12、科技战略项目管理:RACI、生命周期与价值链解析

科技战略项目管理:RACI、生命周期与价值链解析

1. RACI 模型介绍

RACI 是由项目管理协会(PMI)提出的一个缩写词,代表负责(Responsible)、问责(Accountable)、咨询(Consulted)和知情(Informed),这是项目参与者的分类。与利益相关者矩阵不同,我们会单独为 RACI 创建一个文档,因为尽管两者会有一些重叠,但涉及的人员往往不同。

在 RACI 文档的左侧列出工作的大致类别:
- 负责(Responsible) :这些人实际动手完成任务,根据工作列表中项目的性质,他们可以是任何级别的职位。
- 问责(Accountable) :这些人要向高管负责,确保项目按时交付,且符合适当的适用性和质量标准,可能是副总裁或总监。
- 咨询(Consulted) :他们是系统某些方面的主题专家,不直接负责工作,但可能会做出局部决策或提供特定方面的建议,他们的想法会改变工作、设计或战略。例如,开发新软件时,可能需要咨询首席信息安全官(CISO)办公室。
- 知情(Informed) :这是单向的沟通,你向这些人更新项目状态,他们对工作没有发言权或建议权,也不能改变工作。比如税务副总裁,让他了解项目情况,以便在确定是否可以申请研发税收抵免时能联系到你。

在 RACI 电子表格的顶部列标题中,列出以这四种方式参与项目的人员。为完成电子表格,在人员被分配该角色的单元格中输入 R、A、C 或 I。并非所有单元格都会被填满。对于每个工作项,必须恰好有一人被指定为问责人;

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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