CN115600992A - 一种基于预测算法的项目管理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及工业软件开发技术领域，具体公开了一种基于预测算法的项目管理方法，其中，包括：确定项目需求信息，并获取与项目需求信息相关的项目需求参数；根据工业软件的软件参数信息和所述项目需求信息生成项目研发预测模型；每间隔预设时间获取一次项目实际进度信息，并与所述项目研发预测模型中的项目计划节点进行比较；若所述项目实际进度信息与所述项目研发预测模型中的项目计划节点不一致，则更新所述项目研发预测模型，并根据所述项目实际进度信息的时间变化量确定是否发出项目预警。本发明提供的基于预测算法的项目管理方法能够解决项目管理中项目进度不透明的问题。

Description

一种基于预测算法的项目管理方法
技术领域
本发明涉及工业软件开发技术领域，尤其涉及一种基于预测算法的项目管理方法。
背景技术
工业软件开发期间的项目管理属于软件开发领域，但是又具有其特殊性，工业软件研发过程中经常是多个软硬件在协同开发，最终企业上线使用时需要所有软硬件同时上线，这对项目管理具有一定的要求，尽可能保障时间的准确性和可控性，企业对于***上线具有非常强的急迫性，主要扩大或者拉高产能，在初期企业即要求一个较为合理的上线时间，并在项目执行的过程中尽可能不出差错或者差错在一个可控的范围，来避免企业花费大量人力、物力准备***上线，结果不断推迟并不能清楚知道具体的***上线时间，也解决项目人员人为因素评估的问题。现有技术中暂时没有对多项目进行全周期、多方位的综合性管理，项目进度多依赖于沟通，使项目进度不透明，从而导致制造企业和软硬件研发公司的风险增大。
因此，如何解决项目进度不透明导致的研发风险增大成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明提供了一种基于预测算法的项目管理方法，解决相关技术中存在的项目管理中项目进度不透明的问题。
作为本发明的一个方面，提供一种基于预测算法的项目管理方法，其中，包括：
确定项目需求信息，并获取与项目需求信息相关的项目需求参数；
根据工业软件的软件参数信息和所述项目需求信息生成项目研发预测模型；
每间隔预设时间获取一次项目实际进度信息，并与所述项目研发预测模型中的项目计划节点进行比较；
若所述项目实际进度信息与所述项目研发预测模型中的项目计划节点不一致，则更新所述项目研发预测模型，并根据所述项目实际进度信息的时间变化量确定是否发出项目预警。
进一步地，确定项目需求信息，并获取与项目需求信息相关的项目需求参数，包括：
根据企业的研发需求，确定企业项目所需的软件类型和硬件类型；
分别获取企业项目所需的软件信息、软件性能参数、硬件信息、硬件性能参数以及人员配置信息。
进一步地，所述研发需求包括：需求名称、需求等级、需求难度、预计时间和需求类型。
进一步地，根据工业软件的软件参数信息和所述项目需求信息生成项目研发预测模型，包括：
以所述工业软件的软件参数信息作为模型横向，以所述项目需求信息作为模型纵向，构建初始预测模型；
将所述初始预测模型根据模型分析法进行拟合处理，获得每个项目计划节点的时间预设值；
根据每个项目计划节点的时间预设值生成项目研发预测模型。
进一步地，将所述初始预测模型根据模型分析法进行拟合处理，获得每个项目计划节点的时间预设值，包括：
根据所述初始预测模型获得当前初始预测模型的时间序列；
根据自相关系数和偏自相关系数判断所述当前初始预测模型的时间序列是否稳定；
当确定当前初始预测模型的时间序列稳定时，根据时间序列预测分析法对所述当前初始预测模型进行拟合，得到拟合模型；
对所述拟合模型进行噪声处理，得到每个项目计划节点的时间预设值。
进一步地，每间隔预设时间获取一次项目实际进度信息，并与所述项目研发预测模型中的项目计划节点进行比较，包括：
将所述项目实际进度信息中的项目时间点与所述项目研发预测模型中所对应的项目计划节点的时间预设值进行比较；
