27、敏捷项目管理:adVANTAGE模型的实践与应用

敏捷项目管理:adVANTAGE模型的实践与应用

1. Sprint检查与计费

在项目管理中,为客户展示项目控制数据时,会采用特定的呈现方式。比如,用实心黑色条表示固定的基本费率补偿,在示例中每个Sprint为22,000欧元。深灰色条表示单个功能在商定预算内完成工作的补偿,按常规日费率DR1计算(这里是1000欧元),即每个功能的IE(fi) * DR1。带实心轮廓的条表示以降低的日费率DR2完成工作的金额,即每个超支功能的(AE(fi) - IE(fi)) * DR2。这种呈现方式不会向客户透露基本费率的固定价格是否足够。

1.1 Sprint完全完成的情况

当Sprint完全完成时,意味着所有计划的功能都已实现、测试并被接受。不过,这里的“接受”与工作合同中的法律意义不一定等同。在相关模型中,功能的接受意味着客户确认期望的功能已实现,内容完整(功能范围符合预期,即功能“完成”)且质量足够。这一点很重要,它有助于区分未来可计费和不可计费的返工:
- 如果未来发现已接受的功能实现方式有误或有缺失,会创建变更请求,将其作为新功能添加到产品待办事项列表中,按新功能计费,客户需为此付费。
- 如果未来发现已接受的功能不符合给定规格,即实现不正确,承包商需免费修复缺陷,承担相应成本。

在Sprint完全交付的情况下,结算程序如下:比较预算和实际工作量。例如,总预算IB为102,000欧元,由22,000欧元的基本费率和五个计划功能的初始估计货币等价物组成:
| 功能 | 初始估计(PD) |
| ---- | ---- |
| f1 | 18 |
| f2 | 7 |
| f3 | 42 |

内容概要:本文介绍了一套针对智能穿戴设备的跑步/骑行轨迹记录系统实战方案,旨在解决传统运动APP存在的定位漂移、数据断层和路径分析单一等问题。系统基于北斗+GPS双模定位、惯性测量单元(IMU)和海拔传感器,实现高精度轨迹采集,并通过卡尔曼滤波算法修正定位误差,在信号弱环境下利用惯性导航补位,确保轨迹连续性。系统支持跑步骑行两种场景的差异化功能,包括实时轨迹记录、多维度路径分析(如配速、坡度、能耗)、数据可视化(地图标注、曲线图、3D回放)、异常提醒及智能优化建议,并可通过蓝牙/Wi-Fi同步数据至手机APP,支持社交分享专业软件导出。技术架构涵盖硬件层、设备端手机端软件层以及云端数据存储,强调低功耗设计用户体验优化。经过实测验证,系统在定位精度、续航能力和场景识别准确率方面均达到预期指标,具备良好的实用性和扩展性。; 适合人群:具备一定嵌入式开发或移动应用开发经验,熟悉物联网、传感器融合数据可视化的技术人员,尤其是从事智能穿戴设备、运动健康类产品研发的工程师和产品经理;也适合高校相关专业学生作为项目实践参考。; 使用场景及目标:① 开发高精度运动轨迹记录功能,解决GPS漂移断点问题;② 实现跑步骑行场景下的差异化数据分析个性化反馈;③ 构建完整的“终端采集-手机展示-云端存储”系统闭环,支持社交互动商业拓展;④ 掌握低功耗优化、多源数据融合、动态功耗调节等关键技术在穿戴设备中的落地应用。; 阅读建议:此资源以真实项目为导向,不仅提供详细的技术实现路径,还包含硬件选型、测试验证商业扩展思路,建议读者结合自身开发环境,逐步实现各模块功能,重点关注定位优化算法、功耗控制策略跨平台数据同步机制的设计调优。
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