quindi hey gente sono Joe giustizia io sono il
presidente della mischia e dell’hardware alla mischia
con cui lavoro principalmente
team di produzione e team di ricerca e sviluppo o Rd
quindi attraverso la produzione e il
presidente della mischia e dell’hardware alla mischia
incorporato sono il fondatore e CEO di
wikispeed incorporato è a
società di produzione automobilistica teeny
piccolo ma molto globale abbiamo molto piccolo
operazioni in 23 paesi e questo è
correre tutto con mischia e io sono l’autore di
i metodi di produzione estremi
può urtato me Sono abbastanza fortunato da
è stato scritto per Forbes cinque volte
Ho avuto il privilegio di un ospite
lezioni al MIT di Cambridge Oxford
Università in Inghilterra e altri a Harvard
Business Review ha tre articoli su
io e il mio lavoro solo quest’anno ho avuto
l’ opportunità ed è stato in grado di dare un
Parlare TEDx in mischia e l’hardware ormai così
Terrò in mente che TEDx è il minore
campionati
c’è TEDx e poi c’è Ted che ho fatto
TEDx quindi non è enorme ma lo è stato
ancora una fantastica esperienza del
Discovery Channel ha fatto una miniatura
documentario su di me e sulla compagnia automobilistica I
possedere wikispeed Incorporated e CNN Money
la fortuna ha scritto un articolo su come
wikispeed Inc la società che ho fondato e
posseduto come operano e hanno intitolato
l’articolo come ogni azienda dovrebbe
addestrare i loro dipendenti oh grazie CNN
Soldi quindi a seconda di dove si ottiene il tuo
notizie che potresti aver incontrato su di me
prima, ma facciamo la versione breve di
questa presentazione penso che possiamo averlo
ho sempre voluto provare questo così felice nessuno
ha detto no ancora qui è
wikispeed calmo giusto quindi ce n’è uno
le nostre macchine sono guidate da una logica trans
dei programmi mediatici è così
ci ha coperto c’è la nostra macchina è veloce
è ultra efficiente è estremamente
conveniente è il meno costoso
trazione posteriore del mid-motore in fibra di carbonio
cosa in alluminio estruso nel mondo
che puoi comprare ed è tutto costruito con
mischia e ci divertiamo molto
Mi piacerebbe condividere una lettera aperta che ho scritto
a Tesla e questo è ospitato su wikispeed
comm e l’articolo è intitolato due volte
il Tesla è in metà del tempo ecco cosa
Ho per te
nel 2006 ho progettato e prodotto il
auto modulare wikispeed molto presto dopo
c’era un’intera squadra che mi supporta ma
è iniziato nel mio garage in quel momento
a Denver, Colorado, negli Stati Uniti
ora vivo a Seattle, nel Washington
Stati Uniti e quella era l’auto in
Il team wikispeed 2010 ha prodotto la mischia
crea server nel software se ne crei uno
fantastico pezzo di software modulare e tu
bisogno di compilarlo è necessario un build
server, quindi abbiamo avuto un buon CAD nel
cominciando ero io ma presto fu un
settimana abbiamo avuto un gatto freddo di macchine che volevamo
per fare in modo che avessimo bisogno di un sì e di quello
sarebbe una fabbrica intera se potessi
permettermelo, ma ho appena iniziato il mio garage
Non avevo una fabbrica da 100 milioni di dollari
quindi abbiamo dovuto capire qualcosa e questo
abbiamo scoperto che lo era
rivoluzionario ma nessuno di noi lo ha capito
al momento ecco cosa è successo nel 2010
team wikispeed ha prodotto la build di mischia
server un team di scrum con flessibilità
strumenti in grado di compilare un ampio
varietà di progetti CAD testandoli e
schierandoli come completi fisici
prodotti Quindi questo è quello che sembra
ci sono dentro un server di compilazione di Scrum
cinque squadre con vestiti colorati e loro
usa macchine CNC se quando possiamo permetterci
loro usano strumenti manuali che in realtà
funzionano davvero bene e sono molto
più economico e prendono il CAD e lo fanno
cose fisiche e poi lo testano e
si schierano si compilano il gatto in
roba fisica come questa macchina
quindi questo è un fare server di costruttore di mischia
questa macchina nel 2011 Tim Meyer ci ha aiutato
raffinato perfezionare il nostro test-driven
pratiche di sviluppo per creare moderno
integrazione continua e continua
consegna per il server di creazione della velocità wiki
in hardware nel 2011 Keith bhulok
progettato e aiutarci a prototipare il negozio
nella confezione o nel contenitore di spedizione micro
fabbrica questo modulo fabbrica portatile ha
noto input e output stabili e può essere
organizzato con altre micro fabbriche a
creare una fabbrica modulare per complessi
i prodotti il vantaggio è che è molto
economico per aggiornare un raffinatore di moduli
modulo riorientare per aggiornare i flussi di
produzione e flussi paralleli per
hyper-threading o persino spedire l’intero
modulo di fabbrica da modulo a nuovo
posizione e abilitare un agile
produzione su scala quindi ecco il
parte di sviluppo basata sui test, così abbiamo
crash testare le nostre macchine proprio come
lo fanno tutti ma quando facciamo un crash test
le nostre macchine simuliamo anche simultaneamente
il crash test e confrontiamo i due
subito dopo quindi rifattiamo il
simulazione per cercare di avvicinarsi e
più vicino al crash test fisico sì
siamo stati in grado di iterare fino al nostro
le simulazioni corrispondono all’impatto fisico
più o meno 1% quindi in millimetri di
differenza nella deformazione quindi invece
di inviare i risultati del fisico
crash test abbiamo inviato gli Stati Uniti
governo federale la simulazione loro
ha detto che era così preciso che non avevamo più
per crash test fisici così abbiamo
test automatici e abbiamo iniziato con
test manuale ma non abbiamo test manuale
è più lento e più incline agli errori
e meno bene coerente ora che abbiamo
test automatici e funziona appena
il nostro gatto come parte del server di compilazione in
Febbraio 2016 II devo insegnare al
prima mischia e hardware al mondo
classe di allenatore-allenatore con mischia
incorporato abbiamo parlato in modo massiccio
produzione parallela parallela o
strutturare la fabbrica come a
montatura
threading CPU abbiamo valutato e convalidato
i concetti pratici durante la lezione
producendo prodotti in quel modello
con cinque passeggiate parallele, i flussi di lavoro così
cinque scrumming build scrum build servers
lavorando in side-by-side coordinati con
mischia di mischia in agosto ho presentato a
la prima mischia al mondo in Hardware
conferenza sulla densità del lavoro che misura il
velocità per metro cubo di una produzione
facilità della fabbrica da migliorare
efficienza e prestazioni in
produzione di sviluppo in tutte le fasi
di consegna in settembre
Ho visto l’assemblea degli azionisti di Tesla
registrazione da tutto il lontano di maggio
ma non l’ho visto, a settembre e
Ero pavimentato nel vedere Elan parlare
densità di lavoro anche il suo concetto era
moltiplicare il volume di una fabbrica da parte del
densità della quantità di quella fabbrica
di macchine contro tutto il resto di
velocità era simile al
misure che stavo insegnando alla mia mischia
e istruttori e allenatori hardware ma questo
non era identico era più evidente
aziende manifatturiere dirompenti di
i nostri tempi erano ai margini della mischia e
hardware quindi cosa ho dovuto imparare e
dove potrei aiutare
Ilan ha continuato a dire il più veloce