若所述项目实际进度信息中的项目时间点与所述项目研发预测模型中所对应的项目计划节点的时间预设值不一致，则判定所述项目实际进度信息中的项目时间点发生变化。
进一步地，若所述项目实际进度信息与所述项目研发预测模型中的项目计划节点不一致，则更新所述项目研发预测模型，包括：
若项目实际进度信息中的项目时间点发生变化，则根据项目实际进行信息中的项目时间点重新进行拟合处理，获得更新后的项目研发预测模型。
进一步地，根据所述项目实际进度信息的时间变化量确定是否发出项目预警，包括：
判断当前发生变化的项目时间点是否为项目主计划节点；
若当前发生变化的项目时间点为项目主计划节点，则计算当前发生变化的项目时间点与项目研发预测模型中对应的项目计划节点之间的时间差值；
若所述时间差值大于预设阈值，则对当前发生变化的项目时间点发出项目预警；
若当前发生变化的项目时间点为项目子计划节点，则判断更新后的项目研发预测模型中的总项目进度是否受到影响；
若更新后的项目研发预测模型中的总项目进度未受影响，则不发出项目预警。
进一步地，所述基于预测算法的项目管理方法还包括：
根据所有项目实际进度信息生成项目过程报告。
进一步地，根据所有项目实际进度信息生成项目过程报告，包括：
根据所述项目实际进度信息对所述项目研发预测模型中的项目计划节点进行修正；
根据修正后的项目计划节点重新确定项目进度信息；
根据重新确定的项目进度信息生成项目过程报告。
本发明提供的基于预测算法的项目管理方法，通过项目需求建立项目研发预测模型，在项目进行过程中通过定期获取项目实际进度，并与项目计划节点进行比对，实现对项目研发预测模型的修正，并在判定影响项目的整体进度时发出项目预警。这种基于预测算法的项目管理方法能够将项目的进度透明化，参与项目的人员均可以看到项目的实际进度以及项目计划节点，降低了人员沟通带来的时间成本，提高了项目管理的效率，同时还能够降低制造企业的研发风险。
附图说明
附图是用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明提供的基于预测算法的项目管理方法的流程图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互结合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
为了使本领域技术人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包括，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本实施例中提供了一种基于预测算法的项目管理方法，图1是根据本发明实施例提供的基于预测算法的项目管理方法的流程图，如图1所示，包括：
S100、确定项目需求信息，并获取与项目需求信息相关的项目需求参数；
在本发明实施例中，具体可以根据制造企业的需要确定项目需求信息。在确定项目需求信息后，需要确定与项目需求相关的项目需求参数。在具体实施时，除录入上述确定的项目需求信息时，还需要将工业软件的软件参数信息录入，以便于后续的使用。
S200、根据工业软件的软件参数信息和所述项目需求信息生成项目研发预测模型；
在本发明实施例中，通过将工业软件的软件参数信息构建一些预测模型，并结合项目需求信息在构建的模型中进行拟合处理，能够得到项目研发预测模型，根据该项目研发预测模型可以获知项目研发过程中的各个计划节点的时间，这样有助于对项目的整体研发过程进行时间管控，提升项目管理的透明度。
S300、每间隔预设时间获取一次项目实际进度信息，并与所述项目研发预测模型中的项目计划节点进行比较；
应当理解的是，由于项目进行过程中可能会受到各种因素的干扰，所以需要定期获取项目的实际进度，也就是说，由于受到各种因素的影响，项目的实际进度可能与项目研发预测模型中的计划节点有偏差，因此，需要每间隔预设时间获取一次项目实际进度信息。在本发明实施例中，每间隔预设时间具体可以为每间隔一个星期，或者每间隔三天，或者每间隔10天，等等，均可以根据需要进行设定，此处并不做限定。
