如何给工程效能建模 - 从管理学的视角切入

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了如何给工程效能建模 - 从管理学的视角切入相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

如何给工程效能建模(1) - 从管理学的视角切入

随着业务规模的不断扩展,越来越多的部门开始出现开发人力短缺的情况。于是,一方面各种花式招人方法层出不穷,另一方面如何提升工程效能也成为热议话题。咱们打工人有力量,各种工具、各种系统到各种思想纷纷被挖掘出来。

说起效能,朴素的感觉,这就搞个成本收益分析就好了。投入多少人,赚到多少钱,一除就算出来了。要提升工程效能,要么减少工程师人数,要么提升产出。
要减少工程师人数,无非两种大的思路,一种是向技术红利要方法,另一种是向改进管理要方法。
思路已定,我们就落地吧。
先看技术红利,虽然深度学习革命、预训练模型、深度强化学习等技术创造出了前所未有的生产力,但是距离通用强人工智能还有点距离,L5的自动驾驶还没有呢,L5级生产更连影子也没有呢。
再看管理学,虽然学派众多,形成了管理丛林,但是好像也没有哪家理论能解决问题的。

虽然还是没有完美解决方案,不过现在啥也不干也对不起业务啊。
下面我们就尝试从管理学和大数据人工智能等的加持下,找到一种可度量的实现工程效能优化的方法。

三个flag

开始正文之前,我们先立三个原则,也可以叫做三个flag吧:

  • 实用
  • 谦卑
  • 扎实

第一个是实用。首先得能满足业务价值,要是空谈就不值得费这么大劲了。
第二个是谦卑。蓝血十杰的教训告诉我们,光靠数字是有其片面性的。好歹距离霍桑实验也近百年了,我们不能对于人的研究和关怀视而不见。虽然,管理学中的大部分研究跟效能建模看起来关系不大,但是我们还得保持谦卑,不光关注我们用到的,也留一部分精力关注我们没有用到的。避免过拟合。
第三个是扎实。毕竟是在前人经验的基础上断章取义而来,跟大师的作品相比差距是不可避免的,我们还是得把事情做扎实了。

后两个的话,暂时也没法证明,毕竟这要靠工夫堆出来,主要看坚持了。
是否有实用性,我想在一开篇就给大家留一个印象。
过去几年,大家对于晋升的讨论越来越多,那么在管理学上是否有如何能快速晋升的方法?还真有!这门学科叫做现代层级组织学。

管理学应用例:快速晋升的方法

作为学问,现代层级组织学也是有其基本公理的,叫做彼得原理- the peter principles:
在一个层级组织中,如果有足够的时间而且组织有足够的级别,每位雇员都倾向于不断晋升,直到晋升到他不称职的层级,并一直在这个位置上。

光有原理也没有用,很多同学的问题是如何晋升,而不是听空洞理论。作者Laurence Johnston Peter也提出了晋升的两个方法:奋发进取和被提拔。
关于奋发进取,这方面的文献有阿尔杰的《力争上游》Struggling Upward, 《稳扎稳打》Slow and Sure和皮尔的《积极思考的力量》The power of positive thinking等。这方面的正面研究和鸡汤都很多,本文也不是积极心理学的,略去不表。
下面说说如何获得提拔,有5种方法:

  • 寻找贵人:首先得找到谁是可以提拔你的人,不能指望着领导们都主动认识你吧?
  • 打动贵人:光识别出来还只是第一步,还要能够打动贵人,让他愿意支持你
  • 以退为进:晋升不是直线上升的,有可能你会遇到晋升的障碍,也就是俗称的“有人挡了你晋升的路”,这时候不管你多奋发进取或者是有贵人相助,可能也没有办法晋升,这被称为彼得窘境。这时候可以考虑走迂回的路线,换另一条路上去
  • 灵活机动:每一个贵人的力量都是有限的,在晋升的路上,如果现有的贵人不足以带你晋升到更高的位置上,则需要考虑更换更高的贵人
  • 寻求多位贵人相助:如果有多位贵人同时提拔你,则提拔效率等于每个贵人单独提拔的效果之乘积,这称做赫尔定律。

看看怎么样?作者可不是中国人,是出生于加拿大的美国华盛顿大学的教育学博士,讲这个原理的书叫《彼得原理》,于1969年出版,一直是管理学的经典教材。彼得的现代层级组织学可是管理学中的正宗学问,其本人在管理思想史上也是留有一笔的。

相关研究的大纲

扯完了黑色幽默的彼得原理,我们从科学管理的创始人泰勒开始说起。说话泰勒最初想做的事情,就是提升工程效能嘛。反倒是研究一般管理的法约尔和官僚体制的马克思·韦伯将管理学变得从效能更偏向通用的学科了。

从泰勒开始,甘特的甘特图,吉尔布雷默夫妇关于疲劳的研究、埃莫森的效率原则、穆尼的组织效率原理,马奇的程序化决策、伯法的生产运作管理的问题和模型、西肖尔的组织效能、亨德森的经验曲线、戴明和朱兰的精益生产和质量管理、哈默和钱皮的业务流程再造以及卡普兰和诺顿的平衡计分卡等内容都是我们所感兴趣的。
这里面的内容要么是跟效能相关,要么是跟模型与数量关系相关的,我们都当成经验继承下来,绝不从头造轮子。
充分吸取前人的经验后,我们再试图建立我们的模型。

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