14、软件团队管理与运营的关键要点

软件团队管理与运营的关键要点

工程师管理规则

在软件团队管理中,激励工程师将自身视为受容量限制的资源进行自我组织至关重要。许多敏捷方法学家将此称为“自我组织”,即团队成员自行组织以优化工作。企业应设定目标,促使工程师的行为符合整体系统的最佳利益。不必期望每个工程师都具备系统思维或理解约束理论,但要告知他们管理层的衡量方式,他们的行为会随之调整。

衡量工程师资源利用的正确指标是前置时间和质量。工程师应尽量缩短本地前置时间,而非单纯追求生产速率最大化。若仅以生产速率奖励工程师,且其速率远超价值链中其他环节,会导致下游库存积压,甚至侵蚀上游缓冲。缩短前置时间,即完成客户价值功能转换阶段的时间,能体现工程师的响应能力和敏捷性,同时避免下游库存堆积和上游库存耗尽。

此外,应鼓励工程师开展高质量工作,不能以牺牲质量来缩短前置时间。减少系统内返工库存数量十分必要,因为返工降低整体系统生产效率,质量不佳会影响生产速率、库存水平和前置时间。企业要求工程师缩短前置时间并提高质量,如减少每个客户价值功能的缺陷数量,同时缩短创建该功能的时间,这与管理层提高生产速率、减少库存和缩短整体前置时间的目标一致,进而与整体执行指标(T、I、OE)以及股东和董事会的净利润(NP)和投资回报率(ROI)目标相契合。

团队测量

工程师可能对测量方案存在担忧,因害怕被滥用而抵制。这导致他们不配合指标收集,阻碍端到端可追溯性。为获得工程团队的参与和合作,需遵循公平流程,确保团队成员理解测量内容和原因。他们都是高学历知识工作者,能够处理细节。此外,管理层应针对工程师团队而非个人进行测量,这体现了精益和敏捷方法的团队合作性质,团队测量可通过聚合个人的利益和风险来实现共享。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点
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