:922张工业监控图片 • 分类类别: Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 patch work(修补工作):已修补的区域。 • Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 • Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 • Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 • Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 • Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 • Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 • impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 • patch work(修补工作):已修补的区域。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图像数据来源于工业监控系统,适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发:用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模型,实现实时监控和预防性维护,减少停机时间。 • 安全监控应用:识别人类和其他对象,提升工业环境的安全性,避免事故和人员伤害。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领域的应用研究,促进AI技术与工业实践的融合。 • 教育与培训:可用于培训AI模型或作为工业工程和自动化教育的案例数据,帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖:包含8个关键类别,涵盖多种损坏类型和对象,确保模型能够处理各种实际工业场景,提升泛化能力。 • 精准的标注质量:采用YOLO格式,边界框标注准确,由专业标注人员完成,保证数据可靠性和模型训练效果。 • 强大的任务适配性:兼容主流深度学习框架(如YOLO、TensorFlow、PyTorch),可直接用于目标检测任务,并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值:专注于工业传送带系统的实际需求,帮助提升生产效率、降低维护成本,并增强工作场所安全,具有较高的实际应用价值。
一、基础信息 • 数据集名称:垃圾废弃物目标检测数据集 • 图片数量: 训练集:1124张图片 验证集:375张图片 总计:1499张图片 • 训练集:1124张图片 • 验证集:375张图片 • 总计:1499张图片 • 分类类别:包含60多个垃圾和废弃物类别,如气溶胶、铝泡罩包装、电池、破碎玻璃、卡片泡罩包装、香烟、透明塑料瓶、瓦楞纸箱、薯片袋、一次性食品容器、一次性塑料杯、饮料罐、饮料纸盒、鸡蛋盒、泡沫杯、泡沫食品容器、食品罐、食物垃圾、垃圾袋、玻璃瓶、玻璃杯、玻璃罐、杂志纸、餐盒、金属瓶盖、金属盖、普通纸、其他纸箱、其他塑料、其他塑料瓶、其他塑料容器、其他塑料杯、其他塑料包装、纸袋、纸杯、纸吸管、披萨盒、塑料瓶盖、塑料薄膜、塑料手套、塑料盖、塑料吸管、塑料餐具、聚丙烯袋、拉环、绳子、废金属、鞋子、一次性购物袋、六罐环、涂抹管、可挤压管、泡沫塑料片、纸巾、厕纸管、特百惠、未标记垃圾、包装纸等。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图片来源于实际场景,细节清晰。 二、适用场景 • 垃圾自动分类系统开发:数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾物品的AI模型,用于智能垃圾桶或回收系统,提升废弃物管理效率。 • 环保应用研发:集成至环保和废弃物管理应用,提供实时垃圾识别功能,促进回收和环境保护,支持可持续发展倡议。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,助力发表垃圾识别和AI技术相关学术论文,推动技术创新。 • 教育与培训:可用于学校或培训机构,作为垃圾分类和AI目标检测教学的重要资源,培养环保意识和技术能力。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:每张图片经过准确标注,确保边界框定位精确;包含多种垃圾类别,覆盖常见废弃物,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,并支持扩展到其他视觉任务,如分类或分割。 • 实际应用价值:专注于垃圾识别,为环保、废弃物管理和回收提供重要数据支撑,有助于减少污染和促进循环经济。
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