ITIL学习笔记(2)

IT管理挑战与问题

 组织面临的问题与挑战

对于已经高度依赖IT系统的服务运营来说,IT管理的缺失使我们面临以下诸多的问题和挑战:

1、缺乏真正具有高水平管理素养的IT职业经理人

我们目前的各类IT管理人员大部分是从技术层面晋升而来的,他们普遍缺乏全面的管理素养和管理技能,在面临各种复杂的管理问题时不能系统地分析问题并找到满意的解决方案。

2IT管理机制不完善,缺乏统一、标准的指导原则和流程规范

组织的信息化建设过程,首先是从系统和基础架构的建设开始的,往往对于配套的管理规范和即将面临的问题缺乏全面的考虑和准备,很多企业都是随着IT规模的扩张而“摸石头过河”发展自身的管理体系,这些体系之间往往存在各种漏洞和冲突,给组织的业务运营带来了更大风险和制约。

3、缺少全面的IT风险和治理机制,法规遵从性面临挑战

越来越多的组织意识到IT风险对于其业务连续性造成了重大影响,但是我们的IT服务运营中心尚未建立起全面的IT风险和治理机制,这很难适应政府部门对IT风险的监管要求的加强。

4、经验不少,知识不多,过度依赖核心人员

在以往的工作中,我们的团队在项目中积累了不少经验,但是在实际工作中积累的、有价值的经验仅存在于个别人的头脑之中,未能作为书面的知识记录规范地保存下来。经验始终仅能在小范围内得到传播和继承,无法在更大的范围内体现其价值。这种局面又进一步造成了组织的运营过分地依赖某些核心技术人员,一旦核心技术人员离职或者调岗,对组织的业务持续性造成了较大影响。

5IT部门价值凸显不出来,领导认可程度和客户满意度较差

作为组织业务运营支撑的核心部门,IT部门理应受到足够的重视和尊重,可事实表明,IT部门的价值无法得到有效的体现,领导认可程度较低,客户满意度较差。这又导致IT人员积极性差、服务意识缺乏,容易形成恶性循环,同时更加妨碍了IT部门的健康发展。

6、对IT管理人员的绩效考核缺乏“抓手”,考核不能真正落地

由于IT服务是一项跨部门、跨组织的团队协作任务,如何从考核团队整体IT服务绩效向考核IT员工个人的工作绩效深化,是IT管理者不得不面临的又一大问题。可是,IT管理者们往往为进行这样的考核缺乏“抓手”(考核指标体系的设计)而感到苦恼。

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Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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