27、量化工作管理:实现质量与绩效目标的有效途径

量化工作管理:实现质量与绩效目标的有效途径

1. 量化工作管理概述

量化工作管理(Quantitative Work Management,QWM)旨在对工作进行量化管理,以达成既定的工作质量和流程绩效目标。其涉及的活动包括:
- 确立并维护工作的质量和流程绩效目标;
- 构建有助于实现这些目标的工作流程;
- 选择对理解绩效至关重要且能助力达成目标的子流程和属性;
- 挑选用于量化管理的度量指标和分析技术;
- 运用统计及其他量化技术监控所选子流程的绩效;
- 借助统计及其他量化技术管理工作,判断是否满足质量和流程绩效目标;
- 对选定问题进行根本原因分析,以解决在实现目标过程中出现的不足。

组织为实现高成熟度而使用的过程资产,如质量和流程绩效目标、选定的流程、度量指标、基线和模型等,是通过组织过程绩效流程建立的,并应用于量化工作管理流程中。工作小组可根据需要利用组织过程绩效流程定义额外的目标、度量指标、基线和模型,以有效分析和管理绩效。量化工作管理流程产生的度量指标、测量结果和其他数据会被纳入组织过程资产,使组织和工作小组从这些不断改进的资产中受益。

2. 与集成工作管理的区别

与集成工作管理实践不同,量化工作管理实践有助于对流程或子流程的预期绩效形成量化理解。这种理解可作为建立工作流程的基础,通过评估工作流程或子流程,选择最能实现质量和流程绩效目标的方案。

3. 建立有效供应商关系的重要性

建立与供应商的有效关系对该流程领域的成功实施也很重要。这可能包括为供应商设定质量和流程绩效目标,确定用于了解供应商进度和绩效的度量指标和分析技术,并监

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值