20、企业转型:从理念到实践

企业转型:从理念到实践

在当今快速变化的商业环境中,企业要保持竞争力并实现可持续发展,需要进行一系列的变革。这涉及到多个方面,包括更好地理解用户需求、采用合适的管理原则、优化企业架构以及培育创新文化等。

一、理解用户需求与团队自主性

在传统的职能型组织中,用户反馈到产品设计者和工程师的循环往往缓慢且信息失真。当团队成员都能进行小实验、将成果推向生产并分析指标时,整个团队就能每天与用户接触,从而更好地理解用户需求。

这种方式还能激发团队成员的积极性。当我们能够快速设计实验、修复漏洞或进行改进,并几乎立即看到结果时,这是一种极具赋能的体验,证明了个人的自主性、专业能力和目标感。一旦体验过这种工作方式,就很难再回到过去的模式。

此外,跨职能且面向客户的团队负责服务的整个生命周期,这使得计算服务的盈亏变得更加容易。服务成本就是团队消耗的资源成本加上员工工资,这样我们就能用简单的数字来识别为公司创造最高利润的团队。

二、使命指挥原则在企业中的应用

使命指挥原则彻底改变了我们对管理的看法,尤其是在风险管理、成本控制和其他系统级成果方面。许多组织采用一刀切的风险和成本管理方法,通过集中的流程进行软件发布管理(由 IT 部门负责)和预算编制(由财务部门负责)。而在使命指挥模式下,团队有权在特定环境中适当管理成本和风险。财务、项目管理办公室、企业架构师、GRC 团队和其他集中化团队的角色发生了变化,他们指定目标成果,帮助使当前状态透明化,并在需要时提供支持和工具,但不规定如何管理成本、流程和风险。

三、使用绞杀应用模式演进企业架构

如果企业架构阻碍团队进行实验并快速响应客户需求,那么自主团队

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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