犹他大学在美国国家航空航天局比赛中取得成功的核心是KT程序

桑德斯是犹他大学的大四学生,是犹他州机器人采矿项目的成员。这个由14名采矿、机械、计算机、电气和材料工程专业的学生组成的新生团体决心参加在美国举行的世界采矿大会。 2015年美国国家航空航天局机器人采矿竞赛.比赛的目标:设计、建造和测试一个能够处理火星上挖掘工作的采矿机器人。不仅仅是模拟--参赛队设计并建造了采矿机器人的原型,然后在一个受控的、类似火星的环境中操作它们。学生团队展示的技术实际上可能会被用于未来的NASA任务。

犹他州团队两年前的竞争尝试在开始前就已经结束。虽然团队成员有强烈的热情,但由于缺乏专业知识和团队领导力,项目被搁置,团队解散了。桑德斯指出,"我们最后只得到了白板上的图纸和一些T恤衫"。

但在2015年,桑德斯知道他的口袋里有一张王牌。Kepner-Tregoe成熟的项目管理成功框架。在学校放假期间参加了一个KT项目管理研讨会后,他认识到KT项目管理结构如何能解决团队所经历的一些困难。桑德斯与团队队长凯文-查宾分享了他的想法。他们购买了Kepner-Tregoe的书,The Rational Project Manager:思考型团队完成工作的指南 并开始研究如何将PM过程付诸实践。

观看犹他大学的机器人在比赛日的视频!

回到未来

Kepner-Tregoe和美国宇航局有着悠久的历史。近50年前,美国宇航局任务控制中心的工作人员在阿波罗任务中使用了KT问题解决方法,并因帮助阿波罗13号的宇航员安全返回地球而受到赞扬。现在,Kepner-Tregoe在一个专注于超越月球到火星表面的项目中得到了新一代的拥护。

"Kepner-Tregoe项目管理流程的核心优势是其对任何情况、环境或项目的永恒适用性,"KT实践负责人Debra Evans说。"我们很高兴看到Kepner-Tregoe方法被应用于犹他州机器人采矿项目的大学环境中。"

准备启动

在接下来的几个月里,所有的团队决策都是采用Kepner-Tregoe的决策分析(DA)过程。DA使团队能够使用加权决策矩阵来优化机器人的设计。"桑德斯说:"它使我们能够从数量上与情感上确定和选择解决方案。"由于有一个统一的、商定的过程,我们迅速有效地做出了决定,而且团队几乎没有分歧。一个主要的设计变化是将收集材料的斗式输送机系统改为前装斗式系统。这被证明是他们成功的关键。

在团队前往肯尼迪角比赛之前,他们使用KT的 "潜在问题分析 "来确定比赛期间可能出现的问题,制定应急计划,并编制了一份关键备件清单。他们希望能做好一切准备。

比赛日

犹他大学首次参加美国国家航空航天局机器人采矿大赛的表现远远超出了预期。犹他州的团队在50所参赛大学中(其中许多是老手),以搬运最多的材料而名列第二,而且机器人还引起了其他参赛者和比赛评委的赞许。在远处为他们加油,团队在凯普纳-特雷戈的联系人观看了比赛的现场直播,并与KT同事和社交媒体分享了视频和照片。

最终,犹他大学的团队取得了出色的成绩。他们在比赛中获得第三名,之所以被挤出第二名,只是因为他们的机器人被设计为通过远程控制操作。第一名和第二名的机器人被编程为自主工作--他们打算在明年弥补这一缺陷。这是一个了不起的成就,特别是对于第一年的参赛者来说。

一个新的疆域

对于明年的比赛,该团队决心设计一个自主机器人,并在Kepner-Tregoe PM过程的指导下拿下最高奖项。犹他州机器人采矿项目获得了犹他大学的新认可,并为2016年的比赛提供了额外的教师支持。

虽然克莱顿-桑德斯已经从犹他大学毕业,明年将不参加美国国家航空航天局的机器人采矿比赛,但他计划将通过凯普纳-特里戈进程学到的知识和流程带入他的职业生涯。

"Kepner-Tregoe方法是一个成熟的模式。无论我在职业生涯中走到哪里,凯普纳-特雷戈方法将永远伴随着我。"桑德斯补充说。

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100年的质量,60年的Kepner-Tregoe
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来自过去的冲击。Kepner-Tregoe,仍然是前沿和全球的。

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