23、项目资源规划与采购管理全解析

项目资源规划与采购管理全解析

1. 项目规划进程概述

在项目规划阶段,有一些相互关联不大,但必须在制定项目进度和预算之前完成的流程。首先要介绍的是两个采购流程:采购规划和合同规划,之后会进入人力资源规划环节,制定人员管理计划,此计划将有助于后续获取项目团队成员。最后还会介绍活动定义和活动排序这两个流程,为活动估算和进度安排奠定基础。这些流程都是为了制定项目进度和预算,它们是项目计划中至关重要的文件。

2. 采购与获取的理解

2.1 采购规划与获取的定义

采购规划与获取是一个确定从组织外部购买哪些商品或服务,以及哪些项目需求可由项目团队自行满足的过程。在此过程中,需要决定是否购买商品或服务,以及购买的数量和时间。这里是从买方的角度来讨论采购,这也是通用的采购方法。

2.2 采购规划与项目进度的相互影响

采购规划与获取过程会影响项目进度,反之亦然。例如,承包商的可用性或特殊订单材料可能对进度产生重大影响;而组织的业务周期若依赖季节性活动,也会对采购规划与获取过程产生影响。此外,该过程还会影响活动资源估算过程以及自制或外购决策。

2.3 采购流程的执行范围

对于从组织外部购买的每个产品或服务,都需要执行项目采购管理知识领域中的每个流程(从采购规划与获取到合同收尾)。若所有资源都从组织内部获取,那么在这个知识领域中只需执行采购规划与获取流程。

2.4 外包项目的情况

有时整个项目会外包给供应商,供应商会为项目分配项目经理。组织也可能安排内部项目经理,作为公司与供应商之间的沟通桥梁,提供信息并监控组织的可交付成果。在这种情况下,供应商或承包公司负责履行合同中的

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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