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
(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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