29、企业持续改进与战略部署实践指南

企业持续改进与战略部署实践指南

改进套路的实施条件

在产品开发领域,相关的改进工作仍处于早期阶段,必要的技能和技术尚未得到广泛认知和理解。要确保有能力开展改进套路(Improvement Kata),团队在安排改进工作时面临的一大障碍是,改进工作常被视为会干扰交付工作,这其实是个谬论,必须尽早且有力地纠正这一观念。以惠普 FutureSmart 为例,交付工作进展缓慢的原因在于无增值工作占据了 95% 的成本。因此,总监或副总裁级别的高管必须确保团队按照相关要求限制在制品数量,为改进工作腾出时间。

此外,与所有新方法一样,初期进展可能会不顺利。人们学习新的工作方式时,情况往往会先变差再变好。在学习新技能的过程中,可能会遇到阻力,有些人在新技能与现有习惯和行为发生冲突时会感到沮丧。

战略部署的目标设定

改进套路不仅可用于项目层面推动持续改进,还能应用于从单个团队到战略规划的各个层面。在战略规划层面应用改进套路时,首先要明确组织的目标,即我们要为客户做什么。参与战略规划的人员必须确定并就公司的总体方向达成一致,找到“真正的北极星”。

接下来,要了解并明确组织的现状。参与者需识别需要解决的问题,并收集数据以更好地理解每个问题。通常,即使是大型组织的能力也是有限的,同一时间只能管理少数几个项目,因此选择不关注的事项并确保团队坚持这一决策至关重要。像延迟成本(Cost of Delay)这样的经济框架有助于激发关于工作优先级的讨论。

确定关注的问题后,需要定义目标条件。目标条件应清晰传达成功的样子,还必须包含关键绩效指标(KPIs),以便衡量向目标前进的进度。传统的平衡计分卡方法对 KPIs 有四个标准视角:财务、市场、运营以

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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