在获取到项目实际进度信息之后，将其与项目研发预测模型中的项目计划节点进行比较，以判断项目实际进度与项目计划节点是否一致。
应当理解的是，在比较时，会设置一定的时间余量，并非是时间完全相同才会被认为是一致。例如，项目实际进度信息为，A项目在2022年2月2日完成，而项目研发预测模型中的A项目的项目时间点是设置在2022年2月1日至2022年2月3日完成，则项目实际进度信息在项目研发预测模型中的项目计划节点的时间范围内，则认为项目实际进度与项目计划节点一致，而若A项目的项目实际进度信息为2022年2月5日，则此时认为项目实际进度与项目计划节点不一致。
S400、若所述项目实际进度信息与所述项目研发预测模型中的项目计划节点不一致，则更新所述项目研发预测模型，并根据所述项目实际进度信息的时间变化量确定是否发出项目预警。
在本发明实施例中，在项目实际进度与项目研发预测模型中的项目计划节点不一致时，需要对项目研发预测模型进行更新，有助于对后续的项目计划节点进行修正。而是否发出项目预警，则还需要判断一下项目实际进度信息与项目计划节点之间的时间差是否足够影响项目的整体进度，在影响项目的整体进度的情况下要发出项目预警，如果对项目的整体进度不会产生影响，则不发出项目预警。
综上，本发明实施例提供的基于预测算法的项目管理方法，通过项目需求建立项目研发预测模型，在项目进行过程中通过定期获取项目实际进度，并与项目计划节点进行比对，实现对项目研发预测模型的修正，并在判定影响项目的整体进度时发出项目预警。这种基于预测算法的项目管理方法能够将项目的进度透明化，参与项目的人员均可以看到项目的实际进度以及项目计划节点，降低了人员沟通带来的时间成本，提高了项目管理的效率，同时还能够降低制造企业的研发风险。
作为项目需求确定的具体实施方式，在本发明实施例中具体可以包括：
根据企业的研发需求，确定企业项目所需的软件类型和硬件类型；
分别获取企业项目所需的软件信息、软件性能参数、硬件信息、硬件性能参数以及人员配置信息。
应当理解的是，根据制造企业的需求，按企业运行的目标，确定需要哪些软件和硬件。
比如某企业需要ERP、PLM、MES、CRM、WMS、QMS、TPM、SRM、OA、HRM、机械臂、SVG、高精度电子称等软硬件来配合工厂半自动化生产，根据企业目标确定软件和硬件范围，并确定每个软硬件的具体需求和性能指标，确定上线准备周期、上线时间等。进行项目立项，确定研发周期和硬件采购或研发周期，确定标准为制造企业的上线时间。
在本发明实施例中，所述研发需求包括：需求名称、需求等级、需求难度、预计时间和需求类型。
因此，录入详细需求和性能指标等参数，需求包含需求名称、需求等级、需求难度、预计时间、需求类型等参数，硬件相关的硬件名称、型号、指标、接口方式等。
另外，在本发明实施例中，录入项目的软件信息及人员配置、软件信息维度包含软件名称、软件类型、行业、标签以及描述软件的一些特征，如联网智能车间、制造工艺、经营管理模式、生产计划模式、生产类型、产品批量、涉及人员数量、主流程节点数量、客户要求时间、内部要求时间等关于各种软件的特性和标签。
作为本发明的一种具体地实施方式，根据工业软件的软件参数信息和所述项目需求信息生成项目研发预测模型，包括：
以所述工业软件的软件参数信息作为模型横向，以所述项目需求信息作为模型纵向，构建初始预测模型；
将所述初始预测模型根据模型分析法进行拟合处理，获得每个项目计划节点的时间预设值；
根据每个项目计划节点的时间预设值生成项目研发预测模型。
进一步具体地，将所述初始预测模型根据模型分析法进行拟合处理，获得每个项目计划节点的时间预设值，包括：
根据所述初始预测模型获得当前初始预测模型的时间序列；
根据自相关系数和偏自相关系数判断所述当前初始预测模型的时间序列是否稳定；
当确定当前初始预测模型的时间序列稳定时，根据时间序列预测分析法对所述当前初始预测模型进行拟合，得到拟合模型；
对所述拟合模型进行噪声处理，得到每个项目计划节点的时间预设值。
