11、利用精益流程推动工作进展

利用精益流程推动工作进展

在当今快节奏的工作环境中,如何确保工作高效、稳定地推进是许多团队面临的挑战。利用精益流程可以帮助团队实现这一目标,以下将详细介绍相关内容。

1. 产品型开发与项目型开发的对比
  • 产品型开发 :产品型开发通过逐步交付功能来接纳变更,为学习和假设验证创造空间。每次交付增值部分后,收集反馈和结果并进行必要调整。这种开发方式使业务和 IT 开发双方目标一致,即实现业务目标,促进了目标的透明化和双方的协同。
  • 项目型开发 :项目型开发中,业务利益相关者和 IT 部门之间常存在脱节。IT 部门关注产品,业务方注重按步骤完成项目,缺乏调整空间。
2. 实现精益流程的实践方法
  • 工作可视化 :确保团队承诺的所有工作及其进展可见。可将工作映射到看板上,看板的一些特性有助于查看单个工作的进度以及紧急工作的处理位置。同时,可在看板上可视化在制品(WIP),并通过 WIP 限制来控制 WIP 数量。
    • WIP 限制 :设定在制品的最大数量,避免工作堆积。
    • 加急通道 :用于可视化紧急工作,确保紧急任务能优先处理。
  • 控制批量大小 :应尽量使批量大小最小化。批量大小与周期时间、WIP 和性能密切相关。可通过 U 型曲线优化来确定理想的批量大小。
【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与分类,实现对不同类扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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