一种敏捷研发项目的冲刺划分及其排序优化方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种敏捷研发项目的冲刺划分及其排序优化方法及装置，涉及项目管理技术领域。包括以下步骤：通过依赖结构矩阵DSM测度敏捷研发项目活动间的交互强度；基于交互强度和社会网络分析SNA视角测度敏捷研发项目活动间的连接强度；基于连接强度，通过两阶段聚类方法进行冲刺划分；对所得冲刺的返工概率和返工影响强度进行测度；基于冲刺的返工概率和返工影响强度，构建流程DSM优化目标函数，完成敏捷研发项目的冲刺划分及其排序优化。本发明专利技术提供的冲刺划分及其排序优化方法可以有效划分出独立性、自主性较高的敏捷冲刺，同时能够缩短敏捷研发项目的工期、降低协调/沟通成本。本发明专利技术可以促进敏捷研发项目的成功实施。发明专利技术可以促进敏捷研发项目的成功实施。发明专利技术可以促进敏捷研发项目的成功实施。

【技术实现步骤摘要】
一种敏捷研发项目的冲刺划分及其排序优化方法及装置


[0001]本专利技术涉及项目管理
，特别是指一种敏捷研发项目的冲刺划分及其排序优化方法及装置。

技术介绍

[0002]数字化转型背景下，越来越多的企业采用了敏捷研发方式。敏捷冲刺是加快敏捷研发流程的关键和核心，决定着项目的成功与失败。但缺乏解决敏捷冲刺划分及其执行顺序问题的技术与方法。一方面，划分问题属于模块化设计问题，可以采用聚类的方法实现。常见的聚类方法有：考虑元素相似性的谱聚类和层次聚类方法；考虑依赖关系的两阶段聚类方法等。执行顺序问题属于排序优化问题，可以采用求解优化目标函数的方法实现。排序优化目标函数有：最小化总协调成本、最大化压缩工期和最小化迭代时间等。
[0003]此外，依赖结构矩阵(Dependency Structure Matrix,DSM)作为一种展示系统内元素间交互作用的结构化方法，被广泛地应用于复杂系统的建模。DSM能够通过可视化的方法识别、分析和管理研发活动间的交互关系。同时，社会网络分析(Social Network Analysis,SNA)是分析与量化复杂网络的重要方法，连接强度(Tie Strange)是核心评价指标。
[0004]首先，通常的聚类方法包括：谱聚类、层次聚类、K
‑
means聚类等。敏捷冲刺的本质是紧密联系的一组研发活动，但现有研究主要以研发项目的组织架构和产品架构为研究对象展开聚类研究，忽略了以研发流程DSM为优化对象进行聚类方法的设计。
[0005]其次，现有方法中涉及的流程DSM排序优化目标函数包括：最小化总协调成本、最大化压缩工期、最小化反馈距离、最小化迭代数量、最小化迭代时间等。但以上方法均是针对单个活动的排序优化，没有考虑以活动组(冲刺)为对象进行排序优化。

