“一言堂”VS“团队决策”

企业项目管理应避免“个人决策,集体负责”

团队成员对决策过程不认同,导致执行效率低下?或者责任不清,一旦出现问题,无人愿意承担责任?

不仅拖慢了项目的进度,还可能导致项目失败。而导致这种问题的出现归根结底在于大部分企业权责不明确,采用“个人决策,集体负责”这种错误的方式。如何才能做到在项目中科学的集体决策和个人负责呢?

一、避免“个人拍板”

许多企业在项目管理中常常陷入“个人决策,集体负责”的误区。“个人拍了板,错了算大伙的。而中国又有法不责众的文化。”因为没有人担责,所以决策不会去深入分析和思考,最终出现问题时也没人负责。这不仅影响项目的进展,还会削弱团队的凝聚力和信任感。

“我们应该想办法让所有的人都能去认可,应该是集体决策,个人负责。”集体决策应来源于代表各利益相关方的代表所形成,并且这些决策需要由一个专门设立的组织——项目管理委员会或项目领导小组来进行。这样不仅能确保决策的科学性和全面性,还能提高团队的参与度和责任感。

二、构建“集体决策”

如果决策过程不透明,往往会导致决策效率低下,甚至做出错误的决定。“我们需要构建一个能够代表各方利益的集体决策小组,这对于项目的成功至关重要。”真正的项目管理中的所有决策都应该是集体决策的结果,而不是某一个人的决定。这样的决策方式不仅代表了所有相关方的共识,而且在执行时也更有效率和效果。

为了实现有效的集体决策,至少需要具备以下三个条件:

1.高层发起人自上而下推动

“第一,应该要有一个代表项目战略和高层的项目发起人自上向下去构建这个项目管理委员会或项目的领导小组。”

2.采用民主集中制的集体决策

“第二,我们这个项目的领导小组和项目管理委员会,他日常的工作应该采用的是民主集中制的集体决策。”所以项目领导小组中人虽然不多,但是每个人一定要能代表项目中的某一个重要的利益相关方。

3.高效的秘书处支持

“第三,为了确保这个项目集体决策的组织能够高效地运转,我们需要一个非常合格的领导小组的秘书处。”这个秘书处要么是项目经理,要么是PMO所派出的项目助理。

如果这三点都能做到,项目中的集体决策的这个组织就能成立了,从而带来项目集体决策的效果。

三、任务中“责任到人”

“在任何的一个组织中,任务也好,目标也好,但凡派到了几个人身上,他往往这个责任就没人管了。”因为大家会认为别人会管,或者功劳不是自己的,所以不会真心出力完成任务。这种情况严重影响项目的推进和质量。

我们需要明确任务唯一责任人。“只有项目中某一个任务落实的责任,他落实到了唯一责任人身上的时候,那这件事往往就落地了。”这是因为一个承接责任的人发现自己左右跑不掉,就会一定会把它干好。干好了功劳都是自己的,干杂的责任也是自己的。

这里拓展一下企业中常见的三种角色:

1.项目总监:在项目中对领导小组形成关键决策负责。

2.项目经理:对于项目的日常管理,组织协调、激活团队负责的主要责任人。

3.项目中的工作包负责人或核心成员:对于项目中不同的交付,能够按时高质量的完成并尽快获得验收。

在开展项目管理工作的时候,我们一定要确保这三个角色精准的对各自所负责的交付任务或者是目标承担了不可推卸的唯一责任。如果这三个角色把自己在项目中的这个唯一责任能够明确并担负起来,那项目的开展过程就会既顺畅又高效。

结语

正确的项目管理不仅仅依赖于集体决策和个人负责的原则,还需要构建高效的决策机制和明确的角色责任。清晰的集体决策和个人明确的责任分工,不仅能提高项目的执行效率,还能增强团队的凝聚力。

那不同级别所在企业中担任的角色不一样,看问题的视角也不一样。下一期我们谈谈企业高层、中层和基层在项目中的责任有何不同。

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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