PMO如何应对AI时代的项目管理发展︱PMO大会

项目治理不同于具体项目管理,是跳出项目看项目以全局整体系统视角整治理顺与项目相关所有关系要素,公司特别设立PMO正是项目治理的需要,具体项目实施由项目经理带领项目团队完成,PMO则需要站在更高维度总览统领项目全局,从公司战略及资源出发规划项目及组合,极力提升项目全过程透明度可见性,有效管控项目风险,“治”掉不利于项目的一切障碍,“理”出对项目最有利的和谐顺畅的机制环境,保障公司所有项目始终在正确轨道运行!项目治理是项目成功的基础和保障,好的PMO要根据公司实际情况内外部环境变化不断优化改进与时俱进完善项目治理,锲而不舍,久久为功,从而为组织战略落地提供最强项目支撑,为项目经理全力专心奋战项目提供最有力支持,实现项目效益效率最大化!

PMO评论主办的2025第十中国PMO大会拟定于89-10日在北京召开,本次大会主题为:“完善项目治理 成就非凡PMO”,特邀在项目治理方面业绩非凡卓有建树的PMO高手来大会分享成功经验及感悟,交流探讨项目治理良策妙计,推动项目治理能力和水平更上一层楼!

今年PMO大会亮点之一是设置了两个会中会,即“首届中国AI项目管理大会”“首届中国汽车企业项目管理大会”,与PMO大会同期举办。

届时,欢迎拨冗莅临!

数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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