专家对话:流程的推进离不开流程管理的文化,如何打造BPM文化?

企事业单位常存在不同部门、岗位间扯皮推诿、效率低下的问题。流程管理可让跨部门人员协同做正确的事,知识管理能使人员正确做事。企业应两手抓,AMT致力于成为流程与知识结合出实效的专家机构。

不同部门、不同岗位之间的扯皮推委、兜圈子效率低下,在一些企事业单位很常见。能不能让跨部门跨岗位的人协同起来做正确的事,这是流程管理擅长的问题。能不能跨部门跨岗位的人都象最有经验的人那样正确地做事,这是知识管理擅长的事情。流程管理、知识管理,流程管道和知识活水,两手都要抓、两手都要硬。AMT致力于成为帮助企业“流程和知识结合出实效的NO.1专家机构

专家对话:流程的推进离不开流程管理的文化,如何打造BPM文化?

AMT企业资源管理研究中心高级顾问相福军先生问:

来信的那家房地产企业,很明显是没有一种BPM文化的。我在国有企业从业过10年,也深感没有一个长期的文化土壤,很多管理名词都是过眼烟云。因此在我作为高级顾问帮助企业推进流程时,就很注意从点点滴滴推进一种“BPM文化”的形成,王老师,这方面有没有一些企业的成功实践呢?

AMT企业资源管理研究中心合伙人王玉荣女士回答:

中国电信的做法是这样的,在2000- 2004 年的“本地网业务流程优化”工作中,明确提出了流程管理文化的三个要素,即“对成效的不懈追求”、“非本位的部门间自然合作”、“学习型的工作方式”,这三个要素的对立面是“得过且过的差不多主义”、“部门壁垒比比皆是”、“封闭自居、不从内部和外部积极对标的工作方式”。我们注意到,曾经主持2000-2004年中国电信流程工作的常小兵常务副总裁在担任联通集团董事长以后,也注意传播和推广这种积极正面的文化,05年1月31日至2月2日在河南联通视察工作中明确提出“将我们的技术优势转化成服务优势,通过服务优势又形成新的业务和市场优势。只要大家都重视抓内部管理,重视抓前后台联动,重视抓客户维系,我们的工作就一定会做好。”这里都蕴涵了丰富的流程思想。 另外中国移动已经在全国开展的“流程穿越”活动、中国电信总经理王晓初2005年强调的“精确管理”主题,也都是蕴含着流程管理思想、逐渐打造有BPM色彩的企业文化的本土实践。

【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多目标优化遗传算法NSGA-II的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究”展开,利用Matlab代码实现优化模型,旨在通过峰谷分时电价机制引导电动汽车有序充电,降低电网负荷波动,提升能源利用效率。研究融合了多目标优化思想与遗传算法NSGA-II,兼顾电网负荷均衡性、用户充电成本和充电满意度等多个目标,构建了科学合理的数学模型,并通过仿真验证了方法的有效性与实用性。文中还提供了完整的Matlab代码实现路径,便于复现与进一步研究。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中电动汽车充电负荷的优化调度;②服务于峰谷电价政策下的需求侧管理研究;③为多目标优化算法在能源系统中的实际应用提供案例参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建与算法实现过程,重点关注NSGA-II算法在多目标优化中的适应度函数设计、约束处理及Pareto前沿生成机制,同时可尝试调整参数或引入其他智能算法进行对比分析,以深化对优化策略的理解。
一、基础信息 数据集名称:可回收材料目标检测数据集 图片数量: - 训练集:7,701张图片 - 验证集:733张图片 - 测试集:367张图片 - 总计:8,801张图片 分类类别: - carton(纸板):常见可回收包装材料 - metal(金属):如铝罐和铁制品等可回收金属 - papel(纸):纸张类可回收材料 - plastico(塑料):塑料瓶和容器等可回收塑料 - vidrio(玻璃):玻璃瓶和罐等可回收玻璃 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务 数据格式:JPEG图片,来源于实际场景 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建自动识别和分类可回收材料的AI模型,用于智能垃圾桶或回收站,提升垃圾处理效率。 环保与可持续发展应用: 集成至环保设备或移动应用,提供实时材料识别功能,促进垃圾分类和资源回收,支持绿色倡议。 学术与工业研究: 支持计算机视觉在环境科学和废物管理领域的研究,推动AI技术在环保中的创新应用。 教育与培训: 可用于学校或社区项目,作为垃圾分类教育的视觉辅助工具,提高公众环保意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 标注采用YOLO格式,确保边界框定位准确,类别覆盖五种常见可回收材料,具有高度实用性。 数据规模合理: 拥有超过8,000张图片,训练集、验证集和测试集分布均衡,支持有效的模型训练和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),可直接用于目标检测模型开发,加速应用部署。 环保价值突出: 专注于可回收材料识别,有助于减少垃圾污染、促进循环经济,具有显著的社会和环境效益。
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