17、价值流绩效衡量指标全解析

价值流绩效衡量指标全解析

1. 制定有效衡量指标的步骤

在衡量价值流绩效时,需要遵循一系列步骤来确保指标的有效性和实用性。

1.1 明确目标或预期结果

明确目标时,要区分是战略目标还是战术结果。理想的目标应是简洁、具体的成果,而非宽泛的目标。关键绩效指标(KPIs)与目标和关键成果(OKRs)有所不同。OKRs通常描述宽泛的战略目标,并以预期结果作为衡量战略目标是否实现的依据。例如:
| 目标 | 关键结果 |
| — | — |
| 通过卓越的可用性和服务,随时让客户满意 | 到第三季度,可用性得分从6提高到9 |
| | 到第三季度,客户满意度得分从7提高到10 |
| | 月活跃用户数量从56%提高到65% |

而KPI则指向具体目标是否达成,例如对最喜爱客户的净推荐值(NPS)调查结果的衡量。

1.2 理解衡量目标的方法

对于预期目标,需要明确如何进行衡量。是否有与预期目标直接对应的衡量指标?如果有,应优先使用这些指标。若无法直接衡量预期目标,则可能需要提出假设,并将结果与假设进行对比实验。

1.3 为每个目标选择衡量指标

确定目标并定义可能的衡量指标后,需要筛选出重要的衡量指标。通常,五到七个KPIs足以全面了解价值流的表现。理想的KPIs应具备以下特点:
- 回答与目标相关的绩效问题
- 为战略提供清晰的信息
- 有效且可验证
- 鼓励员工的积极行为
- 易于获取

1.4 必要时定义综合指数

有些指标单独使用时可能无

【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,实现对不同类型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型的分类效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
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