12、协作工程:设计自主团队协作的有效途径

协作工程:设计自主团队协作的有效途径

1. 引言

协作对于创造组织价值至关重要,通过协作,人们能够比单独行动取得更多成果。然而,实现有效的电子协作并非易事,团队往往难以自行克服协作中的挑战。

为支持组织和团队的电子协作,人们开发了众多技术手段,如群体(决策)支持系统、视频会议和计算机支持的协同工作等,同时还结合了被称为引导的流程支持。尽管研究表明这些群件系统具有一定价值,引导也被视为成功使用这些系统的关键因素,但它们的采用和推广却面临困难。

协作工程(Collaboration Engineering,CE)应运而生。它旨在设计高价值重复任务的协作工作实践,并将这些设计部署给从业者,使其能够在无需专业引导者持续支持的情况下自行执行。

2. 背景

协作努力若经过精心设计、结构化和专业管理,可显著提高效率和效果,这通常被称为引导。引导者的任务包括指导和激励团队、管理讨论和冲突、运用工具和技术支持团队实现目标等。

然而,没有专业引导,很难充分发挥协作和协作技术的优势。组织常采用实施技术的方式,但经验表明,仅依靠技术往往无法解决问题,还需要有意识地设计有效的协作流程,并部署新的协作技术来支持这些流程。

目前,协作支持的采用和持续使用面临挑战。组织实施协作支持的方法包括创建内部支持设施和聘请外部引导者/顾问,但这些方法都存在不足。内部引导者难以长期维持,外部引导者则成本高昂。

协作工程的目标是提供一种更有可能实现持续使用和反复受益的协作支持实施方法。它专注于培训组织内的从业者(即领域专家),以支持频繁重复的高价值协作任务。这些任务通常是团队必须频繁执行的关键任务,成功完成后将带来高回报。

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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