技术实现思路

[0006]针对现有技术中产生的均是针对单个活动的排序优化，没有考虑以活动组(冲刺)为对象进行排序优化的问题，本专利技术提出了一种敏捷研发项目的冲刺划分及其排序优化方法及装置。
[0007]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
[0008]一方面，提供了一种敏捷研发项目的冲刺划分及其排序优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0009]S1：通过依赖结构矩阵DSM测度敏捷研发项目活动间的交互强度；通过交互强度和社会网络分析SNA视角测度敏捷研发项目活动间的连接强度；
[0010]S2：基于连接强度，通过两阶段聚类方法进行冲刺划分；
[0011]S3：对所得冲刺的返工概率和返工影响强度进行测度；
[0012]S4：基于返工概率和返工影响强度，构建流程DSM优化目标函数，完成敏捷研发项目冲刺的排序优化。
[0013]可选地，步骤S1中，通过依赖结构矩阵DSM测度敏捷研发项目活动间的交互强度，包括：
[0014]构建如下述公式(1)的测度敏捷研发项目上下游活动之间的二元交互强度的函数模型：
[0015][0016]其中，λ表示研发团队解决问题和减少不确定性的能力与经验，能力越强、经验越丰富，则λ越小；反之，则越大，λ>0；D
i
和D
j
分别表示i、j的持续时间，Tov(i,j)是两个活动的重叠时间，IFR(i,j)表示活动间的接口数量比。
[0017]可选地，步骤S1中，基于交互强度和社会网络分析SNA视角测度敏捷研发项目活动间的连接强度，包括：
[0018]根据下述公式(2)计算活动间的连接强度TS：
[0019][0020]其中，IS(i,j)表示活动i与活动j之间的交互强度；表示活动i在网络中的出度与入度之和。
[0021]可选地，步骤S2中，基于连接强度，通过两阶段聚类方法进行冲刺划分，包括：
[0022]S21：以最大化增加的类内外连接强度比ATSR为聚类准则，对所述连接强度进行聚类；
[0023]S22：以最小化与聚类相关的总协调成本TCCc为聚类准则进行聚类，对S21结果再次进行聚类，完成划分得到冲刺。
[0024]可选地，S3中，对所得冲刺的返工概率和返工影响强度进行测度，包括：
[0025]S31：通过DSM描述活动间的返工概率，对冲刺间的返工概率进行计算；
[0026]S32：通过DSM描述活动间的返工影响强度，对冲刺间的返工影响强度进行计算。
[0027]可选地，步骤S31中，根据下述公式(3)计算单个活动的类外返工概率RP(I,J)：
[0028][0029]其中，i是冲刺I内的活动，j是冲刺J内的活动，p是J内活动的数量。
[0030]可选地，步骤S31中，根据下述公式(4)计算冲刺间的返工概率：
[0031][0032]其中，q是冲刺I内活动的数量。
[0033]可选地，所述步骤S32中，根据下述公式(5)和(6)计算冲刺间的返工影响强度：
[0034][0035][0036]可选地，步骤S4中，基于返工概率和返工影响强度，构建流程DSM优化目标函数，完成敏捷研发项目的冲刺划分及其排序优化，包括：
[0037]构建以最小化与冲刺间排序相关的总协调成本为目标函数，其中流程DSM排序优化问题属于组合优化中的NP
‑
hard问题，通过采用遗传算法求解；最终的结果即为优化后的冲刺执行顺序，完成敏捷研发项目的冲刺划分及其排序优化。
[0038]一方面，提供了一种敏捷研发项目的冲刺划分及其排序优化装置，该装置应用于电子设备，该装置包括：
[0039]测度模块，用于通过依赖结构矩阵DSM测度敏捷研发项目活动间的交互强度；基于交互强度和社会网络分析SNA视角测度敏捷研发项目活动间的连接强度；
[0040]冲刺划分模块，用于基于连接强度，通过两阶段聚类方法进行冲刺划分；
[0041]返工数据测度模块，用于对所得冲刺的返工概率和返工影响强度进行测度；
[0042]排序优化模块，用于基于返工概率和返工影响强度，构建流程DSM优化目标函数，完成敏捷研发项目冲刺的排序优化。
[0043]一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行以实现上述一种敏捷研发项目的冲刺划分及其排序优化方法。
[0044]一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由处理器加载并执行以实现上述一种敏捷研发项目的冲刺划分及其排序优化方法。
[0045]本专利技术实施例的上述技术方案至少具有如下有益效果：
[0046]上述方案中，本专利技术提出一种敏捷研发项目的冲刺划分及其排序优化方法。采用DSM和SNA方法，构建了测度敏捷研发项目活动间因频繁迭代而导致的连接强度量化模型，进而提出了适用于冲刺的流程DSM聚类方法。提出了测度敏捷冲刺(活动组)返工风险的方法，在此基础上，构建了适用于冲本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种敏捷研发项目的冲刺划分及其排序优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：通过依赖结构矩阵DSM测度敏捷研发项目活动间的交互强度；基于交互强度和社会网络分析SNA视角测度敏捷研发项目活动间的连接强度；S2：基于连接强度，通过两阶段聚类方法进行冲刺划分；S3：对所得冲刺的返工概率和返工影响强度进行测度；S4：基于冲刺的返工概率和返工影响强度，构建流程DSM优化目标函数，完成敏捷研发项目冲刺的排序优化。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中，通过依赖结构矩阵DSM测度敏捷研发项目活动间的交互强度，包括：构建如下述公式(1)的测度敏捷研发项目上下游活动之间的二元交互强度的函数模型：其中，λ表示研发团队解决问题和减少不确定性的能力与经验，能力越强、经验越丰富，则λ越小；反之，则越大，λ>0；D
i
和D
j
分别表示i、j的持续时间，Tov(i,j)是两个活动的重叠时间，IFR(i,j)表示活动间的接口数量比。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中，基于交互强度和社会网络分析SNA视角测度敏捷研发项目活动间的连接强度，包括：根据下述公式(2)计算活动间的连接强度TS：其中，IS(i,j)表示活动i与活动j之间的交互强度；表示活动i在网络中的出度与入度之和。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中，基于连接强度，通过两阶段聚类方法进行冲刺划分，包括：S21：以最大化增加的类内外连接强度比ATSR为聚类准则，对所述连接强度进行聚类；S22：以最小化与聚类相关的总协调成本TCCc为聚类准则进行聚类，对S21的结果再次进行聚类，完成划分得到冲刺。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3中，对所得冲刺的返工概率和返工影响强...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨青，田平野，毕樱馨，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：