谁让我们无功而返(一个案例分析)

本文通过一个实际案例,分析了团队在项目管理和跨地域沟通中存在的问题,并提出了加强项目规范化管理、改善监控流程、增强横向沟通等解决方案。

今天又参加了公司内部的Leader培训,下面记录下我个人的思考:

 

一位EM -A在美国接收到一个重要模块的EM-B的需求,希望他们提供一些工具帮助进行该模块的测试,于是EM-A要求HF的一个新员工着手这个工具的开发。 但是这个模块相当复杂,HF的某 Team leader提醒EM-A,我们对该模块不熟悉,跟该模块相关的逻辑部分最好让那个模块的人来做。但EM-A认为这个工具如果做好了,能够带来很好的效果,所以坚持让那位新人去做。 最后经过9个月的时间,那位新人才完成了这个工具的第一部分。等到第一部分完成之后,那个模块的EM-B调走了,自从那以后也没有人再提那个需求。而该组还有许多其他的项目需要去做,因此那个工具开发的事情就此搁置了下来。 后来有一天该组到杭州去出差,发现那个模块在HZ的开发人员,已经把那个工具以同样的思路,完整的完成了第一部分和第二部分。

 

请结合WWW方法进行思考和分析

1. 怎样提高团队的工作成效及更好的安排工作任务?
2.
怎样加强与美国EM之间的沟通协作?

 

Root Cause

1.      项目立项太过草率,EM只看到这个项目会带来的利益,却没有充分分析所需要的成本和风险;

 

Problems

1.      很明显9个月的工作量被浪费了;

2.      这个项目做了9个月,相关监控人员和管理者怎么没有及时发现问题;

任何公司都会有一套对项目的监控和管理机制,一个项目在开发长达9月后却不了了之了,明显在项目监控上存在疏漏;

3.      该项目立项比较草率,没有进行相关评估、成本分析和风险分析;

这个项目明显不适合新员工来开发,虽然Team Leader提醒了EM-A,但是EM仍然一意孤行,我个人认为这时Leader应该提供一套完整的成本和风险评估报告来说服EM放弃他的计划,或者寻找更合适的开发模式;

4.      各个相关人员之间的沟通明显偏少;

这个项目后来由HZ的模块开发者自己开发了,但是HF却不知道;

这个模块开发过程明显没有和EM-B以及该模块的开发者进行有效沟通;

Team Leader对该项目的跟踪不足,项目开发中出现的问题没有及时反馈;

开发者并不了解这个工具的最终用户是谁,也没有和相关人员进行讨论和沟通;

 

Solution

1.      加强项目立项的规范化,如添加用户分析、成本评估和风险分析等等,减少无用功的产生;

2.      加强项目监控流程,LeaderManager应该及时发现问题;

3.      加强横向沟通,使得不同的组和部门能够互相了解对方工作,如组织各个组或部门为大家介绍自己的项目和工作重点以及技术方向,或在wiki或者公司blog上张贴自己组的项目介绍等等;

4.     积极鼓励Member及时向上反映他们遇到的困难和问题;

5.     Leader遇到同类问题时,可自行进行成本分析和风险分析,并形成文档报告,反馈并说服EM寻找更合适的开发模式。

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务
室内物体实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:室内物体实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4923张图片 验证集:3926张图片 测试集:985张图片 总计:9834张图片 • 训练集:4923张图片 • 验证集:3926张图片 • 测试集:985张图片 • 总计:9834张图片 • 分类类别: 床 椅子 沙发 灭火器 人 盆栽植物 冰箱 桌子 垃圾桶 电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片为常见格式如JPEG或PNG。 二、适用场景 • 实例分割模型开发:适用于训练和评估实例分割AI模型,用于精确识别和分割室内环境中的物体,如家具、电器和人物。 • 智能家居与物联网:可集成到智能家居系统中,实现自动物体检测和场景理解,提升家居自动化水平。 • 机器人导航与交互:支持机器人在室内环境中的物体识别、避障和交互任务,增强机器人智能化应用。 • 学术研究与教育:用于计算机视觉领域实例分割算法的研究与教学,助力AI模型创新与验证。 三、数据集优势 • 类别多样性:涵盖10个常见室内物体类别,包括家具、电器、人物和日常物品,提升模型在多样化场景中的泛化能力。 • 精确标注质量:采用YOLO格式的多边形标注,确保实例分割边界的准确性,适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足:提供近万张标注图片,满足模型训练、验证和测试的需求,支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强:标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),便于快速集成到实例分割项目中,提高开发效率。
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