i produttori automobilistici producono a
veicolo ogni 15 secondi che è una linea
velocità di 5 centimetri al secondo che è
lui avrebbe la velocità di una tartaruga
vorrebbe ottenere la linea di produzione
1 metro al secondo una camminata lenta che
sarebbe un incredibile aumento di 20 volte
in velocità in modo che giugno stavo facendo un
un evento di pubblica costruzione sponsorizzato da PTC uno
delle più grandi aziende CAD del mondo e
scrum Inc e abbiamo cronometrato la build di mischia
server non avevo idea di quanto velocemente sarebbe
se avesse una velocità di linea equivalente a 60
metri un secondo 1.200 volte più veloce di
L’obiettivo di Tesla ci ha detto che penso che abbiamo
ho imparato qualcosa di interessante che non abbiamo
rendersi conto che era veloce sapevamo che era economico
giusto che sapevamo non abbiamo dovuto
investire in
grande fabbrica non sapevamo che fosse
veloce o almeno così veloce, ma ora lui
aveva un benchmark di confronto yeah 60
metri al secondo sapevo che avevo molto da fare
imparo da Tesla ma sapevo anche di averlo fatto
qualche valore reale da condividere in cambio I
potrebbe imparare una quantità enorme su
automazione della produzione di produzione
gestione degli investimenti e degli investitori
negoziazione della catena di approvvigionamento e politica
negoziazione per l’ impostazione del sito di fabbrica e
supporto probabile che sia solo il 2% del
opportunità di apprendimento in cambio potrei
aiutare con la velocità di sviluppo e
la coordinazione aumenta la velocità attraverso
squadre auto-organizzanti di rimozione di impedimenti
per ospitare la complessità ma la maggior parte
penso soprattutto alla modularità della Tesla
Il modello S funziona da esempio e ne ha quattro
moduli primari il gruppo motore il
batteria carica il software e tutto
altrimenti tutto il resto non è cambiato
significativamente in sette anni ma il
la batteria cambia ogni due mesi
il drivetrain cambia un paio di volte a
anno il software cambia 14 volte a
mese
quei tre moduli iterano velocemente il
tutto il resto è alla stessa velocità di
Mercedes quindi non sono dirompenti
tutto il resto è troppo
vuole se fosse più modulare
potrebbe essere più veloce è la teoria del
la fascia anteriore in plastica è stata aggiornata
e questo è un ritmo di innovazione corrispondente
su questo pezzo monolitico non modellato
simile al ritmo di sviluppo di tutti i principali
produttori automobilistici, ma non è così
la grande vittoria la grande vittoria sarebbe il
macchina che costruisce la macchina il
fabbrica e persino le macchine che costruiscono
la fabbrica la fabbrica è la build
server è limitato da quanto velocemente possiamo
distribuire aggiornamenti e miglioramenti ai suoi
flusso e capacità di produzione questo
significa modularità e consente massicciamente
parallelo produzione parallela a differenza
produzione sequenziale a thread singolo
usato nella maggior parte delle strutture ora o anche
linee di alimentazione che sono essenzialmente a
matematica coprocessore per il singolo
linee di assemblaggio filettate immaginate che sia
come una fabbrica
è l’analogia di un computer 286
elaborazione parallela a thread singolo
non ha nemmeno un coprocessore matematico
per aiutare a fare qualche calcolo a fianco
vorremmo costruire server nelle fabbriche
per funzionare come una CPU moderna come Intel
Pentium i7 con almeno quad core così a
almeno per i fili di produzione
accade contemporaneamente che non è nemmeno
succede che è completamente disgregativo
apparentemente la produzione attuale
sono tutti single threaded caro Tesla
produzione wikispeed ha condotto
test semplici per convalidare modulare
la produzione di questo ci ha permesso di testare molti
idee rapidamente ed economicamente nei sei
anni abbiamo fatto questo abbiamo
regolato su un processo di flusso di produzione
modellato su una moderna CPU i7 con
cache di nuclei multipli e iper
infilare questo darebbe il mondo
due volte il Tesla è più della metà del tempo
in realtà 1200 volte il Tesla è se nostro
gli esperimenti di Athan di recente costruzione sono pari
vicino alla realtà ma semplicemente costruendo un
fabbrica seguendo questi principi
essere ancora fuori data in pochi minuti
cosa succede se abbiamo fatto un 1 miliardo di dollari
investimento che rende quella fabbrica e
qualcuno ha avuto un’idea migliore domani tutto
giusto così non è ancora la vittoria
la modularità all’interno del pavimento della fabbrica è
l’agilità di produzione lo facciamo attraverso
griglia o altri motivi geometrici ciascuno
griglia Square è di proprietà di a
squadra scrum auto-organizzante da 4 a 5
le persone addestrate in mischia aggressiva no
la mischia non accelerante mamby-pamby
vediamo in tutta la Silicon Valley e molto
del mondo ogni quadrato della griglia ha un
input e output etichettati chiaramente e il
test di accettazione per il loro contributo e
l’output è automatizzato se possibile il
i team cambiano il flusso e negoziano IO
cambia durante la mischia su scala
incontri ogni giorno per continuo
miglioramento è che è attualmente il
produzione e produzione molto veloci
processo di miglioramento che abbiamo visto da nessuna parte
con il più basso tasso di difetti e il
la massima soddisfazione dei dipendenti è a
link a una Harvard Business Review che
parla di quella Harvard Business Review
articolo sul lavoro che ho fatto a John
Deere a riguardo
caro Tesla se il cambiamento climatico globale è
ridotto dall’adozione del tuo solare
pannelli e veicoli e i tuoi prodotti
non sono vincolati alla domanda sarebbe
responsabile dal punto di vista ambientale da considerare
mischia e produzione di hardware a causa di
per favore lasciatemi e gli istruttori e
allenatori come Paul Takun che ho ottenuto
collaborare per aiutarti a raggiungermi a
il mio indirizzo email qui è una foto di alcuni
dei membri del team wikispeed giusto
dopo aver indossato un display per auto con
Boeing al World Earth Day quindi grazie
tanto con che mi piacerebbe invitare un
stagista che ha sviluppato il nostro automatizzato
sterzo e accelerazione automatizzata e
qualche riconoscimento facciale e cambio di corsia
tracciamento del pre-processing durante la scorsa estate
come parte del suo tirocinio così su uno
l’estate siamo passati da una macchina normale a una
auto con sterzo autonomo e
accelerazione autonoma e un po ‘digitale
elaborazione singola con il mondo intorno
ed è stato guidato da Jackson Rudd
Jackson, cosa ti dispiace parlare a
un po ‘ su come funzionava e
avrete bisogno di indossare il piccolo Mikey
cosa sarà buona questa è la mia
l’immagine preferita va bene, no
sei brillo, va tutto bene
Ciao ragazzi freddi del mio nome Jackson Sono un
studente di matematica e statistica a Stony
Brook e io abbiamo lavorato in modo agile
ambienti negli ultimi due anni
durante l’estate ma non era davvero
fino alla scorsa estate che molti dei
idee agili davvero affondate
io così oggi questa piccola quantità di tempo
che abbiamo ho intenzione di parlare di
tre cose ho intenzione di parlare di me
sorta di avere un battesimo nel mondo
di iterazione e alcuni di quelli agili
idee di cui ti parlerò
degli algoritmi che ho fatto lì
l’estate una rete neurale che è un