应当理解的是，根据工业软件研发中的软件参数信息、需求参数信息生成的项目研发预模型，模型横向为软件，纵向为各参数信息，参数值为需要的时间预估，预估的值是***在不同场景下的预设值。
具体地，以ARIMA时间序列预测分析方法为主，将预模型导入至模型分析方法中，画出当前模型的时间序列，通过ACF和PACF也就是自相关系数和偏自相关系数来判断是否稳定，使用ARIMA来进行模型拟合，AIC数值越小越好，最后对模型进行白噪声检测，最终得到计划是否能达成目标的判断。将测试的时间点以周为单位进行展示，展示内容包括项目、节点、所需时间。
最后经人工确定和调整后生效，进入正式的项目计划中。
在本发明实施例中，每间隔预设时间获取一次项目实际进度信息，并与所述项目研发预测模型中的项目计划节点进行比较，包括：
将所述项目实际进度信息中的项目时间点与所述项目研发预测模型中所对应的项目计划节点的时间预设值进行比较；
若所述项目实际进度信息中的项目时间点与所述项目研发预测模型中所对应的项目计划节点的时间预设值不一致，则判定所述项目实际进度信息中的项目时间点发生变化。
应当理解的是，项目任务进行中时，定期检测项目是否按时完成。有变化的情况主要是项目、需求等参数信息，计划节点到期未完成等产生。
在本发明实施例中，若所述项目实际进度信息与所述项目研发预测模型中的项目计划节点不一致，则更新所述项目研发预测模型，包括：
若项目实际进度信息中的项目时间点发生变化，则根据项目实际进行信息中的项目时间点重新进行拟合处理，获得更新后的项目研发预测模型。
具体地，根据所述项目实际进度信息的时间变化量确定是否发出项目预警，包括：
判断当前发生变化的项目时间点是否为项目主计划节点；
若当前发生变化的项目时间点为项目主计划节点，则计算当前发生变化的项目时间点与项目研发预测模型中对应的项目计划节点之间的时间差值；
若所述时间差值大于预设阈值，则对当前发生变化的项目时间点发出项目预警；
若当前发生变化的项目时间点为项目子计划节点，则判断更新后的项目研发预测模型中的总项目进度是否受到影响；
若更新后的项目研发预测模型中的总项目进度未受影响，则不发出项目预警。
应当理解的是，如确定发生变化，则根据参数变化重新预测，使用ARIMA进行模型拟合进行计划时间预测，当超出内部计划时间时，使用基于规则的决策机制进行预警。判定当前计划是否为主计划，如果为子计划，通知上层计划重新进行预测；如果顶层计划判定不影响项目的总时间进度时，则不进行预警，并作合理处理。
应当理解的是，在本发明实施例中，所述合理处理具体可以理解为，如果不影响项目的总体时间进度不做预警，对项目管理人员仅做提示等。
对预测分析过程中，影响项目时间进度超过一定度量时，触发预警机制，预警机制通过对所有项目进行重新数据整合，确定为预警时，向各节点负责人发起预警。
具体地，所述基于预测算法的项目管理方法还包括：
根据所有项目实际进度信息生成项目过程报告。
应当理解的是，为了便于后续项目管理中的预测，在完成一次项目管理时可以通过将发生过的项目实际进度信息生成项目过程报告，
具体地，根据所有项目实际进度信息生成项目过程报告，包括：
根据所述项目实际进度信息对所述项目研发预测模型中的项目计划节点进行修正；
根据修正后的项目计划节点重新确定项目进度信息；
根据重新确定的项目进度信息生成项目过程报告。
应当理解的是，修订项目各计划节点是否正常、检测维度是否正确，关键节点是否预测正确，同时修正的数据为作为以后执行的参数模型数据。项目计划过程重算，将从原始计划开始，结合修正后的项目计划数据进行重算，检查过程数据是否正确，如果正常则将过程数据中合理值存储至预模型中。
综上，本发明提供的基于预测算法的项目管理方法，能够解决现有技术中项目管理过程中人为因素的影响，且有效提升项目管理的效率，并且降低制造企业的研发风险。
可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于预测算法的项目管理方法，其特征在于，包括：
