敏捷模式下团队需求交付延期分析

一、背景

每个团队的交付质量不一,有的团队能够保质保量交付,而有的团队交付质量则差强人意,时常发生延期交付的问题。

二、延期的原因及解决方案

是什么原因导致了需求总是延期交付?多方面因素!

原因一需求不明确,理解歧义或存在漏洞,在开发阶段发生需求变更

这个最为普遍的问题,因为短时的需求评审会,或者不够充分的需求

建议实践:

  • 建立产研需求前置沟通机制:在正式需求评审前,产品经理同对应的技术侧同学进行前置的非正式的需求沟通并达成一致,使技术人员提前介入并了解需求
  • 建立需求产品内部自评机制:产品团队内容有限完成内部评审并达成一致,而后再发起产研测大范围的正式需求评审
  • 产品团队建立标准PRD参考模板,尽量标准化、规范化RPD文档形式
  • 团队建立对RPD的评审检查单,提升需求评审的质量

原因二研发团队交付提测质量不佳,导致测试阶段问题较多,极大阻碍测试工作
由于开发工期的紧张,以及极力避免 “延期提测”,研发人员在开发质量没有得到保证的情况下依然发起提测,导致在测试阶段出现大量的、低级的测试缺陷。虽然,这类缺陷解决成本并不高,但依然对测试同学的工作造成影响。

建议实践

  • 增加研发自测环节,在提测前研发须完成对自身代码的测试工作
  • 严格把控代码评审,在提测前发起执行
  • 引入代码扫描工具、AI分析工具前置分析代码问题

原因三:测试缺陷修复不及时,影响测试进度
测试阶段发现缺陷后,研发人员解决的及时性和效率较低。原因在于研发提测之后,其主要精力不再完全关注当前迭代,可能会分散到其他工作中,导致测试缺陷迟迟不能得到解决,影响了测试进度。

建议实践:

  • 团队建立缺陷
【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究与复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢与合成氨工艺流程,对系统的容量配置与运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略,兼顾经济性、能效性和稳定性,适用于并网与离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学与科研中对风光制氢合成氨系统的建模与优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划与调度策略的设计与验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑与实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试与运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
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