algoritmo estremamente interessante di cui parlerò
a voi ragazzi e voi ragazzi sarete
molti esperti su di esso entro la fine di questo
e infine parlerò di come
statistici che lavorano su cose come
le reti neurali e l’agile stanno lavorando
cose come agili e molti modi sono
effettivamente risolvendo esattamente gli stessi problemi
e anche usando metodi davvero simili così
solo per dare il via quando ho iniziato il mio primo
giorno a wikispeed io vado e voi ragazzi
ho visto alcune delle foto come puoi
guardati intorno e vedi queste persone
lavorando su motori e carburatori e
tutte queste strane cose confuse che ho avuto
non ho idea di come tu lo sai e lo sono stato
passare l’ ultimo anno al college tu
sai solo fare cose con la carta
e matite e ho avuto è come sono
ti aiuterò qui lo sai, quindi voglio
parla con Joe e dì che sai che non posso farlo
questo non ho capacità di fare questo e
prima che possa dire una parola, Joe mi afferra
e voi ragazzi l’ avete incontrato potete immaginarlo
facendo questo detto Jackson questo è un gigante
pezzo di lamiera e abbiamo bisogno di tagliare
un buco in esso così provo a spiegarglielo
no, non posso farlo come se non vedo un
carta non vedo una matita come la ho
nessuna capacità di farlo
potresti dirmi come si fa a saperlo
Lo guardo a Joseph Jackson questo e
mi dà quest’arma gigantesca che è
chiamato questo è soggezione è spaventoso come questo
suona bene , dice
Jackson con quest’arma ti voglio solo tu
premere il grilletto e non uccidere
te stesso
quindi ho afferrato quest’arma e non l’ho fatto
scuotilo cinque volte e colpisce il
metallo e scintille stanno andando ovunque
e non riesco a sentire niente che tu sappia e
Joe sta ridendo maniacalmente, naturalmente
e poi improvvisamente la sega si stringe e
all’improvviso mi muovo invece di una sega e
Devo lasciar andare e spezzo la cosa
e sto morendo presto contro Joe
consiglio e sono pieno di vergogna che ho
esposto me stesso come la frode hardware
che io sono tu lo sai e alzo lo sguardo
anticipando la disapprovazione di Joe per
Sbattere sibilo e sai di Joe
guardandomi indietro come se non lo fosse
lo fai di nuovo, lo sai anch’io
mi sono riunito sai che ti sei liberato di quello
istinto di volo o di volo che conosci e io
provato ancora e ancora e ogni volta che
provato qualcosa in modo un po ‘diverso
e alla fine di forse 15 minuti
provarlo forse otto modi diversi siamo
stavano tagliando questo pezzo di lamiera
metallo come se fosse burro e c’è un
un paio di cose che mi hanno davvero colpito
su questo e il primo era Joe
in realtà non aveva idea di come farlo, ma
ancora più importante è la mia stranezza
istinti volevo dire ho appena trascorso il
ultimi quattro anni al college e tu sai
il mio primo pensiero è stato che non so come
fare qualcosa di meglio che ha colpito i libri che
so che è meglio chiedere ad un esperto e cosa Joe
mi ha insegnato che in 15 minuti è stato se
ti rimbocchi le maniche se continui a scorrere
verso una soluzione sai che puoi andare
da non sapere nulla su
qualcosa per sentirsi abbastanza comodo
che potresti effettivamente insegnare a qualcuno
come farlo alla fine di 15 minuti
questo mi ha sconvolto completamente la mente
mente e ancora più interessante mi ha ricordato a
algoritmo molto impressionante che ho promesso
Ti direi ragazzi di una rete neurale
okay, quindi qui c’è qualcuno con cui ha lavorato
quelli prima che io ci creda molto bene, okay
quindi per l’ ascia arrugginita ti darò
qualche intuizione su come funziona
perché è davvero molto interessante
idea ed è un’idea molto semplice e io sono
lo spiegherò con un semplicissimo
analogia quindi voglio che tu lo immagini
sei su una bellezza di bello come
la campagna va bene è davvero alto
montagne e valli basse e
e questo bellissimo paesaggio tumultuoso
e non puoi vederne niente perché
sei bendato per qualche motivo e
qualcuno ti dice che devi andare al
fondo della collina o al più basso
punta intorno a te e quindi non puoi vedere
qualsiasi cosa quindi non hai idea di come fare
questo qualcuno di voi ha qualche idea
su come potresti risolvere quella sensazione si
il tuo modo di aggirare è esattamente quello che tu
fallo qui sei in piedi lì
su sei su questa montagna che senti
intorno hey tu sai in realtà questo posto
è molto più basso di quello in cui sono solo io
un po ‘più in basso sento di nuovo intorno
questo sembra giusto, basta saltare giù
qui un po ‘più in basso fai questo e
più e più volte farlo migliaia di
volte e probabilmente colpirai il fondo
questo è un po ‘come è l’immagine
c’è qualcuno che fa questo algoritmo il
algoritmo che l’uomo nel grigio solo
inventato è chiamato discesa del gradiente e
è un’avidità incredibilmente potente
algoritmo che è l’idea dietro neurale
Nets quello che si dovrebbe pensare a
è questo ogni punto su cui ti trovi
soluzione e l’altezza che sei
il tuo errore e stai pensando dove è un
soluzione di errore inferiore e vedi oh se io
cambia la mia soluzione in questa direzione a
un po ‘mi piace un po’ di a
errore inferiore e lo fai sopra e
finita di nuovo fino ad avere un estremamente
soluzione a basso errore quindi qualcosa qualsiasi
senso per ragazzi sì va bene così
l’ultima parte di questo ciò che abbiamo appena
parlato di iterazione da una pratica
prospettiva che era Joe, lo sai
testimoniandomi in modo molto spaventoso
momento della mia vita e poi abbiamo parlato
su una rete neurale che forma di
iterazione e per l’ultima parte del mio
parlare voglio parlare di come in
iterazione statistica statistica come a
rete neurale possiamo effettivamente usare idee
da quello per aiutarci a scorrere praticamente
e penso che ci siano tanti esempi di
usando le statistiche per aiutarci nella pratica
situazioni ma l’esempio che voglio
dare
è motivare il concetto di un rapido
vinci quindi qui chi ha sentito parlare di a
vincere velocemente prima o sentito quella parola
prima e agile sì, quando intendo io
ho sempre pensato a una parola stupida
significa ovviamente che vuoi vincere perché
non vorresti vincere velocemente se
vincerai comunque, ma dopo
studiando questi algoritmi, in realtà vedo
è davvero sottile e davvero
punto importante e ho intenzione di provare a
spiega questo parlando di nuovo del nostro
algoritmo di discesa del gradiente e altro ancora
in modo specifico e importante quando
fallisce quindi cerchiamo di costruire alcuni un
intuizione, tutto bene , siamo sul
lato di una collina all’inizio siamo
in grado di fare questi grandi cambiamenti in
l’aria perché è super ripida ma come
ci avviciniamo al fondo che sta per
diventare molto meno ripido e non lo siamo
sarà in grado di attraversare il suo errore
funziona più velocemente e quando siamo
davvero vicino al fondo siamo solo
sarà mischiato intorno a questo quando
diciamo che sai che tipo di soluzioni
abbastanza vicino chiamiamolo buono ora a
rete neurale tenta di risolvere bene così
quale sarebbe la cosa sarebbe il
nemico di questo tipo di algoritmo che cosa
farebbe in modo che tu ti senta
come se fossi al punto più basso ma tu
in realtà non erano la risposta è un fosso a
il fosso ti sentiresti in giro se lo fossi
cieco diresti oh okay
hey questo è ciò che sembra buono, questo è basso
