领导者的七段历程5

哈佛商业评论:领导者的七段历程5

世界商业评论ICXO.COM ( 日期:2004-10-25 13:12)

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大胡子士兵

经过一段时间后,领导者逐渐对扮演自己的角色感到得心应手,于是充满了信心;但同时这也会割断领导者和下属的联系纽带,从而可能导致下面的两种结果:领导者可能会忘记自己言行的真正影响力,他们可能会认为他们从下属那里听到的就是他们必须听到的。

虽然领导者上任之初的言行最受关注,但人们审视永远也不会结束,即使是随口讲的话,下属也会继续密切注意,领导者的影响力越来越大,他(她)说话时就得越加小心,因为下属可能会把领导人一闪而过的想法付诸实施。忘记这个想法,你就可能会碰到亨利二世国王(King HenryⅡ)所碰到的那种情况。亨利二世国王在说到托马斯•贝凯(Thomas à Becket)时低声抱怨了一句:“难道就没有人能帮我摆脱这位爱管闲事的教士吗?”结果他手下的四名贵族马上出去把这位教士杀了。许多现代亨利们只是对着“我们应当研究我们的技术战略”这样的话陷入沉思,结果几个月后就有人给他送来厚厚一叠用Power Point制作的陈述材料和一大撂咨询账单。

下属不会把一切都告诉领导者。我认识一部部门经理,我姑且叫她克里斯廷(Christine),她同她所在部门的其他人建立了很密切的工作关系。她的部门忙忙碌碌,富有成效,直到有一天她手下表现最好的员工之一约瑟夫(Joseph)出现在她办公室门口,显得局促不安。他告诉克里斯廷另一家公司给他提供了一个职位,他打算接受。约瑟夫的辞职时机很不好,因为克里斯廷的部门正在忙于一项主要产品的面市工作。

克里斯廷感到震惊,因为她和约瑟夫是好朋友,他从来没有对自己的职位或公司不满。他为什么不告诉他渴望到一个新的机会?她本可以特意为他设立一个岗位的。她把这一切都说对了。但遗憾的是,太晚了。事实是,不管克里斯廷同约瑟夫的关系有多密切,但她毕竟是负责人,很少有员工会在自己同猎头联系时把自己的想法告诉老板。由于克里斯廷和约瑟夫互相欣赏,在一起工作很愉快,所以她就想当然地认为他对现状已经很满足。

处于支配地位的领导者遇到的第二个挑战是培养可能干得同领导者本人一样出色——甚至更出色——的那些人。从许多方面来说,这是对领导者品德的真正考验。许多人会忍不住利用自己的领导地位来失败竞争对手。我最近听到一位高级经理的故事。在他晋升为部门负责人之前,一直深得上司和同事的喜欢。在他被提升为事业部门负责人之后,他的手下便对他的管理风格满腹牢骚,而这决不是酸葡萄心理在作怪。这位经理最近一次晋升拖的时间比较长,他可能在他的事业生涯中第一次察觉到了自己的地位不稳固。此后不久,他手下的员工开始注意到他老是抢别人的功劳,并且在背后说其中某些人的坏话。当有人对他的行为当面质疑时,他似乎真的很惊讶,并再三声明没有做这样的事情。也许,他是在无意识中诋毁别人以抬高自己。但是,那些在他手下干活的员工开始一个个离开他。一年后,这位经理的名声太臭了,没有人愿意跟他一起工作台,于是公司只好请他走人。

与此形成鲜明对照的是,值得信赖的领导者都是宽宏大量的。他们也是人,看到有人比他们干得好,有时心里也可能会不好受。但是,他们总是愿意——甚至迫切希望——聘请比他们能力强的人,部分原因是他们知道有才干的下属能帮助他们把工作做得更加出色。

当代许多最伟大的领导者,其中包括参与曼哈顿计划(Manhattan Project,美国陆军部于1942年6月开始实施的利用核裂变反应来研制原子弹了计划)的小罗伯特•奥本海默(J. Robert Oppenheimer)、施乐Palo Alto研究中心(Xerox PARC)的鲍勃•泰勒(Bob Taylor)以及华特•迪士尼(Walt Disney),他们都有宽阔的胸襟,身边聚集了一大批有能力抢走他们工作的人。

来源:哈佛商业评论

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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