萝卜快了不洗泥与过程改进出现

本文探讨了公司在不同发展阶段面临的问题及解决方案,特别是在质量管理方面引入SPI(软件过程改进)角色的重要性。

每一个自然成长的公司,都会经历这样的阶段。

在公司刚开始的时候,规模不大,为了存活下去,必须快速挣到钱。这时候,对公司领导者来说,不管是黑猫还是白猫,能抓到老鼠的就是好猫,采取的主要对策也是“萝卜快了不洗泥”,不管过程如何,只要结果好就一切皆大欢喜。

经过一段时间之后,“萝卜上的泥”带来的负面影响越来越大,而且随着公司的发展,公司领导投入到各个项目上的精力也被分散了,不再像开始时对项目了如指掌,项目在公司领导者眼中逐渐变得混沌,无法分辨出“泥”在哪儿,更不用说洗掉了。这时候,大多数公司领导想出来的第一个解决办法是:分权,将项目分门别类,交给不同的人进行管理;小部分公司领导想出来的第一解决办法是通过规章制度或者对项目来说的第三方来实现。这时候,在这小部分公司中,QA或者SPI等作为项目第三方的人员就会出现。

对大多数公司来说,分权之后,高层领导并没有从根本上解决“萝卜上的泥”的问题,面对的仍然是混沌的项目。在现在这种质量体系、培训、各种项目管理方法满天飞的时代,CMMI很容易就会被发现,而QA、EPG等自然也就会应运而生。

到这个阶段为止,所有公司中都出现SPI或者类似功能的组织或者人员了。而作为SPI来讲,进入公司之后的第一感觉是,混沌,所有项目过程都不可见,更不用说改进了。为了改变这种现状,SPI需要借助QA的力量,或者自身以QA的身份介入项目组,了解项目的过程及与项目相关的边边角角的事情,现地现物地了解项目,过程改进的准备工作也就开始了。

内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
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