e poi finiresti in questo tuo fosso
fare un passo indietro all’indietro a destra
e pensa all’uomo che questi sono tutti errori più alti
soluzioni
Ho bisogno di una mescolanza per abbassare il mio
errore e ora sei bloccato in questo fosso
non puoi scorrere da un fosso a
la rete neurale risolve questo problema con
fondamentalmente mettendo le persone dappertutto
collina e iniziarli in un posto nuovo
quando colpiscono un fossato forse sei o sette
volte quindi che cosa ha a che fare con
vittorie veloci
potresti sicuramente pensare alla vittoria rapida
come lo stesso di essere in grado di rapidamente
attraversa la tua funzione di errore così in
iniziando a fare un passo e lo fai
questi grandi cambiamenti rapidi nell’errore
funzione che probabilmente avete sperimentato ragazzi
questo quando stai iterando su qualcosa
sai all’inizio che li fai
grandi cambiamenti e quindi si potrebbe passo
intorno e ti trovi nel fosso
e si mischia avanti e indietro e quello
è quando sei – quando la velocità è
estremamente basso e l’unico modo in cui tu
puoi dire che sei in un fosso quando
non sei più in grado di attraversare il
funzione di errore in fretta aka lo sai solo
che sei in un fosso se il tuo vento
la velocità è veramente bassa, quindi quello che ottieni
è una sorta di modello matematico del perché
è imperativo rintracciare i tuoi venti
traccia il tuo vento in modo che tu non possa finire in a
fuggi e non lo finisci in a
fosso perché è impossibile iterare
comunque dal fosso lo penso
c’è molto di bello
somiglianze tra queste nuove idee e
statistiche di machine learning e alcune
delle nuove idee e della gestione agile
questo è un esempio davvero interessante ma io
penso ci siano molti di loro
ci sono teoremi e statistiche che dicono
che a lungo andare questo per davvero
set di dati complicati che iterativi
cose come una rete neurale lo farà
eseguire il meglio allo stesso modo io
immagina che come le imprese diventano come il
il mondo degli affari diventa molto di più
le aziende complicate stanno andando a
diventa sempre più affidamento sull’iterazione
per risolvere i loro problemi e per fortuna
c’è questa intera scienza dell’iterazione
questo è completamente inutilizzato nella macchina
modi di apprendimento che è il mio parlare grazie a
lotto
signora un minuto fino a quando non lo chiamiamo 30
minuti sì sì, Jackson stava solo dicendo
non sarebbe bello se si potesse tenere traccia
il tuo winrate giusto quante persone dentro
la sala utilizzare un metodo agile Sapevo
era con la mia gente quante persone usano
scrum specificamente pensavo che fossi
persone gentili vanno bene in mischia se seguiamo
la nostra velocità conosciamo il tasso di successo di
il nostro attuale livello di iterazione giusto ma
se seguiamo la nostra accelerazione nel nostro
velocità abbiamo esattamente quello che Jackson
Stavo parlando di qualcuno qui dentro lo sa
riguardo alla teoria dello stato, l’abbiamo esaminato
la classe che stavo insegnando è il giorno
chiunque qui da quella classe qualcuno qui
resta tutto il tempo ok, quindi abbiamo un
coppia di persone che sanno tutto di questo
bene la teoria dello stato dal modo in cui è
ciò che Jackson appena parlato destra
va bene così sulla teoria dello stato dice una mischia
squadra se il tuo obiettivo è l’iper produttività
il doppio del lavoro in metà tempo ma
questa è la definizione di iper
produttività con lo stesso o migliore
qualità e persone che non stanno bruciando
fuori gente felice che è la definizione
ritmo sostenibile che è nell’agile
manifesto posto dove lavorare una metà del tempo
bene puoi rimanere bloccato nella tua corrente
stato stato le tue retrospettive ci sono
solo cinque incontri di mischia
retrospettiva è l ‘incontro in cui il
il team dice come faremo a diventare più veloci
e più felice cosa cambieremo
per essere più felice e più veloce possibile
migliorare molto nel tuo stato attuale
cosa succede se configuriamo il build server
meglio se iniziamo ad accoppiare cosa e se
brulichiamo sui problemi davvero difficili
cosa succede se gestiamo un backlog di prodotto migliore
raffinatezza così le storie quando vengono
nella pianificazione dello sprint abbiamo già
parlato di loro un paio di volte e fatto
alcune ricerche e miglioriamo e miglioriamo
e migliorare nel nostro stato attuale bene
arriva un punto in cui la squadra non lo è
diventando più veloce che alcuni di voi potrebbero essere stati
lì la squadra è davvero veloce
probabilmente già la squadra più veloce in
la tua compagnia ma tu dici che sono sicuro
non siamo ancora al soffitto, ma lo siamo
bloccato perché è quello
che quando è necessario eseguire un
retrospettiva per trovare la svolta
l’innovazione è sostanzialmente resettata
te stesso in un punto diverso sul
paesaggio e itera di nuovo in quel momento
fai saltare in aria la tua mischia, ci sono articoli
scritto su di esso il mio scrum master ha parlato
a questo proposito a Zurigo due tre due anni
fa in occasione della conferenza di Gesù proprio di fronte
il modo in cui penso era nella conferenza
corridoio dall’altra parte e quella conversazione era
chiamato popping the Happiness bubble
siamo davvero felici di essere belli
piuttosto veloce come mai non stiamo ottenendo
Più veloce
ed è necessario resettare anche se questo
si sente davvero frustrante per il team ora
un vero miserabile padrone non solo
sa come fare retrospettive che lo faranno
guidare la squadra attraverso l’ incremento
innovazione innovativa che itera la loro
velocità e la loro felicità
ma sanno quando è solo la squadra
mescolarsi e non ottenere molto
più veloce come fare sfondamento
retrospettive che fanno esplodere la loro mischia
e possiamo arrivare sempre più velocemente e
più veloce so che alcuni maestri di mischia mi piacciono
quella
uno di loro è chiamato steve daucus lui
lavora nell’edificio con Amazon
robotica i carrelli elevatori automatizzati che
fai i droni all’interno della fabbrica a
Amazon è a circa 30 minuti ad ovest di
Boston e io abbiamo lavorato con il ragazzo e
ha una squadra che gli allenatori chiamano il
La velocità di Mach squadra tutti i loro dati sono pubblici
Mi raccomando guardare tutto questo
Steve daucus Mach speed squadra la loro squadra
è a sedici punti due volte il
velocità hanno avuto in sprint quello che è
sei stato lui che etichetta ogni velocità di sprint
e quello che hanno provato nel loro
retrospettiva in modo da avere una mappa chiara di
quello che ha colpito le scoperte le
innovazione incrementale ed è esattamente
loro è questo è esattamente questo che vedi
aumento della velocità incrementale e poi I
esplodere l’ aumento della velocità incrementale
ed esplodere ecco che la scorciatoia ne ha
di te mai sentito parlare di scrum plop org
modelli di lingue di produzione che è
cosa fa Steve quando la squadra è no
più drammaticamente accelerando lui
estrae un altro schema di mischia comprovato
per iper produttività e dice squadra
legna
sii disposto a sostenermi nel provare questo
e i loro grandi affari richiedono rigore
il loro XP pratica cose difficili da fare e
lui cerca di far eccitare abbastanza la squadra
provarne uno e quando fanno la velocità
esplode ancora e ancora e ancora gente
grazie per uscire con noi stasera
