闭环思维和平衡思维

本文探讨了闭环思维和平衡思维在业务流程管理中的应用。闭环思维强调流程的完整性,确保每个订单都能从开始到结束,经过所有必要的子流程。平衡思维则是在人力、物力、时间和顾客体验等多方面寻求最优解,实现全面考量。

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   闭环思维 

    近期在梳理公司的业务流程,得到思维训练是,有进必有出,一个流程有始必有终,中间的子状态可能很多,每一个订单进来后不一定走哪个子流程,但是一定会经过子流程中的某一个分支,经过这个分支到下一步,同样又会经历某一个分支,最终走到结束。这就是闭环思维,类似图形一样,走流程一定是封闭图形而不是开放图形。所以对于流程中的人,无论你现在处于哪个异常流程中,我们都要将其扳回到正常流程,使得其能够正常结束。为了使得闭环更加完整,归纳各个子流程时务必做到不重不漏,相互独立同时又完全穷尽,该说的都说到了。

    平衡思维

       平衡是指在现有条件下开展一项工作是人力、物力、时间成本、顾客体验、顾客流失成本的权衡,甚至是工作实施后数据效果,数据表现的权衡,不能仅考虑一个层面。

   

 

### 运算放大器开环与闭环的概念及区别 #### 一、定义 运算放大器(简称运放)是一种高增益的电子元件,其核心特性可以通过开环闭环两种状态来描述。 - **开环**指的是运放在没有外部反馈回路的情况下运行。此时,输出完全由输入差分电压决定[^1]。 - **闭环**则是指通过引入负反馈机制,将一部分输出信号返回到输入端,从而形成一个合的控制系统[^3]。 #### 二、原理差异 ##### 开环模式下的工作原理 在开环状态下,运放表现为极高的增益系数 \( A_{OL} \),即所谓的开环增益。理论上,理想运放具有无限大的开环增益,实际器件则可能达到数十万甚至更高。然而,这种巨大的增益也带来了显著的不稳定性,任何微小的输入偏差都会导致极大的输出变化[^2]。 当运放处于开环操作时,由于缺乏调节机制,两个输入端 (同相端 \( V_+ \) 反相端 \( V_- \)) 的电位并不强制保持一致。这意味着即使存在很小的不平衡电压,也可能引发饱现象——使输出接近电源轨之一[^2]。 ##### 闭环模式下的工作机制 相比之下,在闭环配置下,通过精心设计的反馈路径能够有效降低整体系统的增益水平 (\( A_{CL} \)) ,同时极大地改善了诸如线性度、带宽以及直流漂移等方面的性能表现[^3]。 具体而言,利用负反馈技术可以使实际应用中的运放满足所谓“虚短”条件:尽管物理连接上并未直接相连,但在动态平衡过程中实现了近似相同的两输入节点电势(\( V_+ ≈ V_- \))[^1] 。另外,“虚断”的概念同样适用于分析此类情形—流入各输入端口的有效电流几乎为零安培级别 。 值得注意的是,虽然加入了额外组件构建起完整的反馈网络可能会稍微增加电路复杂程度,但从长远来看却换来更加可靠可控的行为特征[^3] 。 ```python # Python模拟简单比例控制器作为对比理解 def open_loop_control(error_signal): """假设这是某种形式的理想化'开环'处理函数""" gain = float('inf') # 极大数值代表极高理论上的原始放大能力 return error_signal * gain def closed_loop_control(setpoint, measured_value, Kp=1): """带有基础PID参数Kp设置的比例项实现方式体现‘闭环’思路""" error = setpoint - measured_value output = Kp*error return output ``` 以上代码片段并非真实硬件层面的表现而是为了便于抽象思维转换提供帮助工具而已 。 --- ### 总结表 | 主要特点比较 | 特性 | 开环 | 闭环 | |--------------------|-------------------------|--------------------------| | 放大倍数 | 非常大 | 较小 | | 输入输出关联 | 几乎无关 | 存在线性关系 | | 工作稳定性 | 不够稳定 | 显著提升 | | 应用场景实例 | 类似比较功能 | 多种精确控制场合 | ---
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