牌桌上到底有几个人?——了解项目干系人

本文以麻将为比喻,探讨项目管理中识别并处理各种干系人的重要性。从最终用户到外部接口方,每个角色都可能影响项目的成败。

麻将是国人喜爱的娱乐活动之一,乐趣就在于“与人斗其乐无穷”当然能带来额外收入那兴致就更高了,而牌桌上的高手眼睛不仅仅只盯着牌,君不见港片中赌圣都是眼观六路耳听八方,谁出牌有什么路数,谁在谁背后下“指导棋”,谁喜欢作弊,谁通风报信尽在掌握,千钧一发之际利用对方的弱点施以巧计,挽狂澜于即倒,扶大厦于将倾,金钱美女收入怀中,要是项目管理也能这么爽该多好啊。其实项目管理和打牌一样,项目启动的时候就得把能对项目产生影响的人弄清楚。

 

一、坐在牌桌对面的人——系统的最终用户

系统的最终用户是我们一上牌桌就应该第一个入眼的人,他出牌都没注意到,那输了是正常,不输才奇怪。

E系统部分功能开发完毕后根据公司高层的建议给业主方接口人做了多次演示,希望能减少系统后期的改动,但实施的过程中没有吸纳最终使用的用户参加,结果在UAT过程中我们共收集问题84个最终用户提出的易用性、操作方式等方面的优化就达52个,花去了我们不小的工作量,当初演示的目标就没有达到,其实把这类参与方在项目启动阶段就纳入我们的视野前面的问题是可以避免的。

同时我们抓住了系统最终用户的心,有了“群众基础”系统才好推广,对业务的理解上了台阶,才会有二期三期…..

 

二、“上家”——业主方接口人

业主方是对项目的完成有最终管理权的人。业主方接口人是我们接触最多的一方,如何取得对方信任,让对方站在我们一边少设置一些阻碍项目成功的障碍是个博大精深的课题,E系统发生了很多和接口人“斗智斗勇”的故事。E系统下午要开项目初验会,当天上午接口人突然提出要延期初验因为发现用户提交上来一个系统bug,我方首先给接口人分析了bug对系统的影响程度,然后向接口人表示系统bug我们会负责到底,最后那其他终验的系统做了对比,终于说服接口人如期召开初验会议。

 

三、上家背后下“指导棋”的人——业主方领导

能下指导棋的一般都是有最终决定权的人,往往躲在“上家”的背后,算计各方牌路,关键时刻一言九鼎,“杀”的下家人仰马翻。

E系统就在业主方领导那里吃过一次亏,系统上线前2天业主方接口人领导突然要E系统做现场演示(之前该领导连系统长啥样都没见过),由于准备不足,演示过程中领导提出14条操作性和页面方面的优化,当场就把项目的上线日期推迟了2周,详见后面推出的《“说你行你就行不行也行,说你不行你就不行行也不行”——躲在接口人背后的故事》。

 

四、既能搅局又能点炮——外部接口方

项目的成功依赖与这些接口方,系统的需求、设计、开发、部署都需要他们的配合才能完成,即“既能搅局又能点炮”是也。

E系统上线部署验证时发现向另外一个系统推送待办有问题,经过3个小时的排查还未发现问题所在,已经是晚上十点这时才想起联系该系统的技术人员要求协助,当时该系统负责人一句话噎的我方说不出话来“你们这是什么系统啊,上线不打招呼,出问题又来找我们!”,真正体会到“多替别人着想,他们才会替你着想”。

对接口方的配合程度我们心中也是要有数的,配合度较差的就是存在风险的地方。对于配合度较差出现达成的共识不履行的接口人就得通过向业主方接口人、该接口人上级反应情况推着接口方往我们理想的方向前进。对积极配合的接口方也应该向自己的业主方接口人提出表扬,鼓励对方坚持正确的做法。

 

五、“四两拨千斤”——系统环境提供方

系统依赖的环境都是由其他公司提供的,像是常用的oralce、weblogic,以及系统硬件维护方,忽视了他们会带来一些意想不到的麻烦。有一回E系统要重新安装weblogic,结果安装到一半solairs系统连不上去了,一打听才知道硬件维护停机,晕,结果我们一等就是两个小时然后又重头开始,到E系统能正常访问已经是晚上11点的事情了。

 

总结:

项目管理和打牌也有不同,打牌是“零和”——不是你输就是他赢,而做项目是“N赢”,项目的成功会给各方(不一定是全部)带来好处,CCP不是宣扬自己夺取政权的“三大法宝”里面有“统一战线”吗?所以我们了解项目的干系人就是要“团结一切可以团结的力量”建立一个保证我们项目顺利实施的“统一战线”!

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研员及自动化、精密仪器、机器等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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