presidente della mischia e dell’hardware alla mischia
con cui lavoro principalmente
team di produzione e team di ricerca e sviluppo o Rd
quindi attraverso la produzione e il
presidente della mischia e dell’hardware alla mischia
incorporato sono il fondatore e CEO di
wikispeed incorporato è a
società di produzione automobilistica teeny
piccolo ma molto globale abbiamo molto piccolo
operazioni in 23 paesi e questo è
correre tutto con mischia e io sono l’autore di
i metodi di produzione estremi
può urtato me Sono abbastanza fortunato da
è stato scritto per Forbes cinque volte
Ho avuto il privilegio di un ospite
lezioni al MIT di Cambridge Oxford
Università in Inghilterra e altri a Harvard
Business Review ha tre articoli su
io e il mio lavoro solo quest’anno ho avuto
l’ opportunità ed è stato in grado di dare un
Parlare TEDx in mischia e l’hardware ormai così
Terrò in mente che TEDx è il minore
campionati
c’è TEDx e poi c’è Ted che ho fatto
TEDx quindi non è enorme ma lo è stato
ancora una fantastica esperienza del
Discovery Channel ha fatto una miniatura
documentario su di me e sulla compagnia automobilistica I
possedere wikispeed Incorporated e CNN Money
la fortuna ha scritto un articolo su come
wikispeed Inc la società che ho fondato e
posseduto come operano e hanno intitolato
l’articolo come ogni azienda dovrebbe
addestrare i loro dipendenti oh grazie CNN
Soldi quindi a seconda di dove si ottiene il tuo
notizie che potresti aver incontrato su di me
prima, ma facciamo la versione breve di
questa presentazione penso che possiamo averlo
ho sempre voluto provare questo così felice nessuno
ha detto no ancora qui è
wikispeed calmo giusto quindi ce n’è uno
le nostre macchine sono guidate da una logica trans
dei programmi mediatici è così
ci ha coperto c’è la nostra macchina è veloce
è ultra efficiente è estremamente
conveniente è il meno costoso
trazione posteriore del mid-motore in fibra di carbonio
cosa in alluminio estruso nel mondo
che puoi comprare ed è tutto costruito con
mischia e ci divertiamo molto
Mi piacerebbe condividere una lettera aperta che ho scritto
a Tesla e questo è ospitato su wikispeed
comm e l’articolo è intitolato due volte
il Tesla è in metà del tempo ecco cosa
Ho per te
nel 2006 ho progettato e prodotto il
auto modulare wikispeed molto presto dopo
c’era un’intera squadra che mi supporta ma
è iniziato nel mio garage in quel momento
a Denver, Colorado, negli Stati Uniti
ora vivo a Seattle, nel Washington
Stati Uniti e quella era l’auto in
Il team wikispeed 2010 ha prodotto la mischia
crea server nel software se ne crei uno
fantastico pezzo di software modulare e tu
bisogno di compilarlo è necessario un build
server, quindi abbiamo avuto un buon CAD nel
cominciando ero io ma presto fu un
settimana abbiamo avuto un gatto freddo di macchine che volevamo
per fare in modo che avessimo bisogno di un sì e di quello
sarebbe una fabbrica intera se potessi
permettermelo, ma ho appena iniziato il mio garage
Non avevo una fabbrica da 100 milioni di dollari
quindi abbiamo dovuto capire qualcosa e questo
abbiamo scoperto che lo era
rivoluzionario ma nessuno di noi lo ha capito
al momento ecco cosa è successo nel 2010
team wikispeed ha prodotto la build di mischia
server un team di scrum con flessibilità
strumenti in grado di compilare un ampio
varietà di progetti CAD testandoli e
schierandoli come completi fisici
prodotti Quindi questo è quello che sembra
ci sono dentro un server di compilazione di Scrum
cinque squadre con vestiti colorati e loro
usa macchine CNC se quando possiamo permetterci
loro usano strumenti manuali che in realtà
funzionano davvero bene e sono molto
più economico e prendono il CAD e lo fanno
cose fisiche e poi lo testano e
si schierano si compilano il gatto in
roba fisica come questa macchina
quindi questo è un fare server di costruttore di mischia
questa macchina nel 2011 Tim Meyer ci ha aiutato
raffinato perfezionare il nostro test-driven
pratiche di sviluppo per creare moderno
integrazione continua e continua
consegna per il server di creazione della velocità wiki
in hardware nel 2011 Keith bhulok
progettato e aiutarci a prototipare il negozio
nella confezione o nel contenitore di spedizione micro
fabbrica questo modulo fabbrica portatile ha
noto input e output stabili e può essere
organizzato con altre micro fabbriche a
creare una fabbrica modulare per complessi
i prodotti il vantaggio è che è molto
economico per aggiornare un raffinatore di moduli
modulo riorientare per aggiornare i flussi di
produzione e flussi paralleli per
hyper-threading o persino spedire l’intero
modulo di fabbrica da modulo a nuovo
posizione e abilitare un agile
produzione su scala quindi ecco il
parte di sviluppo basata sui test, così abbiamo
crash testare le nostre macchine proprio come
lo fanno tutti ma quando facciamo un crash test
le nostre macchine simuliamo anche simultaneamente
il crash test e confrontiamo i due
subito dopo quindi rifattiamo il
simulazione per cercare di avvicinarsi e
più vicino al crash test fisico sì
siamo stati in grado di iterare fino al nostro
le simulazioni corrispondono all’impatto fisico
più o meno 1% quindi in millimetri di
differenza nella deformazione quindi invece
di inviare i risultati del fisico
crash test abbiamo inviato gli Stati Uniti
governo federale la simulazione loro
ha detto che era così preciso che non avevamo più
per crash test fisici così abbiamo
test automatici e abbiamo iniziato con
test manuale ma non abbiamo test manuale
è più lento e più incline agli errori
e meno bene coerente ora che abbiamo
test automatici e funziona appena
il nostro gatto come parte del server di compilazione in
Febbraio 2016 II devo insegnare al
prima mischia e hardware al mondo
classe di allenatore-allenatore con mischia
incorporato abbiamo parlato in modo massiccio
produzione parallela parallela o
strutturare la fabbrica come a
montatura
threading CPU abbiamo valutato e convalidato
i concetti pratici durante la lezione
producendo prodotti in quel modello
con cinque passeggiate parallele, i flussi di lavoro così
cinque scrumming build scrum build servers
lavorando in side-by-side coordinati con
mischia di mischia in agosto ho presentato a
la prima mischia al mondo in Hardware
conferenza sulla densità del lavoro che misura il
velocità per metro cubo di una produzione
facilità della fabbrica da migliorare
efficienza e prestazioni in
produzione di sviluppo in tutte le fasi
di consegna in settembre
Ho visto l’assemblea degli azionisti di Tesla
registrazione da tutto il lontano di maggio
ma non l’ho visto, a settembre e
Ero pavimentato nel vedere Elan parlare
densità di lavoro anche il suo concetto era
moltiplicare il volume di una fabbrica da parte del
densità della quantità di quella fabbrica
di macchine contro tutto il resto di
velocità era simile al
misure che stavo insegnando alla mia mischia
e istruttori e allenatori hardware ma questo
non era identico era più evidente
aziende manifatturiere dirompenti di
i nostri tempi erano ai margini della mischia e
hardware quindi cosa ho dovuto imparare e
dove potrei aiutare
Ilan ha continuato a dire il più veloce
i produttori automobilistici producono a
