管理者如何才能不亲力亲为?

本文讨论了管理者如何通过正确授权、明确跟进目标并进行有效复盘,避免亲力亲为,从而释放团队潜能。强调了会用人、SMART目标设定和适度参与的重要性,以及通过复盘给予反馈促进个人成长。

管理者如何才能不亲力亲为?前段时间和朋友聊天,突然聊到这个话题。作为管理者,他觉得什么事都需要自己做,试过把事情交给下属做,但是经常出问题。

我说:“出了问题不可怕,就怕你不知道为什么会出问题。”

我以前讲过,如果管理者什么事都亲力亲为,迟早会成为团队的瓶颈,你一个人是做不了所有事情的。不仅是时间精力问题,也有能力问题。

很多管理者理解错了授权的意思,授权并不只是将任务分配出去,然后你就不管了。相反,你依然是事情的总负责人,只是说现在不需要你亲自去做具体的实现工作。但在前期规划,做什么、用什么方式去做。你都需要参与。在这过程中,也要对时间进度和完成质量做把关。

回到问题,管理者如何才能不亲力亲为?会用人、懂跟进、有复盘。

会用人:其实就是授权,你需要知道在团队里谁更适合这个任务,他有什么优点,又有什么缺点。管理者要善于放大其优点,减少其缺点的影响。

懂跟进:首先要和他明确要达成的目标,这个目标一定是符合SMART原则的,具体的、可衡量、可实现、有截止日期的、跟公司目标一致的目标。然后在关键节点上进行跟进。注意这里要和他一起分解关键节点。跟进有两种:一种是强参与,比如早期的系统架构设计,直接参与方案的设计。另一种是弱参与,你只需要对方案提出改进建议或指导。切忌不要什么事情都参与。

有复盘:复盘的目的是给予反馈。做得好的要肯定,做得不好的要指出。可以先让下属提出自己的改进方案,然后自己再补充。这样的方案更容易执行。

没人天生就会做管理,而且刚刚开始做的时候都会犯错,错了改就行。一个人成长最快的时候,就是从错误中发现问题并解决的时候。

作为管理者要学会提出问题,要忍住直接给解决方案。解决方案再好他也是你的。下属自己想出的方案才是他的,哪怕中间有些想法不成熟,只要不影响大局,就让他去尝试。在执行过程中他会发现并改进的。德鲁克说好的管理就是激发人的善意和潜力。

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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