[一分钟先生]童耿华:技术管理者应以“技”服人,以“德”服人

摘要:从技术转向管理,要学会真正有效地沟通,用数据、图表来弥补语言上的不足;要做出切实的计划与分明的绩效,越简单、越明确越好;要做到以“技”服人,以“德”服人,技术决不可丢,管理知识要不断学习;除了管理知识,尝试看看心理学,还有其他类别的书籍。


做IT也有十年了,回顾一开始的技术岗位,到现在的管理岗位,倒也有些心得,这里与大家分享,共同探讨。

真正有效地沟通

沟通是必要的,不管是什么岗位都需要与他人沟通,对于从技术转向管理的人员来说,主动沟通的重要性远大于被动沟通。你需要与领导沟通,与下属沟通,与其他部门人员沟通,与非公司人员沟通。他们都有各自不同的关注重点,我们所要做的就是,从他们的言语中找出真正表述的意义,然后结合我们自己的经验与知识,反馈有用的信息给对方。当然说起来容易做起来难,这是一个长期的需要不断尝试的过程。

个人经验分享:用数据、用图表来弥补语言上的不足;有疑惑的地方尽快提出;说过了还有记录下来;多发邮件。

切实的计划与分明的绩效

切实的计划是用来打动上司,获得支持的,也是给下属有力执行,获取业绩的。分明的绩效是制订值得遵守的规则,也是稳定和提升执行力的必要保证,可以说是建设团队的根基,一定要把握好。

个人经验分享:越简单越好;越明确越好;越严谨越好;执行时要规规矩矩的,不能开后门。

以“技”服人,以“德”服人

请谨记你的技术与经验,是这个团队中最丰富的,否则不会让你管理,因此你需要体现你的优势,时刻帮助他人,提升成员的能力,这点你义不容辞。

同时,也请记得,你不是一个人,不再是一把冲锋的枪,你需要得到整个团队的帮助,因此在做任何事情,都需要从整个团队来考虑:大家是怎么想的?站在别人的角度思考问题,最好能够常常开展讨论会,把所有人员的想法汇集在一起,集思广益,从而做出更好的判断,进而得到整个团队的支持和信任。

个人经验分享:技术决不可丢,那是你的优势;管理知识得不断学习;

团队做什么,你做什么

团队做的事情,主要取决于你的计划和安排,最重要的地方就是计划不要做过多的变更,并且要有阶段性的成果体现,否则容易出现对整个项目失望、沮丧的情绪,不利于工作开展。做为管理人员,你所要做的,不是替下属分担工作,不是催促工作完成进度,而是安排什么事值得做,什么事可以押后做,什么事直接让其他人做,什么事可以不用做。要做的事情又可以分需要花更多精力做的和少花精力做的。概况来说是即管事又管人。

个人经验分享:不做老好人;不能总是板着脸,要宽严并济;安排了的事务,要和下属一起努力;多多采用鼓励的方式而非处罚,你能有所收获。

处理事与处理人

作为管理者,肯定会遇到一些事,需要处理,针对此事件的人员,需要进行处理。虽然用处理一词不好听,但管理人员必须承担起相应的责任,因为技术人员主要关注的是过程,管理人员不仅要关注过程,更要关注结果。在处理方式上,需要灵活对待,快速解决,不能像以往做技术的时候,一板一眼。

个人经验分享:事情的起因经过结果各方面都要去琢磨,多想想有没有更好的解决方式?有没有绕过去的方法?有没有规避此类事件的规范或制度?

学无止境,学海无涯

这点在任何地方都适用。面对新的岗位,肯定充满了挑战。学习KPI,学习项目管理,学习时间管理,学习口才,学习看人,学习社交技巧……对工作有用的知识你都得学,有些浅尝辄止,有些要深入研究。

个人经验分享:不一定都是管理方面的知识,尝试看看心理学,还有其他类别的书籍,你会得到不一样的体会和收获。

归纳总结下,从技术转向管理的人员,请不要丢掉你宝贵的技术经验,但也请学习管理方面的知识,首先是意识到自己的不足,然后不断从各方面来弥补,自我修炼,接着就是在实际过程当中体会,修正,重复这种过程。不积跬步,无以至千里,相信经过时间的验证,大家都能成为合格的技术型管理人员的。

【数据驱动】【航空航天结构的高效损伤检测技术】一种数据驱动的结构健康监测(SHM)方法,用于进行原位评估结构健康状态,即损伤位置和程度,在其中利用了选定位置的引导式兰姆波响应(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于数据驱动的结构健康监测(SHM)方法,利用选定位置的引导式兰姆波响应对航空航天等领域的结构进行原位损伤检测,实现对损伤位置与程度的精确评估,相关方法通过Matlab代码实现,具有较强的工程应用价值。文中还提到了该技术在无机、水下机器、太阳能系统、四轴飞行器等多个工程领域的交叉应用,展示了其在复杂系统状态监测与故障诊断中的广泛适用性。此外,文档列举了大量基于Matlab/Simulink的科研仿真资源,涵盖信号处理、路径规划、机器学习、电力系统优化等多个方向,构成一个综合性科研技术支持体系。; 适合群:具备一定Matlab编程基础,从事航空航天、结构工程、智能制造、自动化等相关领域研究的研究生、科研员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于航空航天结构、无机机体等关键部件的实时健康监测与早期损伤识别;②结合兰姆波信号分析与数据驱动模型,提升复杂工程系统的故障诊断精度与可靠性;③为科研项目提供Matlab仿真支持,加速算法验证与系统开发。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码实例,深入理解兰姆波信号处理与损伤识别算法的实现流程,同时可参考文中列出的多种技术案例进行横向拓展学习,强化综合科研能力。
【无机论文复现】空地多无平台协同路径规划技术研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“空地多无平台协同路径规划技术”的研究展开,重点在于通过Matlab代码实现对该技术的论文复现。文中详细探讨了多无平台(如无机与地面车辆)在复杂环境下的协同路径规划问题,涉及三维空间路径规划、动态避障、任务分配与协同控制等关键技术,结合智能优化算法(如改进粒子群算法、遗传算法、RRT等)进行路径求解与优化,旨在提升多平台系统的协作效率与任务执行能力。同时,文档列举了大量相关研究主题,涵盖无机控制、路径规划、多智能体协同、信号处理、电力系统等多个交叉领域,展示了该方向的技术广度与深度。; 适合群:具备一定Matlab编程基础和路径规划背景的研究生、科研员及从事无机、智能交通、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于学术论文复现,帮助理解空地协同路径规划的核心算法与实现细节;②支撑科研项目开发,提供多平台协同控制与路径优化的技术参考;③作为教学案例,辅助讲授智能优化算法在无系统中的实际应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现流程与参数设置,同时可参照文中列出的其他相关研究方向拓展技术视野,建议按目录顺序系统学习,并充分利用网盘资源进行仿真验证。
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