veicolo ogni 15 secondi che è una linea
velocità di 5 centimetri al secondo che è
lui avrebbe la velocità di una tartaruga
vorrebbe ottenere la linea di produzione
1 metro al secondo una camminata lenta che
sarebbe un incredibile aumento di 20 volte
in velocità in modo che giugno stavo facendo un
un evento di pubblica costruzione sponsorizzato da PTC uno
delle più grandi aziende CAD del mondo e
scrum Inc e abbiamo cronometrato la build di mischia
server non avevo idea di quanto velocemente sarebbe
se avesse una velocità di linea equivalente a 60
metri un secondo 1.200 volte più veloce di
L’obiettivo di Tesla ci ha detto che penso che abbiamo
ho imparato qualcosa di interessante che non abbiamo
rendersi conto che era veloce sapevamo che era economico
giusto che sapevamo non abbiamo dovuto
investire in
grande fabbrica non sapevamo che fosse
veloce o almeno così veloce, ma ora lui
aveva un benchmark di confronto yeah 60
metri al secondo sapevo che avevo molto da fare
imparo da Tesla ma sapevo anche di averlo fatto
qualche valore reale da condividere in cambio I
potrebbe imparare una quantità enorme su
automazione della produzione di produzione
gestione degli investimenti e degli investitori
negoziazione della catena di approvvigionamento e politica
negoziazione per l’ impostazione del sito di fabbrica e
supporto probabile che sia solo il 2% del
opportunità di apprendimento in cambio potrei
aiutare con la velocità di sviluppo e
la coordinazione aumenta la velocità attraverso
squadre auto-organizzanti di rimozione di impedimenti
per ospitare la complessità ma la maggior parte
penso soprattutto alla modularità della Tesla
Il modello S funziona da esempio e ne ha quattro
moduli primari il gruppo motore il
batteria carica il software e tutto
altrimenti tutto il resto non è cambiato
significativamente in sette anni ma il
la batteria cambia ogni due mesi
il drivetrain cambia un paio di volte a
anno il software cambia 14 volte a
mese
quei tre moduli iterano velocemente il
tutto il resto è alla stessa velocità di
Mercedes quindi non sono dirompenti
tutto il resto è troppo
vuole se fosse più modulare
potrebbe essere più veloce è la teoria del
la fascia anteriore in plastica è stata aggiornata
e questo è un ritmo di innovazione corrispondente
su questo pezzo monolitico non modellato
simile al ritmo di sviluppo di tutti i principali
produttori automobilistici, ma non è così
la grande vittoria la grande vittoria sarebbe il
macchina che costruisce la macchina il
fabbrica e persino le macchine che costruiscono
la fabbrica la fabbrica è la build
server è limitato da quanto velocemente possiamo
distribuire aggiornamenti e miglioramenti ai suoi
flusso e capacità di produzione questo
significa modularità e consente massicciamente
parallelo produzione parallela a differenza
produzione sequenziale a thread singolo
usato nella maggior parte delle strutture ora o anche
linee di alimentazione che sono essenzialmente a
matematica coprocessore per il singolo
linee di assemblaggio filettate immaginate che sia
come una fabbrica
è l’analogia di un computer 286
elaborazione parallela a thread singolo
non ha nemmeno un coprocessore matematico
per aiutare a fare qualche calcolo a fianco
vorremmo costruire server nelle fabbriche
per funzionare come una CPU moderna come Intel
Pentium i7 con almeno quad core così a
almeno per i fili di produzione
accade contemporaneamente che non è nemmeno
succede che è completamente disgregativo
apparentemente la produzione attuale
sono tutti single threaded caro Tesla
produzione wikispeed ha condotto
test semplici per convalidare modulare
la produzione di questo ci ha permesso di testare molti
idee rapidamente ed economicamente nei sei
anni abbiamo fatto questo abbiamo
regolato su un processo di flusso di produzione
modellato su una moderna CPU i7 con
cache di nuclei multipli e iper
infilare questo darebbe il mondo
due volte il Tesla è più della metà del tempo
in realtà 1200 volte il Tesla è se nostro
gli esperimenti di Athan di recente costruzione sono pari
vicino alla realtà ma semplicemente costruendo un
fabbrica seguendo questi principi
essere ancora fuori data in pochi minuti
cosa succede se abbiamo fatto un 1 miliardo di dollari
investimento che rende quella fabbrica e
qualcuno ha avuto un’idea migliore domani tutto
giusto così non è ancora la vittoria
la modularità all’interno del pavimento della fabbrica è
l’agilità di produzione lo facciamo attraverso
griglia o altri motivi geometrici ciascuno
griglia Square è di proprietà di a
squadra scrum auto-organizzante da 4 a 5
le persone addestrate in mischia aggressiva no
la mischia non accelerante mamby-pamby
vediamo in tutta la Silicon Valley e molto
del mondo ogni quadrato della griglia ha un
input e output etichettati chiaramente e il
test di accettazione per il loro contributo e
l’output è automatizzato se possibile il
i team cambiano il flusso e negoziano IO
cambia durante la mischia su scala
incontri ogni giorno per continuo
miglioramento è che è attualmente il
produzione e produzione molto veloci
processo di miglioramento che abbiamo visto da nessuna parte
con il più basso tasso di difetti e il
la massima soddisfazione dei dipendenti è a
link a una Harvard Business Review che
parla di quella Harvard Business Review
articolo sul lavoro che ho fatto a John
Deere a riguardo
caro Tesla se il cambiamento climatico globale è
ridotto dall’adozione del tuo solare
pannelli e veicoli e i tuoi prodotti
non sono vincolati alla domanda sarebbe
responsabile dal punto di vista ambientale da considerare
mischia e produzione di hardware a causa di
per favore lasciatemi e gli istruttori e
allenatori come Paul Takun che ho ottenuto
collaborare per aiutarti a raggiungermi a
il mio indirizzo email qui è una foto di alcuni
dei membri del team wikispeed giusto
dopo aver indossato un display per auto con
Boeing al World Earth Day quindi grazie
tanto con che mi piacerebbe invitare un
stagista che ha sviluppato il nostro automatizzato
sterzo e accelerazione automatizzata e
qualche riconoscimento facciale e cambio di corsia
tracciamento del pre-processing durante la scorsa estate
come parte del suo tirocinio così su uno
l’estate siamo passati da una macchina normale a una
auto con sterzo autonomo e
accelerazione autonoma e un po ‘digitale
elaborazione singola con il mondo intorno
ed è stato guidato da Jackson Rudd
Jackson, cosa ti dispiace parlare a
un po ‘ su come funzionava e
avrete bisogno di indossare il piccolo Mikey
cosa sarà buona questa è la mia
l’immagine preferita va bene, no
sei brillo, va tutto bene
Ciao ragazzi freddi del mio nome Jackson Sono un
studente di matematica e statistica a Stony
Brook e io abbiamo lavorato in modo agile
ambienti negli ultimi due anni
durante l’estate ma non era davvero
fino alla scorsa estate che molti dei
idee agili davvero affondate
io così oggi questa piccola quantità di tempo
che abbiamo ho intenzione di parlare di
tre cose ho intenzione di parlare di me
sorta di avere un battesimo nel mondo
di iterazione e alcuni di quelli agili
idee di cui ti parlerò
degli algoritmi che ho fatto lì
l’estate una rete neurale che è un
algoritmo estremamente interessante di cui parlerò
