现代项目管理和传统项目管理

本文探讨了传统项目管理中的质量-成本-进度铁三角,并引入了现代项目管理中的客户满意度这一重要且难以量化的因素。通过具体案例说明,在实际操作中,客户满意度有时甚至会超越传统的三个要素。

    传统项目管理只重视质量-成本-进度三要素,这三要素都是可以量化成指标的。整个理论体系如何维持这个铁三角平衡的。当然这在当前也有很大的实际指导意义。

 

    比如就在上个月,我见过某个项目组,为了赶进度而根本不做CODE REVIEW,这在软件行业里是非常疯狂非常冒险的。其结果正好印证了“欲速则不达”这句老话,他们组在Alpha阶段上,每周的开发任务中,有50%以上是解决之前留下的BUG。上面这个案例非常典型,就是为了追求进度,而降低了质量,最后反作用回来延缓了进度。

 

    现代项目管理仍然重视质量-成本-进度铁三角,不过加入了“客户满意度”这个无法准确量化的要素,而且占有很高的重要性。在项目管理课上,教授举了个例子,悉尼歌剧院,完工时成本是预算的200%,工期是计划的200%,但按照传统理论,这是个彻底失败的项目;但实际上大家都知道它是成功的。因为它非常好地实现了悉尼市政府要建一个城市标志性建筑的目标,作为客户的市政府非常满意,因此该项目是成功的。

 

    另一很极端的例子,现在我们的市政府修桥修路,很喜欢赶在五一、国庆这类节日做竣工通车典礼。而实际工期完不成,肯定赶不上时间怎么办?某大型国有路桥公司的做法是:先凑合铺好路面,道旁绿化都是盆栽。等竣工通车典礼后,盆栽全部拿走,路面敲掉重新做,因为之前的硬度达不到要求。这是个很极端的例子,但也确实存在这样的事情。按照传统项目管理的理论,明知道是要敲掉重做的,还把路面铺上再敲掉浪费成本,这太疯狂了。实际上这达成的是客户满意度,如果不这样做,市政府发飙了,那么这个项目经理也就别混了。

 

    所以相比而言,现代项目管理添加进了“人”的因素,现在项目不只是可以量化的科学,同时也是与人打交道的艺术。

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务
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