无边界组织分析

无边界组织由通用电气的韦尔奇提出,旨在打破部门壁垒,实现跨层级、跨职能、跨企业的无缝合作。此模式强调速度、弹性和创新,促进内外部资源的有效整合。

 无边界组织是通用电气的韦尔奇首创的一个概念。他强调无边界组织应该将各个职能部门之间的障碍全部消除,工程、生产、营销,以及其他部门之间能够自由沟通,工作及工作程序和进程完全透明。罗恩?阿什克纳斯在他与人合著的《无边界组织:打破组织结构的锁链》一书中对四种边界进行了分析界定。

  *就纵向关系而言,各个层次及各种头衔人员之间的界限已经打破,垂直上下之间的界限不再僵硬难破,而变得具有弹性和可渗透性,从而有助于更快、更好地决策和行动,也有利于组织方便地从各层次人员那里获得知识信息和创新灵感。

  *就横向关系而言,各职能部门不再有自己独立的山头,部门间的相互渗透,有关领地管辖的争执,被探讨怎样 才能最大限度地满足客户需求所替代。

  * 就企业与外部供应商、客户的关系而言,已由通过谈判、争吵、高压技巧、封锁信息,甚至相互拼斗方式的生意人之间——“我们”与“他们”的关系,转化为一种共创、共享、互利、双赢的价值链关系,彼此之间成为一个战壕里的战友。高效的创新方式一经发现,就可以很快被引入整个产品或服务企业联合价值链中来,为大家所共享。直接无偿投资支持供应商和经销商,也开始成为一种高效的经营方式。企业联盟不仅是一种战略,而且成为一种价值观念。

  *地点、文化和市场的边界也开始被打破。源自于强调国民自尊心、文化差异、市场特殊性的观念,往往将创新和效益的观念孤立起来,并导致总部与工厂、销售市场之间的分离和矛盾。这已不再适应全球化统一市场的企业经营和发展。人才、资金、材料供给已全面向本地化方向发展推进。将跨国企业定义为某国某地的企业已不再有任何意义,在何处经营,在何处纳税,也就是何处的“公民”。

  罗伯特?史雷特在他的《通用商战实录》一书中就无边界组织的界定做了更细致的描绘,从速度、弹性、整合程度和创新四个方面,对四种关系进行了分析。他认为无边界组织具有以下16个特征。

  * 纵向关系的速度特征为:大多数决定由那些最接近客户的人现场做出,不过这些决定一般只奏效数小时而不是数星期、数月。

  * 纵向关系的弹性特征为:各级管理者不但肩负日常的一线管理责任,而且承担有更为广泛的战略责任。

  *纵向关系的整合程度特征为:关键问题由多层次的团队共同解决,其成员的努力不再受组织中的级别限制。

  * 纵向关系的创新特征为:针对要解决的问题,经常通过跨层次的头脑风暴法来发掘新注意、新思路,并现场决策,不再来回地申报审批。

  * 横向关系的速度特征为:新产品或服务以越来越快的速度推向市场,一发掘出客户价值,就以最快的速度呈献给客户。

  * 横向关系的弹性特征为:各种资源的饿占有已打破单位、部门之间的块块分割,能够根据需要快速、经常、无阻碍地在专家和操作部门之间流转。

  * 横向关系的整合程度特征为:日常工作可通过流水作业的团队予以解决,非常规性工作由从响应单位、部门抽调力量构成项目组来处理。

  * 横向关系的创新特征为:经常举办由感兴趣的人自主参加的跨单位、跨部门,甚至是跨企业的专题研讨会、报告会,或问题攻关小组活动,以横向团队的形式自发地去探索新主意、新思路、新技术和新方法。

  * 企业伙伴关系的速度特征为:对于客户和合作伙伴的要求和投宿,能预先采取措施,并适时答复。与客户的关系也是一种合作伙伴关系。

  *企业伙伴关系的弹性特征为:战略资源和重要的管理者可以在企业伙伴之间流动,甚至无偿地“借给”客户和供应商使用。

  *企业伙伴关系的整合程度特征为: 供应商和客户经理在设计企业运行和战略选择的团队中居于核心地位,并发挥主导作用。

  *企业伙伴关系的创新特征为:能从供应商和客户那里经常获得大量的新产品和新工艺的建议和思路。

  * 空间区域关系的速度特征为:最好的经验得以在与自己企业结成企业联盟关系的范围内传播,甚至直接跨地区、跨国界地传播。

  * 空间区域关系的弹性特征为:企业领导者,包括企业下属区域公司领导人,定期参与在不同地区、不同国家的区域业务营运会议及决策。

  * 空间区域关系的整合程度特征为:在企业联盟内部的各国业务之间存在标准的产品平台、统一的行动和分享的经验。

  * 空间区域关系的创新特征为:新产品的建议能放到其母国以外的环境里评价其适应性。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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