PMBOK 学习笔记2-组织的影响

本文探讨了组织环境如何影响项目管理,包括组织制度、文化、结构、项目管理系统等方面,并详细分析了不同组织结构对项目经理权限、可用资源及项目控制的影响。

影响项目的因素有很多,组织的影响就是一个重要的方面, 有的时候项目中会有噪音,会有抱怨,认为公司政治太多;有的时候一个新来的项目经理,有着辉煌的过去,但是在新公司主持新项目就是磕磕绊绊。

    此时,我们需要认清楚周围的环境,尤其是组织的本质;这就像大自然法则一样,适者生存,必须认清和适应环境。

    项目一般是大于项目本身的某一组织的一部分。因此,在很多方面组织都会对项目产生很大影响,比如:组织制度、组织文化作风、组织结构、项目管理办公室(有的公司企管部行使这个功能)、组织的项目管理系统(工具、技术、方法论、资源等组成的整体)等等。而作为一个项目的“当家”,当你在开展一个项目的时候,这些问题都必须要考虑和应对。

    组织制度是项目需要遵守的,比如财务制度,组织纪律等等,项目经理需要考虑到它的影响。比如某些组织对于早上出勤时间要求严格(主要是指没有弹性),必须打卡或指纹;项目经理就需要小心安排项目计划的时间表,尽量吧大家的兴奋点调整到正常时间,避免因出勤问题影响到组织对项目的考核进而影响到项目成员的利益而导致士气下降。

    组织文化与作风在各个组织中都是独特的,如果你刚换了东家,作为一个项目经理你必须把它搞清楚;因为它会对你团队的战斗力产生影响,对能否取得横向资源也有不小的影响。要明白大家共同的价值观、规范、潜规则、做事方式等等;比如你领导的团队都在上海跟在北京所使用的具体方法就会有差别,在外企跟国企与团队成员沟通的方式、做事的方法就不同。这是因为他们都有这不同的组织文化。能否适应组织文化作风来开展项目工作很大程度上决定了你是否“吃的开”

   组织结构,项目经理需要协调资源、行使权力,但是在不同的类型组织里面权力的分配是不同的,你需要认清组织结构来恰当的行使你的权力,更好的协调资源。让我们看看不同类型的组织结构对项目的影响:

项目特征/组织结构职能型弱矩阵平衡矩阵强矩阵项目型
项目经理权限很少或没有有限少到中等中等到大很高或全权
可利用资源很少或没有有限少到中等中等到多很多或全部
控制项目预算者职能经理职能经理职能经理与项目经理项目经理项目经理
项目经理角色半职半职全职全职全职
项目管理行政人员半职半职半职全职全职

项目管理办公室,现在很多公司都有这样一个机构,而也越来越多的进行项目群组管理和项目组合管理,作为一个项目经理,你应当清楚你管辖的项目在项目群组里面的定位,也需要识别出你可以从项目管理办公室得到何种的顾问服务和资源。

项目管理系统,组织使用由什么工具、技术、方法和资源组成的项目管理系统也会很大程度的影响项目工作的开展。组织技术路线是什么,你的项目就能从该方向得到最多的各种技术支持,组织使用的工具好坏也会影响到项目团队的工作效率……

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值