16、创建工作分解结构(WBS)与项目计划沟通

创建工作分解结构(WBS)与项目计划沟通

1. 引言

在项目管理中,当项目的可交付成果和需求被明确界定后,我们就可以通过工作分解结构(WBS)来分解项目工作。WBS定义了项目范围,并将工作分解为可安排进度、可估算、易于监控和控制的组件。此外,项目信息的记录和沟通也至关重要,同时还需在质量规划过程中确定项目的质量计划。

2. 创建工作分解结构(WBS)
  • WBS的概念 :WBS类似于家族树,它以树形或图表格式展示项目的可交付成果,每个主要可交付成果衍生出子可交付成果和其他组件。它是一种以可交付成果为导向的层次结构,定义了项目的工作范围,是利益相关者和项目团队成员就项目范围达成的基础协议。
  • WBS的重要性 :WBS在许多规划过程中都会被使用,是项目规划的重要组成部分。它的准确性取决于可交付成果列表的准确性,其分解有助于后续的成本和时间估算、资源调度以及质量控制。
3. 收集WBS的输入

创建WBS过程的输入包括:
- 组织过程资产
- 项目范围说明书
- 项目范围管理计划
- 已批准的变更请求

其中,已批准的项目范围说明书用于在WBS中定义和组织项目工作,务必使用最新版本。

4. 分解可交付成果

创建WBS过程有两个工具和技术:
- WBS模板 :许多组织和行业都有自己的WBS模板,也可使用以前项目的WBS作为当前项目的模板。例如,在同一组织的同一部门工作,项目可

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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