13、企业发展中的创造力与熟练度平衡之道

企业发展中的创造力与熟练度平衡之道

1. 麦当劳的启示

麦当劳兄弟最初开创汉堡业务时,随着业务增长,汉堡质量却出现下滑问题。这是因为他们难以保持生产的一致性,虽然意识到要保证生产速度和高质量,但却不知如何实现业务的规模化发展。

而雷·克洛克(Ray Kroc),一位餐厅供应商推销员,被麦当劳餐厅订购八台奶昔搅拌机的情况所吸引。他参观后,对麦当劳的创新经营方式十分着迷,并说服创始人让他将这一概念打造成全国连锁餐厅,且基于单一、易于复制的模式。最终,克洛克从麦当劳兄弟手中买下品牌,将麦当劳发展成如今高度流程化的企业。新加盟店开业时,完全按照既定指南操作,每一个步骤都有明确、具体的定义,以确保质量、一致性和速度。这表明,麦当劳兄弟有创新想法,但克洛克认识到通过提升熟练度能让其发展成更大的事业。

2. 企业发展的三个阶段

企业发展通常会经历三个阶段,每个阶段都有其独特的特点。
- 神秘阶段(Mystery) :初创企业天生处于创意阶段。在这个阶段,创业者有了一个新想法并开始发展它,但并不知道是否会成功。世界上有很多新想法,所以有众多初创企业,但大部分想法可能并不优质,导致许多初创企业失败。
- 启发式阶段(Heuristics) :当新想法在市场上取得成功后,企业就需要进入这个阶段。为了进一步发展壮大公司,企业必须提高熟练度,将重点从让想法实现转向让其高效运作。
- 算法阶段(Algorithmic) :不断改进想法,直到形成一个可行的业务,能够稳定可靠地交付产品或服务,此时企业就达到了成熟企业的状态。

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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