a voi ragazzi e voi ragazzi sarete
molti esperti su di esso entro la fine di questo
e infine parlerò di come
statistici che lavorano su cose come
le reti neurali e l’agile stanno lavorando
cose come agili e molti modi sono
effettivamente risolvendo esattamente gli stessi problemi
e anche usando metodi davvero simili così
solo per dare il via quando ho iniziato il mio primo
giorno a wikispeed io vado e voi ragazzi
ho visto alcune delle foto come puoi
guardati intorno e vedi queste persone
lavorando su motori e carburatori e
tutte queste strane cose confuse che ho avuto
non ho idea di come tu lo sai e lo sono stato
passare l’ ultimo anno al college tu
sai solo fare cose con la carta
e matite e ho avuto è come sono
ti aiuterò qui lo sai, quindi voglio
parla con Joe e dì che sai che non posso farlo
questo non ho capacità di fare questo e
prima che possa dire una parola, Joe mi afferra
e voi ragazzi l’ avete incontrato potete immaginarlo
facendo questo detto Jackson questo è un gigante
pezzo di lamiera e abbiamo bisogno di tagliare
un buco in esso così provo a spiegarglielo
no, non posso farlo come se non vedo un
carta non vedo una matita come la ho
nessuna capacità di farlo
potresti dirmi come si fa a saperlo
Lo guardo a Joseph Jackson questo e
mi dà quest’arma gigantesca che è
chiamato questo è soggezione è spaventoso come questo
suona bene , dice
Jackson con quest’arma ti voglio solo tu
premere il grilletto e non uccidere
te stesso
quindi ho afferrato quest’arma e non l’ho fatto
scuotilo cinque volte e colpisce il
metallo e scintille stanno andando ovunque
e non riesco a sentire niente che tu sappia e
Joe sta ridendo maniacalmente, naturalmente
e poi improvvisamente la sega si stringe e
all’improvviso mi muovo invece di una sega e
Devo lasciar andare e spezzo la cosa
e sto morendo presto contro Joe
consiglio e sono pieno di vergogna che ho
esposto me stesso come la frode hardware
che io sono tu lo sai e alzo lo sguardo
anticipando la disapprovazione di Joe per
Sbattere sibilo e sai di Joe
guardandomi indietro come se non lo fosse
lo fai di nuovo, lo sai anch’io
mi sono riunito sai che ti sei liberato di quello
istinto di volo o di volo che conosci e io
provato ancora e ancora e ogni volta che
provato qualcosa in modo un po ‘diverso
e alla fine di forse 15 minuti
provarlo forse otto modi diversi siamo
stavano tagliando questo pezzo di lamiera
metallo come se fosse burro e c’è un
un paio di cose che mi hanno davvero colpito
su questo e il primo era Joe
in realtà non aveva idea di come farlo, ma
ancora più importante è la mia stranezza
istinti volevo dire ho appena trascorso il
ultimi quattro anni al college e tu sai
il mio primo pensiero è stato che non so come
fare qualcosa di meglio che ha colpito i libri che
so che è meglio chiedere ad un esperto e cosa Joe
mi ha insegnato che in 15 minuti è stato se
ti rimbocchi le maniche se continui a scorrere
verso una soluzione sai che puoi andare
da non sapere nulla su
qualcosa per sentirsi abbastanza comodo
che potresti effettivamente insegnare a qualcuno
come farlo alla fine di 15 minuti
questo mi ha sconvolto completamente la mente
mente e ancora più interessante mi ha ricordato a
algoritmo molto impressionante che ho promesso
Ti direi ragazzi di una rete neurale
okay, quindi qui c’è qualcuno con cui ha lavorato
quelli prima che io ci creda molto bene, okay
quindi per l’ ascia arrugginita ti darò
qualche intuizione su come funziona
perché è davvero molto interessante
idea ed è un’idea molto semplice e io sono
lo spiegherò con un semplicissimo
analogia quindi voglio che tu lo immagini
sei su una bellezza di bello come
la campagna va bene è davvero alto
montagne e valli basse e
e questo bellissimo paesaggio tumultuoso
e non puoi vederne niente perché
sei bendato per qualche motivo e
qualcuno ti dice che devi andare al
fondo della collina o al più basso
punta intorno a te e quindi non puoi vedere
qualsiasi cosa quindi non hai idea di come fare
questo qualcuno di voi ha qualche idea
su come potresti risolvere quella sensazione si
il tuo modo di aggirare è esattamente quello che tu
fallo qui sei in piedi lì
su sei su questa montagna che senti
intorno hey tu sai in realtà questo posto
è molto più basso di quello in cui sono solo io
un po ‘più in basso sento di nuovo intorno
questo sembra giusto, basta saltare giù
qui un po ‘più in basso fai questo e
più e più volte farlo migliaia di
volte e probabilmente colpirai il fondo
questo è un po ‘come è l’immagine
c’è qualcuno che fa questo algoritmo il
algoritmo che l’uomo nel grigio solo
inventato è chiamato discesa del gradiente e
è un’avidità incredibilmente potente
algoritmo che è l’idea dietro neurale
Nets quello che si dovrebbe pensare a
è questo ogni punto su cui ti trovi
soluzione e l’altezza che sei
il tuo errore e stai pensando dove è un
soluzione di errore inferiore e vedi oh se io
cambia la mia soluzione in questa direzione a
un po ‘mi piace un po’ di a
errore inferiore e lo fai sopra e
finita di nuovo fino ad avere un estremamente
soluzione a basso errore quindi qualcosa qualsiasi
senso per ragazzi sì va bene così
l’ultima parte di questo ciò che abbiamo appena
parlato di iterazione da una pratica
prospettiva che era Joe, lo sai
testimoniandomi in modo molto spaventoso
momento della mia vita e poi abbiamo parlato
su una rete neurale che forma di
iterazione e per l’ultima parte del mio
parlare voglio parlare di come in
iterazione statistica statistica come a
rete neurale possiamo effettivamente usare idee
da quello per aiutarci a scorrere praticamente
e penso che ci siano tanti esempi di
usando le statistiche per aiutarci nella pratica
situazioni ma l’esempio che voglio
dare
è motivare il concetto di un rapido
vinci quindi qui chi ha sentito parlare di a
vincere velocemente prima o sentito quella parola
prima e agile sì, quando intendo io
ho sempre pensato a una parola stupida
significa ovviamente che vuoi vincere perché
non vorresti vincere velocemente se
vincerai comunque, ma dopo
studiando questi algoritmi, in realtà vedo
è davvero sottile e davvero
punto importante e ho intenzione di provare a
spiega questo parlando di nuovo del nostro
algoritmo di discesa del gradiente e altro ancora
in modo specifico e importante quando
fallisce quindi cerchiamo di costruire alcuni un
intuizione, tutto bene , siamo sul
lato di una collina all’inizio siamo
in grado di fare questi grandi cambiamenti in
l’aria perché è super ripida ma come
ci avviciniamo al fondo che sta per
diventare molto meno ripido e non lo siamo
sarà in grado di attraversare il suo errore
funziona più velocemente e quando siamo
davvero vicino al fondo siamo solo
sarà mischiato intorno a questo quando
diciamo che sai che tipo di soluzioni
abbastanza vicino chiamiamolo buono ora a
rete neurale tenta di risolvere bene così
quale sarebbe la cosa sarebbe il
nemico di questo tipo di algoritmo che cosa
farebbe in modo che tu ti senta
come se fossi al punto più basso ma tu
in realtà non erano la risposta è un fosso a
il fosso ti sentiresti in giro se lo fossi
cieco diresti oh okay
hey questo è ciò che sembra buono, questo è basso
e poi finiresti in questo tuo fosso
fare un passo indietro all’indietro a destra
