12、企业现代化转型:从北极星指标到产品定义的全面解析

企业现代化转型:从北极星指标到产品定义的全面解析

北极星指标与团队协作

北极星指标(NS)可看作一场主要的生产力博弈,重点在于通过自动化信贷决策,高效地为客户完成所需任务(JTBD)。其衡量指标表述为“信贷模型评估后,顾问/客户针对每个案例对预算做出的平均更改次数”。通过细致讨论,我们还发现五个NS输入之间存在相互依赖关系。随着时间推移,这些输入相互构建,例如广度建立在数据基础之上,准确性依赖于广度,而效率则取决于数据和准确性。我们将NS输入依赖关系可视化,避免陷入将并行目标简单罗列的陷阱。

在NS输入的挖掘过程中,也是审视现有团队边界的好时机。若每个NS输入都要求所有团队在每个决策点进行协调以交付成果,或许就需要重新思考团队的接口。让软件工程师参与协作式NS挖掘过程有诸多好处:
- 深入理解业务领域 :例如,开发者获得“设计同意书用户体验”或“撰写同意书文本”的任务时,经过NSF构思过程,他们能更深入理解问题的大背景,明白自己的工作与北极星指标的关联,以及如何为改善客户生活带来改变,从而使最终工作更有可能实现“建立信任”和“无烦恼”的同意书体验(NS输入)。
- 做出更好的设计决策 :当开发者理解战略与日常工作的联系时,他们能做出更好的设计决策,提出更有价值的问题,如“为什么我们要把时间花在做这个而不是那个上?”“是否有更好的机会影响北极星指标输入?”这样能激发团队产生更多设计变体的潜力,与仅将Jira任务视为规定性工作项(即功能工厂)的情况形成对比。

现代化机遇、风险与挑战映射

设计产品分类法是为了勾勒出理想的发展愿景,但实施组织和技术变革以从当前结构过渡到

复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较 MATLAB类Approxi提供了一个框架,用于使用具有迭代缩放的聚集球体模型来近似解剖体积模型,以适应目标体积和模型比较。专为骨科、生物力学和计算几何应用而开发。 MATLAB class for multi-sphere approximation of complex geometries and comparison of multi-sphere models 主要特点: 球体模型生成 1.多球体模型生成:与Sihaeri的聚集球体算法的接口 2.音量缩放 基于体素的球体模型和参考几何体的交集。 迭代缩放球体模型以匹配目标体积。 3.模型比较:不同模型体素占用率的频率分析(多个评分指标) 4.几何分析:原始曲面模型和球体模型之间的顶点到最近邻距离映射(带颜色编码结果)。 如何使用: 1.代码结构:Approxi类可以集成到相应的主脚本中。代码的关键部分被提取到单独的函数中以供重用。 2.导入:将STL(或网格)导入MATLAB,并确保所需的函数,如DEM clusteredSphere(populateSpheres)和inpolyhedron,已添加到MATLAB路径中 3.生成多球体模型:使用DEM clusteredSphere方法从输入网格创建多球体模型 4.运行体积交点:计算多球体模型和参考几何体之间的基于体素的交点,并调整多球体模型以匹配目标体积 5.比较和可视化模型:比较多个多球体模型的体素频率,并计算多球体模型与原始表面模型之间的距离,以进行2D/3D可视化 使用案例: 骨科和生物力学体积建模 复杂结构的多球模型形状近似 基于体素拟合度量的模型选择 基于距离的患者特定几何形状和近似值分析 优点: 复杂几何的多球体模型 可扩展模型(基于体素)-自动调整到目标体积 可视化就绪输出(距离图)
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