18、价值流绩效衡量与持续学习:迈向未来的关键路径

价值流绩效衡量与持续学习:迈向未来的关键路径

价值流绩效衡量

在价值流管理中,衡量绩效是确保其有效运作的关键。Scaled Agile建议从以下三个方面来评估价值流的绩效:
1. 结果(Outcomes)
- 价值流关键绩效指标(KPIs) :衡量结果的主要机制是建立和衡量价值流KPIs。此前已经了解到用于衡量客户结果的KPI框架,如Pirate(ARRRR)指标和Fit - for - Purpose指标。确定团队或敏捷发布火车(ART)的KPI集,需要从期望的目标出发,找出与目标相符的指标,精炼要收集的指标集,并将其作为KPIs进行收集。
- 史诗验证 :对于大型工作项“史诗(Epics)”,通过创建最小可行产品(MVP)并使用领先指标来衡量假设价值,以验证其带来的效益假设。密切监测领先指标,可验证或否定史诗假设,从而决定是调整方向还是继续开发。
- 迭代目标和PI目标 :敏捷团队还需衡量每个迭代创建的迭代目标以及每个项目群(PI)创建的PI目标,这些目标有助于团队将精力集中在交付客户价值上,而非仅仅完成每个特性和故事。
2. 流动(Flow)
- 流动指标 :团队或ART采用的部分价值流KPIs与确保价值交付的绩效相关。建议使用Flow Framework®中的Flow Metrics®,以确保价值流能成功实现产品交付。此外,还推荐了流动可预测性(Flow Predictability)这一指标,用于衡量团队和ART规划PI并实现

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码仿真模型,动手实践飞行器建模控制流程,重点关注动力学方程的实现控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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