e pensa all’uomo che questi sono tutti errori più alti
soluzioni
Ho bisogno di una mescolanza per abbassare il mio
errore e ora sei bloccato in questo fosso
non puoi scorrere da un fosso a
la rete neurale risolve questo problema con
fondamentalmente mettendo le persone dappertutto
collina e iniziarli in un posto nuovo
quando colpiscono un fossato forse sei o sette
volte quindi che cosa ha a che fare con
vittorie veloci
potresti sicuramente pensare alla vittoria rapida
come lo stesso di essere in grado di rapidamente
attraversa la tua funzione di errore così in
iniziando a fare un passo e lo fai
questi grandi cambiamenti rapidi nell’errore
funzione che probabilmente avete sperimentato ragazzi
questo quando stai iterando su qualcosa
sai all’inizio che li fai
grandi cambiamenti e quindi si potrebbe passo
intorno e ti trovi nel fosso
e si mischia avanti e indietro e quello
è quando sei – quando la velocità è
estremamente basso e l’unico modo in cui tu
puoi dire che sei in un fosso quando
non sei più in grado di attraversare il
funzione di errore in fretta aka lo sai solo
che sei in un fosso se il tuo vento
la velocità è veramente bassa, quindi quello che ottieni
è una sorta di modello matematico del perché
è imperativo rintracciare i tuoi venti
traccia il tuo vento in modo che tu non possa finire in a
fuggi e non lo finisci in a
fosso perché è impossibile iterare
comunque dal fosso lo penso
c’è molto di bello
somiglianze tra queste nuove idee e
statistiche di machine learning e alcune
delle nuove idee e della gestione agile
questo è un esempio davvero interessante ma io
penso ci siano molti di loro
ci sono teoremi e statistiche che dicono
che a lungo andare questo per davvero
set di dati complicati che iterativi
cose come una rete neurale lo farà
eseguire il meglio allo stesso modo io
immagina che come le imprese diventano come il
il mondo degli affari diventa molto di più
le aziende complicate stanno andando a
diventa sempre più affidamento sull’iterazione
per risolvere i loro problemi e per fortuna
c’è questa intera scienza dell’iterazione
questo è completamente inutilizzato nella macchina
modi di apprendimento che è il mio parlare grazie a
lotto
signora un minuto fino a quando non lo chiamiamo 30
minuti sì sì, Jackson stava solo dicendo
non sarebbe bello se si potesse tenere traccia
il tuo winrate giusto quante persone dentro
la sala utilizzare un metodo agile Sapevo
era con la mia gente quante persone usano
scrum specificamente pensavo che fossi
persone gentili vanno bene in mischia se seguiamo
la nostra velocità conosciamo il tasso di successo di
il nostro attuale livello di iterazione giusto ma
se seguiamo la nostra accelerazione nel nostro
velocità abbiamo esattamente quello che Jackson
Stavo parlando di qualcuno qui dentro lo sa
riguardo alla teoria dello stato, l’abbiamo esaminato
la classe che stavo insegnando è il giorno
chiunque qui da quella classe qualcuno qui
resta tutto il tempo ok, quindi abbiamo un
coppia di persone che sanno tutto di questo
bene la teoria dello stato dal modo in cui è
ciò che Jackson appena parlato destra
va bene così sulla teoria dello stato dice una mischia
squadra se il tuo obiettivo è l’iper produttività
il doppio del lavoro in metà tempo ma
questa è la definizione di iper
produttività con lo stesso o migliore
qualità e persone che non stanno bruciando
fuori gente felice che è la definizione
ritmo sostenibile che è nell’agile
manifesto posto dove lavorare una metà del tempo
bene puoi rimanere bloccato nella tua corrente
stato stato le tue retrospettive ci sono
solo cinque incontri di mischia
retrospettiva è l ‘incontro in cui il
il team dice come faremo a diventare più veloci
e più felice cosa cambieremo
per essere più felice e più veloce possibile
migliorare molto nel tuo stato attuale
cosa succede se configuriamo il build server
meglio se iniziamo ad accoppiare cosa e se
brulichiamo sui problemi davvero difficili
cosa succede se gestiamo un backlog di prodotto migliore
raffinatezza così le storie quando vengono
nella pianificazione dello sprint abbiamo già
parlato di loro un paio di volte e fatto
alcune ricerche e miglioriamo e miglioriamo
e migliorare nel nostro stato attuale bene
arriva un punto in cui la squadra non lo è
diventando più veloce che alcuni di voi potrebbero essere stati
lì la squadra è davvero veloce
probabilmente già la squadra più veloce in
la tua compagnia ma tu dici che sono sicuro
non siamo ancora al soffitto, ma lo siamo
bloccato perché è quello
che quando è necessario eseguire un
retrospettiva per trovare la svolta
l’innovazione è sostanzialmente resettata
te stesso in un punto diverso sul
paesaggio e itera di nuovo in quel momento
fai saltare in aria la tua mischia, ci sono articoli
scritto su di esso il mio scrum master ha parlato
a questo proposito a Zurigo due tre due anni
fa in occasione della conferenza di Gesù proprio di fronte
il modo in cui penso era nella conferenza
corridoio dall’altra parte e quella conversazione era
chiamato popping the Happiness bubble
siamo davvero felici di essere belli
piuttosto veloce come mai non stiamo ottenendo
Più veloce
ed è necessario resettare anche se questo
si sente davvero frustrante per il team ora
un vero miserabile padrone non solo
sa come fare retrospettive che lo faranno
guidare la squadra attraverso l’ incremento
innovazione innovativa che itera la loro
velocità e la loro felicità
ma sanno quando è solo la squadra
mescolarsi e non ottenere molto
più veloce come fare sfondamento
retrospettive che fanno esplodere la loro mischia
e possiamo arrivare sempre più velocemente e
più veloce so che alcuni maestri di mischia mi piacciono
quella
uno di loro è chiamato steve daucus lui
lavora nell’edificio con Amazon
robotica i carrelli elevatori automatizzati che
fai i droni all’interno della fabbrica a
Amazon è a circa 30 minuti ad ovest di
Boston e io abbiamo lavorato con il ragazzo e
ha una squadra che gli allenatori chiamano il
La velocità di Mach squadra tutti i loro dati sono pubblici
Mi raccomando guardare tutto questo
Steve daucus Mach speed squadra la loro squadra
è a sedici punti due volte il
velocità hanno avuto in sprint quello che è
sei stato lui che etichetta ogni velocità di sprint
e quello che hanno provato nel loro
retrospettiva in modo da avere una mappa chiara di
quello che ha colpito le scoperte le
innovazione incrementale ed è esattamente
loro è questo è esattamente questo che vedi
aumento della velocità incrementale e poi I
esplodere l’ aumento della velocità incrementale
ed esplodere ecco che la scorciatoia ne ha
di te mai sentito parlare di scrum plop org
modelli di lingue di produzione che è
cosa fa Steve quando la squadra è no
più drammaticamente accelerando lui
estrae un altro schema di mischia comprovato
per iper produttività e dice squadra
legna
sii disposto a sostenermi nel provare questo
e i loro grandi affari richiedono rigore
il loro XP pratica cose difficili da fare e
lui cerca di far eccitare abbastanza la squadra
provarne uno e quando fanno la velocità
esplode ancora e ancora e ancora gente
grazie per uscire con noi stasera
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