确定项目需求信息，并获取与项目需求信息相关的项目需求参数；
根据工业软件的软件参数信息和所述项目需求信息生成项目研发预测模型；
每间隔预设时间获取一次项目实际进度信息，并与所述项目研发预测模型中的项目计划节点进行比较；
若所述项目实际进度信息与所述项目研发预测模型中的项目计划节点不一致，则更新所述项目研发预测模型，并根据所述项目实际进度信息的时间变化量确定是否发出项目预警。
2.根据权利要求1所述的基于预测算法的项目管理方法，其特征在于，确定项目需求信息，并获取与项目需求信息相关的项目需求参数，包括：
根据企业的研发需求，确定企业项目所需的软件类型和硬件类型；
分别获取企业项目所需的软件信息、软件性能参数、硬件信息、硬件性能参数以及人员配置信息。
3.根据权利要求2所述的基于预测算法的项目管理方法，其特征在于，所述研发需求包括：需求名称、需求等级、需求难度、预计时间和需求类型。
4.根据权利要求1所述的基于预测算法的项目管理方法，其特征在于，根据工业软件的软件参数信息和所述项目需求信息生成项目研发预测模型，包括：
以所述工业软件的软件参数信息作为模型横向，以所述项目需求信息作为模型纵向，构建初始预测模型；
将所述初始预测模型根据模型分析法进行拟合处理，获得每个项目计划节点的时间预设值；
根据每个项目计划节点的时间预设值生成项目研发预测模型。
5.根据权利要求4所述的基于预测算法的项目管理方法，其特征在于，将所述初始预测模型根据模型分析法进行拟合处理，获得每个项目计划节点的时间预设值，包括：
根据所述初始预测模型获得当前初始预测模型的时间序列；
根据自相关系数和偏自相关系数判断所述当前初始预测模型的时间序列是否稳定；
当确定当前初始预测模型的时间序列稳定时，根据时间序列预测分析法对所述当前初始预测模型进行拟合，得到拟合模型；
对所述拟合模型进行噪声处理，得到每个项目计划节点的时间预设值。
6.根据权利要求1所述的基于预测算法的项目管理方法，其特征在于，每间隔预设时间获取一次项目实际进度信息，并与所述项目研发预测模型中的项目计划节点进行比较，包括：
将所述项目实际进度信息中的项目时间点与所述项目研发预测模型中所对应的项目计划节点的时间预设值进行比较；
若所述项目实际进度信息中的项目时间点与所述项目研发预测模型中所对应的项目计划节点的时间预设值不一致，则判定所述项目实际进度信息中的项目时间点发生变化。
7.根据权利要求6所述的基于预测算法的项目管理方法，其特征在于，若所述项目实际进度信息与所述项目研发预测模型中的项目计划节点不一致，则更新所述项目研发预测模型，包括：
若项目实际进度信息中的项目时间点发生变化，则根据项目实际进行信息中的项目时间点重新进行拟合处理，获得更新后的项目研发预测模型。
8.根据权利要求7所述的基于预测算法的项目管理方法，其特征在于，根据所述项目实际进度信息的时间变化量确定是否发出项目预警，包括：
判断当前发生变化的项目时间点是否为项目主计划节点；
若当前发生变化的项目时间点为项目主计划节点，则计算当前发生变化的项目时间点与项目研发预测模型中对应的项目计划节点之间的时间差值；
若所述时间差值大于预设阈值，则对当前发生变化的项目时间点发出项目预警；
若当前发生变化的项目时间点为项目子计划节点，则判断更新后的项目研发预测模型中的总项目进度是否受到影响；
若更新后的项目研发预测模型中的总项目进度未受影响，则不发出项目预警。
9.根据权利要求1至8中任意一项所述的基于预测算法的项目管理方法，其特征在于，所述基于预测算法的项目管理方法还包括：
根据所有项目实际进度信息生成项目过程报告。
10.根据权利要求9所述的基于预测算法的项目管理方法，其特征在于，根据所有项目实际进度信息生成项目过程报告，包括：
根据所述项目实际进度信息对所述项目研发预测模型中的项目计划节点进行修正；
根据修正后的项目计划节点重新确定项目进度信息；
根据重新确定的项目进度信息生成项目过程报告。
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