创业过程中不要被理想主义所牵绊

本文通过两只不同理念的猪创业的故事,阐述了创业初期应注重现金流及实际收益而非过于追求完美制度的观点。结果导向的猪关注销售与现金流,实现了盈利;而理想主义的猪虽建立了完善的管理体系,却忽视了盈利的重要性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

   一头理想主义的猪和一头结果导向的猪,分别创业组建了房地产公司。理想主义的猪一向追求完美。他想,企业做大,首先必须有一套先进的企业管理制度;有了这些先进的管理模式,只要能够有效管理和合理评估每只理想主义的猪的工作,在一个完善的管理团队中,所有这些理想主义的猪各司其职,就可以推动企业方阵朝着既定的目标迈进。

    结果导向的猪做事一向实际。他想,企业最终必须靠业绩说话,而良好的业绩首先必须有良好的销售。于是他通过分析客户需求建造并且销售房子,又通过销售结果分析客户需求的变化。他也设立了一套很好的激励制度,重奖当月为销售作出重大贡献的结果导向的猪。

    一年过去了,双方比较创业的结果,理想主义的猪不如结果导向的猪的一半。理想主义的猪大惑不解。花了这么多钱设立的管理体系怎么会不管用?“为什么完美制度竟然不如粗放的管理?”也许寓言中的问题也正在困惑着我们许多做企业的老总、经理们,尤其是处于创业时期的人们。

    赚钱才是硬道理

    理想主义的猪的根本错误在于忽略了创业阶段赚钱才是硬道理的准则。创业时期是结果导向而非过程导向,希冀通过规范、完美的过程设计来达致赚钱的结果是不切实际的。在要么生存要么被淘汰的暴风骤雨中,只有市场导向、客户导向下的灵活应变并掘得能让创业者喘口气的第一桶金才是真的,其它的都是美丽的谎言。乌托邦的窗户纸不敢去捅破,就只能象理想主义的猪一样,迷失在所谓的制度制胜的陷阱中不能自拔。试问,创业者能不能承担得起繁杂制度下牺牲的机会成本?创业者能不能承担得起过分强调流程下的沟通成本?创业者能不能承担得起维护制度运营的管理成本?实践告诉我们,答案是否定的。也许理想主义的猪会低不下它高傲的头,但它始终会承认:现实总是现实;赚钱了,才是有效的。

    谁掌握现金流,谁就是赢家

   结果导向的猪的大获全胜的关键看似是销售业绩,但事实上应该是业绩背后所带来的现金流。创业所追求的,不是规模,也不是利润,而是现金流。规模再大,没有利润,就无法保证运营的良性发展;有了利润,不考虑持续发展的原始资本积累,而是拼红了眼又投进去,结果一旦遭遇挫折,或者资金回笼得慢,就极有可能全部蹦盘。现金流就好象充分的未被透支的生命体营养一样,能够补充缺口,让创业企业掌握市场的主动权,掌握竞争的主动权。

    现金流决定了创业者能不能按时支付得起每月固定的费用开支,能不能有支持公司业务正常运营的成本投入,能不能有新的利润用于扩大规模,能不能避免负债经营所产生的副作用,所有这些,都是现实的问题。生存就是资金成了过路财神,来了又走,走了又来;生存就是亏了盈,盈了亏,盈了又亏。只有当赢利成为稳定的现金流,只有当你确定一种能真正持续为企业带来利润的商业模式之后,创业才算结束,才进入到发展阶段。

    功利的,才是真实的

  柏拉图说过,在人的心中,有两匹马,一匹是情感的野马,一匹是理智之马。对于创业者来说,心中也有两匹马,那就是功利与理想之马。《基业长青》告诉我们,只有高远的追求才能导致企业的持续发展,于是我们的心中充满了理想国的梦想,期望通过创业造就一个完美的企业哲学。但无数的事实告诉我们,功利的,才是真实的。粗放的管理,却因为抓住了赚钱、现金流和生存的主题而有效;完美的管理,却因为没有在正确的时间、正确的地点做正确的事情而流产。

    理想主义的猪与结果导向的猪的故事事实上非常清楚地告诉我们,什么样的创业者才能真正成功,而什么样的创业者最终只能是堂吉柯德般的“英雄”。

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
评论 1
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